Comment gérer la
qualité des données ?

Qu’est-ce que la qualité des données ?

La mise en qualité des données est une suite de processus par lesquels sont analysés puis mis à niveau les différents jeux de données d’un ensemble, dans le but de pouvoir en faire une utilisation efficiente.

Plusieurs indicateurs permettent de mesurer le degré de qualité des données :

• Exactitude des informations contenues dans la base
• Absence de doublons ou de contradictions dans les valeurs
• Exhaustivité et précision des éléments renseignés
• Standardisation et homogénéité des enregistrements
• Actualisation régulière des données embasées
• Conformité aux normes en vigueur

La qualité des données reflétant un processus permanent, le data quality management ne se traduit pas par un projet one-shot et s’inscrit logiquement dans une démarche d’amélioration continue.
 

Pourquoi la qualité des données est-elle importante ?

Seuls 27% des dirigeants d’entreprises sont satisfaits de la qualité de leurs datas, alors même que les conséquences d’une mauvaise qualité des données coûtent déjà aux organisations jusqu’à 25% de leur chiffre d’affaire (étude Capgemini 2020). L’enjeu des traitements DQM est donc primordial pour toute structure souhaitant maintenir et améliorer sa compétitivité. A l’heure actuelle, 16% des entreprises sont considérées comme maîtrisant les méthodes et outils de gestion de données, en adéquation avec des compétences internes. Les autres acteurs seront amenés à s’aligner en marche rapide dès les prochaines années.
 

Comment gérer la qualité des données en 7 étapes :

1. Utiliser des sources fiables

Utiliser des données de qualité approximative peut entrainer des conséquences négatives pour l’entreprise, qu’il s’agisse de prise de décision stratégique alors basée sur des informations erronées, ou d’activités plus opérationnelles aiguillées aléatoirement. Lorsque vous intégrez à votre base des données délivrées par des tiers, assurez-vous que ceux-ci soient reconnus dans leur domaine, et eux-mêmes engagés dans une démarche data quality pour la gestion de leur entrepôt de données.

2. Sécuriser la collecte de données

Les datas collectées depuis des formulaires en ligne ou saisies manuellement dans des logiciels d’entreprise sont souvent sujettes à des incohérences. En fonction du volume à traiter, il peut vite s’avérer impossible de vérifier manuellement les données entrantes à intégrer. Gagnez du temps en optant pour des outils de gestion de la qualité tels que des APIs de contrôle ou d’aide à la saisie. Vous pourrez aussi par exemple limiter plus aisément les risques de fraude.

3. Enrichir sa base et la mettre à jour

Une base de données incomplète ou contenant des éléments obsolètes représente un facteur important de dégradation de la rentabilité : prospection inefficace, décisions mal orientées, gestion de la relation client hésitante… Dans le but de fluidifier l’ensemble des mécanismes d’acquisition, votre base doit être maintenue en termes d’exhaustivité et de récence des enregistrements.

4. Automatiser le contrôle des données

Vous l’aurez compris, pour vous assurer de tirer le meilleur parti de vos dispositifs data, la solution la plus efficace est une maintenance régulière et aboutie des bases. Pour parvenir à cette amélioraton en continu, pensez à automatiser vos process de vérification et d’enrichissement de données par le biais d’APIs data quality. La qualité des données est actuellement l’un des meilleurs moyens de se démarquer de la concurrence !

5. Définir des indicateurs de qualité

Le suivi des indicateurs évoqués précédemment vous permettra d’identifier l’origine d’éventuelles anomalies et d’y remédier plus rapidement : unicité des données par le biais d’un Référentiel Client Unique, réalité des informations, complétude, intégrité data, récence, conformité aux normes. La définition et le suivi des KPI représentent ici un puissant outil de diagnostic.

6. Etablir un feedback data quality

Renforcer les retours d’information est essentiel pour optimiser la qualité d’une base et engager des boucles de rétroaction. Mobilisez les utilisateurs finaux des données au sein de votre organisation, tels que commerciaux, production, service marketing : l’utilisabilité et les performances sont-elles au rendez-vous ? Etablissez une liste de critères sur laquelle baser vos échanges et définir la collaboration.

7. Se faire conseiller en DQM

Pour différentes raisons d’ordre technique, de compétences internes ou de temps, il n’est pas toujours évident de mettre le Data Quality Management au coeur de sa stratégie d’entreprise. Avec le développement exponentiel des dispositifs digitaux, la démarche se révèle pourtant essentielle. Le DQM permet de fournir des données fiables pour répondre aux besoins métiers des utilisateurs, avec le meilleur taux de garantie de performance possible. Se faire accompagner par un expert DQM permettra d’aborder votre projet data quality sereinement.

Méthodes et outils de Data Quality Management

Une méthode des plus efficaces en matière de DQM est de vérifier le niveau de qualité des données avant intégration de ces dernières à vos systèmes de gestion ou de stockage. Il est donc préférable de privilégier des outils de data quality management qui permettent un contrôle en temps réel de vos datas entrantes.
Pour les entreprises dont la gouvernance des données n’est pas encore aboutie, l’objectif est souvent d’éviter les outils au pilotage complexe nécessitant une formation avancée. Les API de contrôle constituent une solution accessible et robuste autorisant des traitements data quality diversifiés, aussi bien avant embasement que pour des données déjà intégrées.

Voici quelques contextes d’utilisation de ces outils :

• Contrôler la saisie manuelle de données en détectant les incohérences
• Qualifier et enrichir vos fiches CRM/ERP d’entreprises ou de particuliers
• Procéder à la mise à jour par lot des bases de données BtoB et BtoC
• Bloquer les fausses inscriptions en ligne en vérifiant les identités
• Paramétrer des alertes sur les mouvements clés touchant vos fournisseurs, clients …
• Contrer la fraude au virement et confirmer les données financières tierces
• Etc. …

Un audit qualité permettra de déterminer en amont l’état d’une base de données, afin d’évaluer plus concrètement quelles actions mener pour mettre en œuvre une automatisation parfaitement adaptée des processus.