5 idées fausses sur la qualité des données et la gouvernance

La qualité et la gouvernance des données n'ont jamais été aussi critiques qu'aujourd'hui. 

Dans le paysage en évolution rapide des technologies commerciales, l'analytique avancée et l'IA générative ont changé la donne, promettant des perspectives et des gains d'efficacité sans précédent. Cependant, à mesure que ces technologies deviennent plus sophistiquées, l'adage GIGO (garbage in, garbage out) n'a jamais été aussi pertinent. Pour les professionnels des données et de l'informatique, il est essentiel de comprendre le rôle critique de la qualité des données dans ces applications n'est pas seulement important, il est impératif pour réussir.

Aller au-delà du traitement des données

analytique avancée et IA générative ne se contentent pas de traiter les données, ils en amplifient la valeur. Cette amplification peut être une arme à double tranchant :

Agrandissement de la vue

Des données de haute qualité permettent d'obtenir des informations plus précises, des prédictions plus exactes et un contenu généré par l'IA plus fiable.

Propagation des erreurs

Des données de mauvaise qualité peuvent conduire à des erreurs cumulées, à des informations trompeuses et à des résultats d'IA potentiellement nuisibles.

Ces technologies agissent comme des lentilles puissantes, amplifiant à la fois les forces et les faiblesses de vos données. Plus les modèles sont complexes, plus ils sont sensibles aux problèmes de qualité des données.

Une gouvernance efficace gouvernance données est obligatoire

Mise en œuvre d'une gouvernance données Aujourd'hui, la gouvernance n'est pas seulement une case à cocher réglementaire, c'est une exigence fondamentale pour exploiter pleinement le potentiel de ces technologies avancées tout en atténuant les risques qui y sont associés.

Alors que les organisations s'empressent d'adopter l'analytique avancée et l' IA générativeon se rend de plus en plus compte qu'une gouvernance efficace gouvernance données n'est pas un obstacle à l'innovation, mais plutôt un facilitateur.

Fiabilité des données à grande échelle : L analytique avancée et les modèles d'IA nécessitent de grandes quantités de données. En l'absence d'une gouvernance appropriée, la fiabilité de ces ensembles de données devient douteuse, ce qui peut conduire à des conclusions erronées.

déploiement éthique de l'IA : L IA générative , en particulier, soulève d'importantes questions éthiques. Des cadres de gouvernance solides sont essentiels pour garantir que les systèmes d'IA sont développés et déployés de manière responsable, avec un contrôle et une responsabilité appropriés.

Conformité réglementaire : À mesure que les réglementations telles que le GDPR, le CCPA et les mandats spécifiques à l'industrie évoluent pour prendre en compte l'IA et l'analytique avancée, une gouvernance robuste gouvernance données devient cruciale pour maintenir la conformité et éviter de lourdes pénalités.

Mais malgré ces vastes mines d'informations, de nombreuses organisations se heurtent encore à des idées fausses qui les empêchent d'exploiter pleinement le potentiel de leurs données. 

Alors que les responsables des données et des technologies naviguent dans le paysage complexe de la gestion des données, il est essentiel de dissiper ces mythes et de se concentrer sur des stratégies qui génèrent réellement de la valeur. 

Par exemple, Gartner donne un aperçu des pratiques de gouvernance généralement suivies par les organisations, par rapport à ce dont elles ont réellement besoin :

Source : Gartner Gartner

5 mythes sur les données qui ont un impact sur leur valeur

Voici cinq idées reçues sur la qualité des données et la gouvernance, et les raisons pour lesquelles il est essentiel d'y remédier.

Idée reçue n° 1 : l'erreur de la "mise en place et de l'oubli" (Set It and Forget It)

De nombreux dirigeants pensent que la mise en œuvre d'un cadre de gouvernance données est un effort ponctuel. Ils investissent massivement dans la mise en place initiale, mais ne reconnaissent pas que la gouvernance données est un processus permanent qui nécessite une attention et un perfectionnement continus en fonction des résultats obtenus en matière de données et d'analyse. 

En réalité, une gouvernance efficace gouvernance données est dynamique. Les pratiques de gouvernance doivent s'adapter à l'évolution des besoins de l'entreprise et à l'apparition de nouvelles sources de données. Les organisations qui réussissent traitent la gouvernance données comme un système vivant, en révisant et en mettant à jour régulièrement les politiques, les procédures et les technologies pour s'assurer qu'elles restent pertinentes et efficaces pour toutes les parties prenantes. 

Mesures à prendre : Mettez en place un processus d'examen trimestriel de votre cadre de gouvernance données, en impliquant les principales parties prenantes de l'ensemble de l'organisation, afin de vous assurer qu'il reste en phase avec les objectifs de l'entreprise et les avancées technologiques.

Idée reçue n° 2 : le piège de la technologie qui nous sauvera

Il existe une croyance omniprésente selon laquelle l'investissement dans les derniers outils et technologies de qualité des données résoudra automatiquement tous les problèmes liés aux données. Si la technologie est indubitablement cruciale, elle n'est pas une solution miracle.

