La qualité de données au coeur des de la réussite des projets Data
Parler de qualité des données, c’est toucher au cœur même des projets liés à la data. La donnée, pivot central des stratégies numériques, alimente les intelligences artificielles, facilite le reporting, prédit les comportements et révèle souvent des insights inattendus. Toutefois, garantir la qualité des données représente un défi majeur, souvent sous-estimé. Cet article souligne l’importance cruciale de la qualité des données et en explore les aspects essentiels.
La qualité de donnée : un défi sous-estimé
Les entreprises investissent des sommes conséquentes dans la collecte, le stockage et l’analyse de données. Le risque de prendre des décisions sur la base de données incorrectes peut cependant entraîner des conséquences lourdes, que ce soit sur le plan financier, juridique, ou en termes d’image de marque. Malgré ces risques, la qualité de donnée préoccupe et attire moins que les sujets en vogue. Les technologies émergentes fascinent, l’infrastructure captive, mais la donnée de qualité, elle, se fond trop souvent dans le paysage sans réelle reconnaissance.
Le coût de la non qualité
Le coût de la non-qualité des données peut s’avérer exorbitant pour les entreprises. Il se manifeste non seulement par des erreurs de décision, mais également par une perte de temps considérable et des coûts opérationnels accrus. La correction des erreurs après leur survenue est bien plus coûteuse que la mise en place initiale de systèmes de gestion et de vérification de la qualité des données. De surcroît, la non-qualité peut sérieusement éroder la confiance des clients et partenaires, avec des impacts potentiels à long terme sur la réputation et la viabilité de l’entreprise. Ainsi, investir dans la qualité des données n’est pas une option mais une nécessité absolue pour toute organisation souhaitant se maintenir compétitive et pertinente dans l’écosystème numérique actuel.
Selon une étude de Gartner, les organisations perdent en moyenne 9,7 millions de dollars par an en raison de problèmes liés à la qualité des données. Une autre recherche menée par IBM révèle que les coûts annuels des données de mauvaise qualité aux États-Unis s’élèvent à 3,1 trillions de dollars. Ces chiffres mettent en lumière l’ampleur financière des enjeux associés à la qualité des données. Il est donc impératif pour les entreprises d’accorder une attention particulière à l’assurance qualité de leurs données pour éviter de subir des pertes économiques significatives.
Regards croisés sur la qualité
Il est crucial d’examiner attentivement les critères déterminant la qualité des données. La raison en est simple: la qualité des données est une notion complexe qui englobe à la fois des dimensions quantitatives (dans quelle mesure les données reflètent-elles la réalité ?) et qualitatives (les données sont-elles pertinentes et dignes de confiance ?).Elle est autant une question de clarté que de sécurité. Peu de domaines d’affaire peuvent se vanter de combiner autant de défis dans une seule unité de mesure.
Les facettes de qualité
Exactitude à travers la donnée
L’exactitude exige que les valeurs des données soient à la fois correctes et précises. Les décimales redondantes ou omises, les erreurs de saisies, ou les valeurs abérrantes contribuent à un niveau d’exactitude insuffisant et peuvent mener à des analyses faussées.
L’exhaustivité et ses défis de collecte
La donnée est exhaustive lorsqu’aucune information pertinente n’est manquante. Un paysage de donnée incomplet menace l’intégrité de toute opération d’analyse et rend impossible une compréhension fidèle de la réalité des données.
Cohérence et clarté
La cohérence demande une alignement des données à travers l’ensemble des différents entreposage ou instances. La clarté, quant à elle, implique que les métadonnées soient suffisamment descriptives pour que la donnée elle-même soit assimilable et interprétable sans ambiguïté.
Validité et traçabilité
La donnée est valide lorsque chaque donnée est conforme aux règles et mécanismes établis pour sa collecte, son stockage ainsi que ses traitements ultérieurs. La traçabilité permet de suivre la provenance des données afin d’identifier toute source potentielle d’altération ou d’erreur.
Accessibilité et disponibilité
L’accessibilité est un critère essentiel, signifiant que les données doivent être facilement accessibles à ceux qui en ont besoin, tout en garantissant la protection et la confidentialité nécessaires pour éviter les accès non autorisés. La disponibilité, de son côté, assure que les informations sont disponibles là et quand les utilisateurs finaux en ont besoin, contribuant ainsi à une réactivité et une performance améliorée des opérations.
Actualité et pertinence
L’actualité fait référence à la fraîcheur des données; elles doivent être à jour pour refléter le plus fidèlement possible la réalité au moment de leur utilisation. La pertinence, quant à elle, mesure l’alignement des données avec les besoins spécifiques du projet ou de l’analyse en cours. Des données pertinentes et actualisées sont cruciales pour une prise de décision éclairée et efficiente.
Le coût de la qualité
La qualité n’est pas gratuite et il est vrai que le processus de validation des données, ainsi que les technologies qui en assurent la qualité, ont un coût conséquent. Le défi principal réside dans la capacité à évaluer précisément ce coût pour ensuite déterminer l’investissement optimal afin d’atteindre une qualité suffisante pour chaque/ Les entreprises qui envisagent la qualité de la donnée comme un simple bonus à leurs projets data, se trompent. La qualité de donnée est devenue un facteur essentiel pour la compétitivité. Avec la montée en puissance de l’analyse prédictive, la qualité des données devient une question impérieuse. Pour obtenir des résultats précis et fiables, il n’est plus possible de tolérer des bases de données de qualité médiocre.
Stratégie de qualité des données
Pour élaborer une stratégie de mise en qualité des données efficace, plusieurs étapes clés doivent être suivies rigoureusement.
- Identification du périmètre : Cela implique de définir clairement les domaines d’application de la stratégie de qualité des données, identifiant les processus et les systèmes impactés.
- Choix des données sensibles : Sélectionner les données qui, en raison de leur importance opérationnelle, réglementaire ou stratégique, nécessitent un niveau de qualité supérieur.
- Cartographie des données : Cette étape consiste à créer une représentation visuelle de l’ensemble des flux de données, permettant d’identifier leur origine, leur utilisation et les interactions entre elles.
- Processus de gestion : Établir des procédures claires pour la gestion des données tout au long de leur cycle de vie, de la saisie à l’archivage, en passant par leur traitement et leur utilisation.
- Analyse des données : Réaliser des audits et des analyses régulières pour évaluer la qualité des données et identifier les anomalies ou les domaines nécessitant une attention particulière.
- Stratégie d’amélioration : Développer des plans d’action ciblés pour adresser les déficits de qualité identifiés, en implémentant des solutions correctives et préventives.
- Acculturation et processus de contrôle : Sensibiliser et former les équipes à l’importance de la qualité des données et instaurer une culture de contrôle continu pour maintenir un haut niveau de qualité.
- Gouvernance et amélioration continues : Mettre en place une structure de gouvernance dédiée à la qualité des données, capable de piloter la stratégie d’amélioration continue et d’adapter les processus en fonction de l’évolution des besoins et des technologies.
Le suivi de ces étapes permettra aux organisations de maîtriser la qualité de leurs données, d’en maximiser la valeur et de réduire significativement les risques et les coûts associés à la non-qualité.
Elevons la qualité de donnée au rang qu’elle mérite
Nous sommes tous responsables de la qualité de la donnée que nous produisons, transformons et utilisons. Reconnaitre l’importance de la qualité de donnée est une première étape essentielle vers des projets data réussis. Il est temps d’élever ce concept au rang qu’il mérite : un pilier fondamental de toute stratégie d’affaires basée sur la donnée.
