Qualité des données : les 3 piliers à ne pas négliger

« La qualité des données n’est pas une fin, c’est le début d’une pratique continue qui enrichit la décision à tous les niveaux. »
– Data Management Association

Dans un monde où les décisions doivent être rapides et justes, fournir la bonne donnée au bon moment est devenu vital. Et même si ce « bon moment » ne dépend pas toujours de vous, vous êtes le garant de la qualité de la donnée.

Mais comment garantir cette qualité ?
Spoiler : ce n’est pas si simple.

Précision, complétude, fraîcheur : un triptyque indissociable

Nous avons découpé ce sujet complexe en trois volets fondamentaux :

1. La précision

La donnée doit refléter fidèlement la réalité qu’elle représente. Cela passe par :

• Des processus de validation automatisée
• Des audits réguliers pour identifier les anomalies
• La correction des erreurs à la source

Sans précision, les analyses sont biaisées, les décisions faussées.

2. La complétude

Une donnée partielle est souvent aussi nuisible qu’une donnée erronée.

• Absence d’information = risque d’erreur d’interprétation
• Nécessité de collecter les données manquantes de manière proactive
• Importance des règles métier claires pour garantir l’exhaustivité

3. La fraîcheur

Une donnée obsolète, même juste et complète, devient inutile.

• La mise à jour régulière est indispensable
• Les workflows doivent intégrer des mécanismes de rafraîchissement
• Les données périmées doivent être identifiées et archivées

Les 3 pièges qui sabotent vos projets data

Avant de mettre en œuvre ces bonnes pratiques, prenez garde à ces écueils fréquents :

1. Tolérer une donnée de faible qualité : cela mène à des conclusions fausses et à des décisions inefficaces.
2. Créer des silos de données : cela empêche une vision globale et cohérente des activités.
3. Sous-estimer les ressources nécessaires pour maintenir cette qualité dans le temps.

Comment les éviter ?

La bonne nouvelle, c’est qu’il existe des leviers concrets :

• Standardiser la saisie et le traitement des données dans toute l’entreprise
• Mettre en place une formation continue pour vos équipes métiers et IT
• Favoriser la collaboration interservices pour partager pratiques et outils
• Investir dans des solutions technologiques dédiées à la qualité des données

Pour aller plus loin

Vous souhaitez approfondir vos réflexions sur la gouvernance et l’exploitation des données ? Voici d’autres contenus à découvrir sur notre blog :

• Pourquoi 70 % des projets data échouent ? Le rôle clé de l’architecture de données : un article pour comprendre comment poser des fondations solides avant d’industrialiser vos cas d’usage.
• Comment assurer une bonne intégration des données pour un projet data pérenne ? : les bonnes pratiques pour garantir la cohérence et l’interopérabilité de vos données.
• L’entraînement des données, une étape clé du Data Management : un focus sur la préparation des données, souvent négligée, mais pourtant indispensable à toute initiative data.
• Exploiter vos datas pour plus de performance : découvrez notre webinar inspiré de la stratégie automobile : un retour d’expérience éclairant sur l’utilisation stratégique de la donnée dans un environnement industriel exigeant.