La donnée circule au cœur de l’entreprise et alimente chaque étape de ses processus métiers. Elle passe des services clients à la gestion de production, en passant par la comptabilité, pour fournir une vue complète et exploitable. Mais lorsque cette donnée est de mauvaise qualité — incomplète, erronée ou incohérente — c’est tout le fonctionnement des processus métiers qui peut être remis en question. En effet, un problème de qualité des données dépasse souvent le cadre purement technologique et révèle des failles organisationnelles plus profondes. Selon Gartner, 80 % des dirigeants considèrent aujourd’hui les données de qualité comme essentielles à leur efficacité et agilité (Gartner, 2023).
Ce constat nous amène à réfléchir à l’importance de l’humain : les équipes, qui manipulent et prennent des décisions en fonction des données, jouent un rôle central dans leur qualité. En effet, la fiabilité des données dépend en grande partie de la compréhension, de la rigueur et de l’engagement de ceux qui les manipulent. Cet article explore pourquoi les problèmes de qualité des données sont souvent le symptôme d’un processus métier défaillant et comment l’implication des collaborateurs peut renforcer cette qualité.
La qualité des données : reflet et baromètre des processus métiers
La donnée est produite et transformée par les processus métiers : chaque étape, de l’enregistrement des informations clients à la gestion des stocks, impacte sa qualité. Les doublons, incohérences, et erreurs de saisie sont souvent le signe d’une faible harmonisation des processus. Une étude de Forrester en 2022 a révélé que 25 % des coûts opérationnels sont directement liés aux erreurs de données (Forrester, 2022). Ces erreurs conduisent souvent à des retards, des erreurs de facturation ou de livraison, et même à des pertes de clients.
Prenons l’exemple d’une société de vente en ligne. Dans un de leurs processus de saisie des commandes, un manque de standardisation a entraîné des informations incorrectes sur les adresses de livraison. Résultat : des retards multiples dans la livraison et des coûts supplémentaires de logistique. Une simple amélioration du processus de saisie a permis de réduire ces erreurs de 50 % en quelques mois. Cela démontre bien comment la qualité des données est un miroir des processus métiers.
L’humain, facteur essentiel de la qualité des données
La gestion des données ne se résume pas à des systèmes et des outils ; elle repose aussi, et surtout, sur ceux qui les manipulent quotidiennement. L’erreur humaine est souvent la source d’anomalies, que ce soit par manque de formation, de sensibilisation, ou de moyens adaptés. Selon une enquête de McKinsey en 2021, 65 % des responsables métiers considèrent la formation de leurs équipes en gestion de données insuffisante (McKinsey, 2021).
Prenons l’exemple d’une banque qui souhaitait améliorer la qualité des données sur les informations clients. En formant ses équipes sur la saisie et la validation de données, elle a réussi à réduire de 30 % le taux d’erreurs dans ses bases de données en seulement six mois. Cet effort d’implication et de responsabilisation a non seulement amélioré la qualité des données mais a aussi renforcé la confiance des collaborateurs dans les informations qu’ils manipulent. L’élément humain, lorsqu’il est bien accompagné, devient un véritable rempart contre les anomalies.
Revoir les processus métiers : un levier durable pour la qualité des données
Pour améliorer la qualité des données de façon durable, il est nécessaire de repenser et d’optimiser les processus métiers. Cela permet de réduire les anomalies à la source et de prévenir leur récurrence. En revoyant chaque étape des processus de gestion des données, les entreprises peuvent non seulement identifier les points faibles mais aussi rationaliser leurs opérations.
Prenons l’exemple d’une grande enseigne de distribution qui a amélioré son processus de gestion des stocks pour limiter les erreurs de commande et les ruptures de stock. En intégrant des contrôles de qualité à chaque étape (réception, enregistrement, expédition), elle a pu réduire de 40 % les erreurs de commandes et de 20 % les coûts liés aux stocks inutilisables (Deloitte, 2022). L’amélioration des processus métiers, combinée à des pratiques rigoureuses de gestion des données, a ainsi permis de générer des économies significatives tout en augmentant la satisfaction client.
Pourquoi les problèmes de qualité des données exigent une révision des processus métiers et un engagement humain
Les problèmes de qualité des données ne sont pas seulement des anomalies techniques. Ils représentent un indicateur de dysfonctionnements plus profonds au sein des processus métiers et nécessitent une attention particulière pour éviter des conséquences plus graves. Les entreprises peuvent souffrir de ralentissements opérationnels, de mauvaises décisions, voire d’une perte de confiance de leurs clients. Une approche complète, combinant révision des processus et implication des collaborateurs, est nécessaire pour obtenir des données fiables et exploitables.
Trois étapes clés pour y parvenir :
- Analyser et optimiser les processus métiers : En analysant chaque étape où les données sont manipulées, les entreprises peuvent comprendre comment les processus influent sur la qualité des données. Cela inclut la cartographie des étapes critiques, l’identification des sources d’erreurs et la mise en place de standards pour éviter les anomalies.
- Sensibiliser et former les équipes : Former les collaborateurs aux enjeux de la qualité des données et aux bonnes pratiques est essentiel. Leur engagement permet de réduire considérablement le taux d’erreurs. Selon une étude de Capgemini en 2023, les entreprises ayant misé sur la formation continue en data quality ont observé une amélioration de 30 % de la fiabilité de leurs données (Capgemini, 2023).
- Assurer un suivi et un monitoring continus : Mettre en place un système de contrôle et de surveillance des données permet de détecter et de corriger les anomalies en temps réel. Le suivi continu donne aux entreprises une réactivité accrue et un meilleur contrôle de leurs opérations.
Ce qu’il faut retenir
L’amélioration de la qualité des données à long terme repose sur une révision approfondie des processus métiers, un engagement humain solide et un suivi constant. Ce n’est qu’en combinant une approche technique et humaine que les entreprises peuvent faire de leurs données un levier de succès durable, et ainsi gagner la confiance de leurs équipes, de leurs partenaires, et de leurs clients.
