Data Blog by Lizeo
Améliorez vos décisions commerciales grâce à une donnée de qualité
- Exploiter et valoriser la Data, La data au service de votre métier
- Par Florence Paladino
Dans l’économie actuelle, guidée par la donnée, la qualité des informations collectées, analysées et exploitées par les entreprises est cruciale. Des données de haute qualité permettent une prise de décision précise, favorisent la croissance et améliorent l’efficacité. De plus, des flux de données fiables réduisent les erreurs et les redondances, facilitent la conformité aux exigences légales et renforcent la crédibilité de l’entreprise auprès de ses parties prenantes.
Comprendre la qualité des données
La qualité des données désigne l’état d’un ensemble de valeurs, qu’elles soient qualitatives ou quantitatives. Elle repose sur plusieurs dimensions : exactitude, exhaustivité, fiabilité et pertinence. Garantir la qualité des données signifie s’assurer qu’elles sont adaptées à leur finalité, que ce soit pour les opérations, la prise de décision, le suivi ou la planification.
Avant d’engager des actions pour améliorer la qualité de vos données, vous devez d’abord définir ce que signifie une donnée « de qualité » dans votre organisation, et surtout à quoi elle va servir :
Quels sont vos cas d’usage ?
Quelles questions commerciales souhaitez-vous éclairer ?
Quelles informations sont nécessaires pour y répondre ?
Quel type de données vous faut-il pour accéder à ces informations ?
Quand on pense qualité des données, on imagine souvent un nettoyage : déduplication, enrichissement de données incomplètes, harmonisation, suppression de données obsolètes… Mais attention, ce n’est que la partie émergée de l’iceberg !
Les phases amont (définition des règles, audits, etc.) et aval (pérennisation et suivi) sont tout aussi essentielles pour entamer une démarche durable et génératrice de valeur business.
La qualité des données n’est pas un processus ponctuel : c’est une démarche continue, à automatiser autant que possible, complétée par l’expertise humaine, pour garantir en permanence une donnée complète, homogène, intégrée, utile et à jour.
Le travail de la qualité des données est un processus de fond : disposer de données fiables est indispensable pour prendre les bonnes décisions et piloter sa stratégie. Il est donc essentiel d’en assurer la qualité à l’instant T… et de s’assurer qu’elle est maintenue dans le temps.
Mettre en place une démarche qualité des données en 5 étapes
Pour limiter les risques liés à une mauvaise qualité des données, les entreprises doivent mettre en place une démarche structurée. Voici 5 étapes clés pour bâtir une approche durable :
- Définir un cadre
Déterminez ce que signifie « donnée de qualité » pour votre organisation. Cela implique de fixer des critères clairs, alignés sur vos objectifs métiers et vos obligations réglementaires. - Réaliser un profilage des données
Évaluez l’état actuel de vos données pour repérer les anomalies, incohérences et points d’amélioration. Cette étape permet de comprendre les schémas de données et de détecter les problèmes dès le départ. - Nettoyer et enrichir les données
Corrigez les erreurs identifiées, supprimez les doublons et complétez les données manquantes. L’enrichissement consiste à ajouter des informations pertinentes pour augmenter la valeur des données existantes. Assurer la pérennité via la gouvernance des données
Mettez en place des politiques de gouvernance pour maintenir la qualité dans le temps : rôles et responsabilités, processus de gestion continue, nomination de référents data (data stewards)…Mesurer et améliorer en continu
Surveillez régulièrement les indicateurs de qualité des données pour vérifier leur conformité. L’amélioration continue suppose de faire évoluer les processus au fil du temps et selon les besoins métiers.
À lire également: [Guide Pratique] Votre process Data Quality en 5 étapes
Bonnes pratiques pour maintenir la qualité des données
Automatisation : utilisez des outils pour automatiser la validation, le nettoyage et le suivi des données. Moins d’erreurs humaines et plus de réactivité.
Formation des équipes : sensibilisez vos collaborateurs à l’importance de la qualité des données et à leur rôle dans sa préservation.
Gouvernance solide : définissez un cadre de gouvernance clair (politiques, procédures, responsabilités) pour structurer la gestion de la donnée.
Audits réguliers : évaluez la qualité des données et la conformité aux règles en place pour détecter les écarts et améliorer les pratiques.
Dans le paysage industriel et commercial moderne, la qualité des données n’est pas seulement une préoccupation technique, mais un impératif stratégique. La mise en œuvre d’un processus complet de qualité des données permet aux entreprises de prendre des décisions éclairées, de fonctionner efficacement, de se conformer aux réglementations et de satisfaire les clients. En suivant les étapes décrites et les meilleures pratiques, les organisations peuvent établir une approche durable de la qualité des données qui apporte une valeur à long terme.
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Étape 1 : Nettoyage automatisé des données
Des fonctionnalités intégrées automatisent toutes les étapes du workflow Data Management, réduisant considérablement les délais de traitement pour obtenir une donnée qualitative prête à l’emploi.
Étape 2 : Standardisation
Fusion et déduplication des flux de données et référentiels pour permettre des analyses comparatives et des croisements efficaces.
Étape 3 : Résultats & Livraison
Mise à disposition d’une donnée enrichie, fiable et exploitable, directement utilisable pour vos analyses business.
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