Les problèmes de qualité des données les plus courants et comment les résoudre

Pour se démarquer de la concurrence, innover et proposer des produits et services personnalisés, la collecte de données est essentielle. Cependant, la gestion des données n'est pas une promenade de santé : de petits problèmes peuvent affecter leur qualité au quotidien. Données incomplètes ou inexactes, problèmes de sécurité, données cachées, doublons, incohérences, imprécisions, etc.

Voici un aperçu des problèmes les plus courants liés à la qualité des données et des meilleures pratiques à mettre en œuvre pour les résoudre définitivement.

Les risques associés à une mauvaise qualité des données

Comme on l'a dit et répété, lorsqu'il s'agit de données, le véritable enjeu n'est pas la quantité de données mais leur qualité. La gestion de la qualité des données (GQD) est une discipline exigeante qui repose sur la remise en question permanente des processus de données et sur la surveillance constante de la nature même des informations qui constituent votre patrimoine de données. Une mauvaise qualité des données peut se traduire directement par une baisse des revenus et une augmentation des coûts opérationnels, ce qui peut entraîner des pertes financières pour votre entreprise.

Lorsque la qualité des données est dégradée, les analyses, les projections, les prévisions et même les décisions peuvent être faussées. Plus le volume de données dégradées est important, plus l'écart entre la réalité et l'idée que l'on s'en fait est grand. Assurer la qualité des données commence par une bonne compréhension des erreurs qui peuvent les affecter.

Les problèmes de qualité des données les plus courants

Assurer la qualité des données est un sujet clé pour toute entreprise qui fonde sa stratégie de développement sur les données. Pour mener des actions ciblées, il faut prioriser les tâches et ne pas se disperser. La gestion de la qualité des données consiste à identifier toutes les informations erronées qui pourraient fausser votre prise de décision. Ces données erronées peuvent être classées en quatre catégories.

Données en double

La duplication de données signifie que la même information est présente plusieurs fois dans la même base de données ou le même fichier. La duplication des données est donc l'un des problèmes les plus préjudiciables car elle est souvent difficile à détecter. Au-delà de 5 % de données dupliquées, on considère que la qualité des données commence à se dégrader. Par exemple, les outils de gestion de la relation client génèrent souvent des données dupliquées, car leurs utilisateurs ajoutent parfois des contacts sans vérifier leur présence dans la base de données.

Données cachées

Chaque jour, votre entreprise génère une quantité croissante de données. Très souvent, vous n'exploitez qu'une partie limitée des informations disponibles. Le reste des données produites par votre entreprise est dispersé et dilué dans des silos de données. Elles restent alors définitivement inexploitées. Par exemple, l'historique des achats d'un client n'est pas toujours accessible aux équipes du service clientèle. Pourtant, ces informations leur permettraient de mieux cerner le profil du client et donc d'apporter des réponses plus pertinentes à ses demandes spécifiques, voire de faire de l'upselling ou du cross-selling en faisant des suggestions adaptées.

Données incohérentes

John Smith et Jon Smith sont-ils vraiment deux clients différents ? Les données incohérentes affectent considérablement la qualité des données. Elle peut également résulter d'un autre phénomène bien connu : la redondance. Ce phénomène se produit lorsque vous travaillez avec des sources multiples (y compris des données de tiers) en plus de vos propres données. Les divergences dans les formats de données, les unités ou même l'orthographe doivent être suivies dans le cadre d'une approche de la qualité des données.

Données inexactes

Cela peut sembler évident, mais les données inexactes sont probablement l'un des pires problèmes qui peuvent nuire à la qualité des données. Lorsque les données des clients sont inexactes, toute expérience personnalisée ne sera pas pertinente. Par exemple, si votre inventaire de données est inexact, les difficultés d'approvisionnement ou les coûts de stockage peuvent monter en flèche. Qu'il s'agisse d'informations de contact incorrectes ou de champs manquants ou vides, vous devez faire tout ce qui est en votre pouvoir pour éradiquer les données inexactes.

Comment résoudre les problèmes de qualité des données

Si le bon sens préside souvent à une bonne gestion de la qualité des données, il ne suffit pas à la garantir.

Pour relever ces défis et résoudre vos problèmes de qualité des données, vous aurez besoin d'un outil de gestion de la qualité des données. Mais pour choisir la bonne solution, vous devrez commencer par cartographier vos données afin d'identifier et d'évaluer leur qualité réelle. Le déploiement d'une solution de Data Quality Management, la gouvernance données, l'apprentissage et la sensibilisation de vos équipes à la bonne gestion des données... sont autant de piliers essentiels pour limiter les problèmes liés à la qualité des données.

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.