Selon l’enquête Experian Marketing Services, 92% des entreprises françaises n’ont pas confiance dans la qualité de leurs informations.

Tout d’abord, une faible qualité de données peut entraîner des décisions commerciales imprécises, ce qui représente un dommage pour l’entreprise.

Dans cet article nous allons définir la qualité des données, discuter de son importance et des stratégies pour le mesurer.

Qu’est-ce que la qualité des données ?  

Est la mesure de l’exactitude, de la pertinence et de l’exhaustivité des informations utilisées dans une entreprise.

Cela signifie que les données doivent être exactes, exemptes d’erreurs, pertinentes pour répondre aux attentes.

En d’autres termes, des données traitables et utiles.

Portée et impact dans l’entreprise :  

Il faut dire que l’importance de ce concept est souvent sous-estimée. En effet, une faible qualité de vos informations peut entraîner des problèmes opérationnels, notamment :

  • Des décisions commerciales erronées : Certainement, les décisions commerciales doivent être basées sur des données précises en temps réel. Cependant, si elles sont incohérentes, elles peuvent entraîner une prise de décision imprécise en conséquence, des pertes financières importantes.
  • Des pertes financières : Avoir des informations inexactes pour générer des rapports ou prendre des décisions peut générer des coûts supplémentaires.
  • Une erronée réputation : Des informations de clients incorrects peuvent entraîner l’envoi de communications inutiles ou obsolètes par rapport à la cible. Étant donné la perte de clients.
  • La non-conformité : Les entreprises qui ne répondent pas aux exigences des réglementations, peuvent être confrontées à des amendes et d’autres sanctions.

La gouvernance des données comme un fondement. 

C’est l’ensemble des politiques, des processus et des règles qui garantissent l’intégrité, la qualité, et l’utilisation appropriée des informations.

Elle implique de définir des responsabilités et des normes de qualité pour les données afin de garantir la conformité réglementaire.

Le besoin d’avoir de l’unanimité a émergé de la croissance rapide des volumes d’information et de la complexité de leur gestion.

Les entreprises ont accumulé des quantités massives d’informations provenant de sources variées. Par exemple : les médias sociaux, les sites web, les dispositifs portables, les applications et les bases de données traditionnelles.

Ces informations sont devenues un actif stratégique pour les organisations.

En effet, elles peuvent fournir des informations précieuses pour soutenir la prise de décision et la création de valeur.

La gouvernance implique un certain nombre d’activités, notamment :

  • La collecte,
  • La classification,
  • La normalisation,
  • Le stockage,
  • La protection et la gestion de l’accès aux informations.

A cette effet, les organisations doivent établir des politiques avec les normes de votre stratégie, la sécurité et le respect de la réglementation.

Elle peut aider les organisations à réduire les coûts ? Effectivement, en optimisant des processus pour la collecte, le stockage et la gestion des données, elles peuvent économiser du temps et des ressources.

Également qu’à être conformes à des réglementations (RGPD) et à éviter des amendes et des implications juridiques.

En fait, leur existence est essentielle pour les entreprises et peut leur donner un avantage concurrentiel. L’adoption de politiques appropriées, de processus et de règles pour garantir l’intégrité dans votre système aide à atteindre les objectifs opérationnels et à éviter des problèmes coûteux.

Assurer une bonne stratégie de gouvernance des données : 

  1. Établir la politique
    Il est important de définir les principes directeurs, les règles et les processus opérationnels pour que toute l’équipe soit alignée.
  2. Identifier les parties prenantes
    Chaque organisation a des parties prenantes importantes dans la gestion de l’information. Il est important de faire participer l’ensemble des acteurs.
  3. Collecter des données de qualité
    Avoir de la précision est essentiel pour leur utilisation et leur fiabilité.
  4. Créer un système de protection de données
    S’assurer de protéger l’information contre le vol, le piratage ou tout autre type d’attaque.
  5. Établir des processus de contrôle
    Implémenter des outils pour contrôler les erreurs et les incohérences.
  6. Mettre en place des protocoles d’accès et de partage
    Donner l’accès à des données aux parties bénéficiaires.
  7. Éduquer les employés sur la gouvernance des données
    Pour que ce soit efficace, il est important que tous les employés comprennent :
  • Leur importance
  • Comment protéger l’organisation pour laquelle ils travaillent.

