Gestion de la qualité des données : Les ingrédients pour améliorer vos données

Disposer de gros volumes de données ne sert à rien si elles sont de mauvaise qualité. Le défi de la gestion de la qualité des données est aujourd'hui une priorité majeure pour les entreprises. Outil de prise de décision utilisé pour gérer l'innovation ainsi que la satisfaction des clients, le suivi de la qualité des données nécessite beaucoup de rigueur et de méthode.

Produire des données pour produire des données parce que c'est à la mode, parce que vos concurrents le font, parce que vous l'avez lu dans la presse ou sur Internet, tout cela appartient au passé. Aujourd'hui, aucun secteur d'activité ne nie le caractère éminemment stratégique des données. 

Cependant, le véritable défi que posent les données est celui de leur qualité. Selon l'édition édition 2020 du Magic Quadrant de Gartner pour les solutions de qualité des donnéesplus de 25 % des données critiques des grandes entreprises sont incorrectes. Cela met les entreprises dans une situation qui génère des coûts directs et indirects. Erreurs stratégiques, mauvaises décisions, coûts divers liés à la gestion des données... Le coût moyen d'une mauvaise qualité des données est de 11 millions d'euros par an.

Comment cela se fait-il ? 

Tout simplement parce que désormais, toutes les décisions stratégiques de votre entreprise sont guidées par la connaissance de vos clients, de vos fournisseurs et de vos partenaires. Si l'on considère que les données sont omniprésentes dans votre entreprise, La qualité des données devient un enjeu prioritaire.

Gartner n'est pas le seul à souligner cette réalité. Fin 2020, IDC a révélé dans une étude que les entreprises sont confrontées à de nombreux défis liés à leurs données. Près de 2 entreprises sur 3 considèrent l'identification des données pertinentes comme un défi, 76 % d'entre elles estiment que la collecte des données peut être améliorée.76 % d'entre elles estiment que la collecte des données peut être améliorée, et 72 % pensent que leurs processus de transformation des données à des fins d'analyse pourraient être améliorés.

Gestion de la qualité des données : Une discipline exigeante

Comme lorsque vous cuisinez, plus vous utilisez des ingrédients de qualité, plus vos invités apprécieront votre recette. Parce que les données sont des éléments qui doivent conduire à de meilleures analyses et donc à de meilleures décisions, il est essentiel de s'assurer de leur bonne qualité.

Mais qu'est-ce qu'une donnée de qualité ? Plusieurs critères peuvent être pris en compte. L'exactitude des données (un numéro de téléphone complet), leur conformité (un numéro est composé de 10 chiffres précédés d'un préfixe national), leur validité (elles sont toujours utilisées), leur fiabilité (elles vous permettent de joindre votre correspondant), etc.

Pour une gestion efficace de la qualité des données, il est nécessaire de s'assurer que tous les critères que vous avez définis pour considérer que les données sont de bonne qualité sont remplis. Mais attention. Les données doivent être mises à jour et maintenues pour garantir leur qualité dans le temps et éviter qu'elles ne deviennent obsolètes. Et les données obsolètes, c'est-à-dire celles qui ne sont pas mises à jour, partagées ou utilisées, perdent instantanément leur valeur car elles ne contribuent plus efficacement à votre réflexion, à vos stratégies et à vos décisions.

Meilleures pratiques en matière de qualité des données

Pour garantir l'intégrité, la cohérence, l'exactitude, la validité et, en un mot, la qualité de vos données, vous devez agir avec une méthodologie correcte. L'étape essentielle d'un projet efficace de gestion de la qualité des données consiste à éviter la duplication. En plus de constituer un poids mort dans vos bases de données, les doublons faussent les analyses et peuvent nuire à la pertinence de vos décisions. 

Si vous choisissez un outil de gestion de la qualité des données, assurez-vous qu'il comprend un module qui automatise l'exploitation des métadonnées. En centralisant toute la connaissance que vous avez de vos données au sein d'une interface unique, leur exploitation est facilitée.. C'est le deuxième pilier de votre projet de gestion de la qualité des données. 

La définition précise de vos données et de leur taxonomie, vous permet d'engager efficacement le processus d'optimisation de la qualité. Ensuite, une fois vos données clairement identifiées et classées, il s'agit de les mettre en perspective avec les attentes des différents métiers de l'entreprise afin d'en évaluer la qualité. 

Ce travail de réconciliation entre la nature des données disponibles et leur utilisation par les métiers est un élément décisif de la gestion de la qualité des données. Mais il faut aussi aller plus loin et s'interroger sur la sensibilité des données. Le caractère sensible ou non des données dépend de vos choix par rapport à l'enjeu de la conformité réglementaire.

Depuis l'entrée en vigueur du GDPR en 2018, les conséquences de choix hasardeux en matière de sécurité des données sont lourdes, et pas seulement d'un point de vue financier. En effet, vos clients sont désormais très sensibles à la nature, à l'utilisation et à la protection des données qu'ils partagent avec vous. 

En gérant efficacement la qualité des données, vous contribuez également à maintenir la confiance de vos clients... et la confiance des clients n'a pas de prix.

À propos d'Actian Corporation

Actian facilite l'accès aux données. Notre plateforme de données simplifie la façon dont les gens connectent, gèrent et analysent les données dans les environnements cloud, hybrides et sur site . Avec des décennies d'expérience dans la gestion des données et l'analyse, Actian fournit des solutions de de haute performance qui permettent aux entreprises de prendre des décisions basées sur les données. Actian est reconnu par les principaux analystes et a reçu des prix de l'industrie pour sa performance et son innovation. Nos équipes partagent des cas d'utilisation éprouvés lors de conférences (par exemple, Strata Data) et contribuent à des projets à code source ouvert. Sur le blog d'Actian, nous abordons des sujets tels que l'ingestion de données en temps réel, l'analyse de données, la gouvernance données, la gestion des données, la qualité des données, l'intelligence des données et l'analyse pilotée par l'IA.