En réalité, la technologie ne vaut que ce que valent les personnes et les processus qui la sous-tendent. Sans une solide culture des données et des processus bien définis, même les outils les plus avancés ne suffiront pas. Les initiatives réussies en matière de qualité des données et de gouvernance requièrent une approche holistique qui équilibre la technologie avec l'expertise humaine et l'alignement organisationnel.

Mesures à prendre : Avant d'investir dans de nouveaux outils de qualité et de gouvernance données, procédez à une évaluation complète de la culture et des processus de votre organisation en matière de données. Identifiez les domaines dans lesquels la technologie peut renforcer les points forts existants plutôt que d'essayer de l'utiliser comme une solution universelle.

Idée reçue 3 :. Le mirage des "données parfaites

Certains dirigeants s'efforcent d'obtenir une qualité de données parfaite pour tous les ensembles de données, estimant que tout ce qui n'est pas parfait est inacceptable. Cette recherche de la perfection peut conduire à une paralysie de l'analyse et à une fuite importante des ressources.

Dans la pratique, tous les toutes n'ont pas besoin d'être parfaites. L'essentiel est d'identifier les éléments de données qui sont essentiels à la prise de décision et aux opérations commerciales, et de concentrer les efforts en matière de qualité sur ces éléments. Pour les données moins critiques, une qualité "suffisante" répondant à des exigences spécifiques en matière de cas d'usage peut suffire.

Mesures à prendre : Effectuez une évaluation de la criticité des données afin de classer vos données par ordre de priorité. Élaborez des normes de qualité à plusieurs niveaux en fonction de l'importance et de l'impact des différents éléments de données sur vos objectifs commerciaux.

Idée reçue n° 4 : la complaisance "la conformité suffit".

Face aux pressions réglementaires croissantes, certaines organisations considèrent la gouvernance données essentiellement sous l'angle de la conformité. Elles pensent qu'il suffit de répondre aux exigences réglementaires pour assurer une bonne gouvernance données.

Cependant, une véritable gouvernance données va au-delà de la conformité. S'il est essentiel de respecter les normes réglementaires, une gouvernance efficace devrait également se concentrer sur la libération de la valeur commerciale, l'amélioration de la prise de décision et la promotion de l'innovation. La conformité doit être considérée comme une base de référence et non comme un objectif final.

Action : Élargissez vos objectifs de gouvernance données au-delà de la conformité. Identifiez les résultats commerciaux spécifiques que l'amélioration de la qualité et de la gouvernance données peut engendrer, tels qu'une meilleure expérience client ou des prévisions financières plus précises.

Idée reçue n° 5 : l'illusion du "problème du département informatique".

On pense souvent à tort que la qualité et la gouvernance données relèvent uniquement de la responsabilité du département informatique ou des propriétaires d'applications. Cette approche en silo conduit souvent à des déconnexions entre les efforts de gestion des données et les besoins de l'entreprise.

Une qualité des données et une gouvernance efficaces nécessitent un engagement et une collaboration à l'échelle de l'organisation. Si l'informatique joue un rôle crucial, les unités opérationnelles doivent participer activement à la définition des normes de qualité des données, à l'identification des éléments de données critiques et à l'alignement des pratiques de gouvernance sur les objectifs de l'entreprise.

Mesures à prendre : Mettre en place un comité interfonctionnel de gouvernance données comprenant des représentants de l'informatique, des unités opérationnelles et de la direction générale. Ce comité devrait se réunir régulièrement pour aligner les initiatives en matière de données sur la stratégie de l'entreprise et garantir une responsabilité partagée en ce qui concerne la qualité des données.

Passer des mythes aux résultats en matière de données

À l'approche de la complexité de la gestion des données en 2025, il est essentiel que les responsables des données et de la technologie dépassent ces idées fausses. En reconnaissant que la qualité et la gouvernance données sont des efforts continus et collaboratifs qui nécessitent un équilibre entre la technologie, les processus et la culture, les organisations peuvent libérer la véritable valeur de leurs actifs de données.

L'objectif n'est pas la perfection des données, mais plutôt l'amélioration continue et l'alignement sur les objectifs de l'entreprise. En s'attaquant de front à ces idées fausses, les responsables des données et de la technologie peuvent positionner leurs organisations sur la voie du succès dans un monde de plus en plus concurrentiel.

À propos de Dee Radh

En tant que directrice principale du marketing produit, Dee Radh dirige le marketing produit pour Actian. Auparavant, elle a occupé des postes de direction dans le domaine du PMM chez Talend et Formstack. Dee a passé la totalité de sa carrière à commercialiser des produits technologiques. Son expertise réside dans le développement de récits stratégiques et d'un positionnement différencié pour l'efficacité du GTM. En plus d'un diplôme de troisième cycle de l'Université de Toronto, Dee a obtenu des certifications du Pragmatic Institute, de la Product Marketing Alliance et de Reforge. Dee est basée à Toronto, au Canada.