Identifier des données qui répondent aux normes de qualité :  

Dans l’ensemble du système d’information, il y a parfois des données qui ne sont pas exploitables pour l’entreprise, considérons qu’ ils représentent un risque opérationnel.

Comment les identifier ?

Toutes les données qui semblent utiles pour l’entreprise doivent présenter les caractéristiques suivantes en fonction de leur cycle de vie :

  • Complétude : Être bien enregistrées, aucune donnée manquante.
  • Intégrité : Non endommagées ou modifiées au cours de leur cycle de vie.
  • Fraîcheur : Actualisées et disponibles à tout moment.
  • Unicité : Ne pas avoir des doublons.
  • Exactitude : En rapport avec la réalité qu’elles décrivent.
  • Vraisemblance : Plausibles, dans une série de valeurs qui sont crédibles dans leur contexte d’utilisation.
  • Cohérence : La valeur des données doit être conforme avec la valeur des autres informations avec lesquelles elles sont corrélées.
  • Validité : Faisant partie d’une liste de valeurs prédéfinies.

On sait que le niveau de qualité de la donnée est approprié selon les caractéristiques décrites ci-dessus. Toute donnée inexacte ou manquante, risque de compromettre l’intégrité des prises de décision et des processus commerciaux de l’entreprise.

Comment disposer des données de qualité ?  

La mise en place du contrôle au sein de votre entreprise, réduit les risques liés à une faible qualité des informations. Mais, comment établir une stratégie de surveillance ?

  1. Définir vos objectifs : savoir les types de données dont vous avez besoin et écarter celles qui ne sont pas utiles pour les atteindre.
  2. Faire une analyse : identifier dans l’ensemble de vos informations lesquelles qui vous semblent utiles et répondent aux normes établies.
  3. Nettoyer : supprimer les doublons, données incomplètes ou obsolètes qui ne répondent pas aux normes de qualité.
  4. Évaluer : faire une nouvelle révision des informations obtenues pour vérifier leur compatibilité aux attentes.
  5. Automatiser : mettre en place une stratégie de contrôle de qualité pour avoir toujours des données exploitables et réduire les coûts additionnels.

Mesurer la qualité des données : Outils 

L’utilisation des outils aide à économiser du temps et de l’argent. De façon qu’ on obtient de l’unanimité et moins de risque d’erreurs de gestion. Il existe divers outils que vous pouvez mettre en place en fonction de vos besoins et objectifs, tels que :

  • Profilage de la donnée : c’est l’analyse d’un gros volume d’informations pour identifier la structure, valeur et interrelations parmi les différentes bases existantes.
  • Gestion des règles : créer des règles par type de donnée en fonction de leur pertinence et usage. Le nombre de règles doit répondre aux exigences de qualité et déterminer si une donnée est utilisable ou non.
  • Reporting opérationnel des mesures : une représentation visuelle de la performance de votre stratégie au niveau opérationnel.
  • Alerting : créer des alertes au sein de votre système pour identifier des anomalies dans votre base.
  • Assignation et prise en charge des problèmes : assigner des rôles pour résoudre des problèmes de qualité en fonction du type de donnée.
  • Remédiation des problèmes : avoir un système automatisé qui soit capable d’identifier des anomalies et les corriger.
  • Monitoring continu de la qualité : Toujours être au courant pour ne laisser aucun détail, toute anomalie peut signifier un haut risque pour l’entreprise.
  • Reporting stratégique : des reportings réguliers pour être au courant de la santé de votre système d’information.

Il est indéniable qu’ utiliser un ou plusieurs outils peut assurer une couverture plus précise en fonction des besoins de votre entreprise.

Ce qu’il faut retenir  

En définitive, la qualité des données est un élément crucial dans la conduite des affaires. A vrai dire, les entreprises doivent s’assurer que leurs données sont exactes, pertinentes, complètes et fiables.

Elles doivent adopter une approche proactive. Aussi bien que mettre en place des processus standardisés, former leur personnel, appliquer des contrôles de qualité, et utiliser des outils modernes pour l’améliorer.

En respectant ces normes, elles peuvent réduire les risques financiers associés à des décisions commerciales imprécises et améliorer leur performance globale.