Quel est l'avenir de la gestion de la qualité des données (GQD) ?

Le monde numérique d'aujourd'hui met l'accent sur l'utilisation intelligente des données d'entreprise pour prendre des décisions importantes et gérer les risques. Les ensembles de données de haute qualité servent de carburant aux entreprises qui cherchent à cartographier les clients, à les suivre dans leur cycle de vie et à les informer sur les prochaines étapes à suivre pour mieux les impliquer.

Toutefois, il ne suffit pas d'avoir accès à des données de haute qualité pour acquérir un avantage concurrentiel. Les entreprises doivent mettre en place de solides stratégies de gestion de la qualité des données (GQD) si elles veulent utiliser efficacement les ensembles de données. Les organisations qui ne mettent pas l'accent sur ces stratégies risquent de n'obtenir que des résultats commerciaux limités ou inefficaces, malgré la disponibilité de données de haute qualité.

Pour les gestionnaires de données, le moment est venu d'examiner de manière globale les systèmes et les processus utilisés en interne pour mettre en œuvre des stratégies de gestion de la qualité des données et de déterminer ce que l'avenir réserve à leur rôle.

Qu'est-ce que la gestion de la qualité des données ?

Le DQM est un ensemble de processus, d'outils et de connaissances associés aux données pour faire avancer les décisions commerciales de manière flexible et agile. Lorsqu'il est mis en œuvre efficacement, il améliore l'efficacité du traitement des flux de données et permet aux entreprises d'exploiter au maximum le potentiel des ensembles de données.

Les responsables des données peuvent aider les entreprises à mieux communiquer entre les silos, à normaliser la manière dont les données sont traitées et à rendre les modèles de gouvernance plus robustes en définissant clairement l'objectif et la finalité des données.

Ces programmes ont évolué au fil des ans, passant d'un domaine hautement technique, souvent géré par une seule équipe ou un seul service, à un effort à l'échelle de l'entreprise impliquant un grand nombre d'acteurs. La structure et la portée de ces programmes varient d'une entreprise à l'autre, mais l'objectif reste le même : faire prendre conscience de l'importance d'utiliser des données de haute qualité pour la prise de décision.

Cette approche d'équipe complète visant à améliorer la gestion des données a été cruciale pour les entreprises au cours des dernières années, notamment en raison de l'explosion de la création de données depuis le début de la pandémie de COVID-19. Des événements sans précédent comme celui-ci ont contraint de nombreuses entreprises à jeter leur manuel de gestion gestion des données (ou à en créer un rapidement) et à s'adapter à l'évolution rapide des comportements des consommateurs, notamment en ce qui concerne leur façon de faire des achats, leur lieu de résidence et leur mode de travail. Ces changements ont produit des vagues de nouveaux ensembles de données que les organisations doivent analyser et utiliser pour s'assurer qu'elles restent compétitives dans un paysage commercial en évolution.

Qu'est-ce que cela signifie pour l'avenir ?

L'explosion continue des données signifie que lorsque les responsables de la gestion des données définissent leurs futurs plans de gestion des données , ils doivent tenir compte du volume. En d'autres termes, une entreprise ne peut plus compter sur un seul service ou un seul groupe d'individus pour traiter des vagues successives d'ensembles de données. Il en résulte un besoin d'efficacité pour que les entreprises puissent traiter les données tout en préservant leur qualité et leur valeur.

Pour faciliter le traitement des volumes et les futurs afflux de données, les plans de gestion de la qualité des données doivent inclure un niveau d'automatisation permettant de filtrer les données de qualité et de mieux les intégrer dans l'ensemble de l'entreprise. Les processus automatisés peuvent contribuer au profilage, au nettoyage, à l'analyse et à la suppression des données, ainsi qu'à leur sauvegarde à intervalles réguliers. La surveillance continue des données offerte par la technologie automatisée aidera également les entreprises à trouver des problèmes dans leurs ensembles de données plus rapidement qu'en procédant manuellement, ce qui les mettra en meilleure position pour résoudre les problèmes plus rapidement.

En outre, l'avenir de la gestion de la qualité des données sera de plus en plus axé sur la collaboration. L'accent étant mis sur une meilleure intégration des données dans l'ensemble de l'entreprise, davantage d'équipes seront en mesure de s'aligner sur des objectifs et des priorités communs. Les gestionnaires de données peuvent créer des outils que les responsables d'autres équipes peuvent utiliser pour observer et mesurer la qualité de leurs propres données. Ce cadre collaboratif permettra un meilleur partage des connaissances et une plus grande transparence au sein de l'entreprise sur la manière dont les données sont stockées et utilisées.

La complexité et l'ampleur des données ne cessant de croître, il est important pour les décideurs d'accorder la priorité à des stratégies efficaces de gestion de la qualité des données pour aujourd'hui et pour la croissance future de l'organisation. Si les entreprises ne peuvent pas traiter leurs données de haute qualité d'une manière à la fois adaptable et évolutif, elles ne seront pas préparées à l'arrivée d'un autre perturbateur ou d'un événement volatil sur le marché.

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À propos de Teresa Wingfield

Teresa Wingfield est directrice du marketing produit chez Actian, où elle est chargée de faire connaître la valeur unique de la plateforme de données Actian , notamment l'intégration de données éprouvée, la gestion des données et l'analyse des données. Elle possède 20 ans d'enregistrement dans l'augmentation du chiffre d'affaires et de la notoriété des solutions d'analyse, de sécurité et d'informatique dématérialisée. Avant de rejoindre Actian, Teresa a géré le marketing des produits dans des entreprises de premier plan telles que Cisco, McAfee et VMware.