La qualité des données : un levier clé pour maximiser la valeur de vos informations

Les organisations génèrent et recueillent aujourd’hui des volumes croissants de données. Mais pour en tirer pleinement parti, ces données doivent être fiables, précises et perçues comme telles par les collaborateurs et les parties prenantes. Garantir une qualité optimale des données est donc essentiel pour valoriser les informations, favoriser leur utilisation et améliorer la prise de décision. Des données de mauvaise qualité, à l’inverse, génèrent des coûts supplémentaires, réduisent l’efficacité, freinent la collaboration et soulèvent des risques en matière de sécurité et de conformité.

Selon Gartner, la mauvaise qualité des données représente un coût moyen annuel de 12,9 millions de dollars pour les organisations, en limitant le partage des informations et en entravant leur utilisation efficace par les collaborateurs dans l’exercice de leurs missions. Mais qu’entend-on par qualité des données, et quelles stratégies permettent de l’améliorer ?

Les données de qualité se distinguent par les caractéristiques suivantes :

• Elles sont exactes, sans fautes ni erreurs.
• Elles sont plausibles et présentent des valeurs justes dans des fourchettes acceptables.
• Elles sont à jour et reflètent des informations récentes.
• Elles sont complètes et ne présentent ni lacunes ni champs manquants.
• Elles sont cohérentes, respectant les mêmes formats et unités dans chaque jeu de données et partageant des termes avec la même définition dans toute l’organisation.

Des données fiables et de qualité instaurent un climat de confiance chez les utilisateurs, qui peuvent les consulter et les exploiter en toute sérénité en sachant qu’elles répondent à leurs besoins. Assurer la fiabilité des données devient d’autant plus crucial lorsqu’elles sont utilisées à grande échelle, notamment via des marketplaces de données en self-service, car les données peuvent être partagées par un autre département sans que n’existe aucun lien entre l’utilisateur et le fournisseur de données. 

Une qualité des données insuffisante nuit aux entreprises de cinq manières :

Des décisions contre-productives

Des données inexactes peuvent conduire à des décisions erronées, en particulier lors de la définition de stratégies et de tactiques. Par exemple, si des données suggèrent à tort qu’un produit est à la fois très rentable et fortement demandé, l’entreprise pourrait décider d’en produire ou d’en stocker davantage. Si ces données sont incorrectes, la stratégie commerciale ou logistique ne répondra pas aux besoins réels, entraînant un risque de perte de chiffre d’affaires ou de rentabilité. De même, des données clients non mises à jour réduiront les chances de succès pour des opportunités de vente croisée ou additionnelle, limitant ainsi le potentiel de revenus.

Une perte d’efficacité

Corriger manuellement des problèmes de qualité des données prend énormément de temps. Les data analysts doivent souvent consacrer une part importante de leurs journées à vérifier, croiser et mettre à jour des informations avant de pouvoir les utiliser ou les partager. C’est autant de temps qu’ils ne peuvent pas consacrer à des activités à valeur ajoutée pour l’entreprise. Les données pourraient également être utilisées pour automatiser des processus auparavant manuels, mais cette tâche devient impossible si elles sont peu fiables, obsolètes ou dans le mauvais format.

Un risque de non-conformité et d’atteinte à la réputation

Les réglementations en vigueur, telles que le RGPD en Europe ou le CCPA en Californie, imposent aux entreprises de protéger la confidentialité des données tout en assurant leur exactitude et leur fiabilité. Une mauvaise qualité des données, notamment lorsqu’elles sont partagées avec des régulateurs ou des partenaires, peut nuire gravement à la réputation de l’entreprise. Elle expose également à des risques juridiques, comme des enquêtes réglementaires ou des poursuites engagées par des consommateurs affectés.      

L’impossibilité de créer de nouveaux services de données

De nombreuses entreprises transforment les données qu’elles génèrent en services qu’elles commercialisent auprès de leurs clients existants ou de nouveaux prospects. Mais cette stratégie est inenvisageable si les données sont erronées ou peu fiables, ce qui prive ainsi l’entreprise de sources de revenus supplémentaires tout en risquant de détériorer la relation avec ses clients.

Une moindre utilisation des données

Les données devraient occuper une place centrale dans le quotidien de chaque employé, en les aidant à gagner en productivité, en efficacité et en performance. Mais vos collaborateurs ne comprennent pas ou ne font pas confiance à certains jeux de données, ils les laisseront de côté. C’est un réel obstacle à la démocratisation des données, à une bonne collaboration entre services et à une transition numérique réussie. La mauvaise qualité des données devient particulièrement problématique lorsque ces données servent à entraîner des modèles d’IA, car elle engendre des réponses erronées et introduit des biais dans les résultats.

Si les atouts des données de qualité sont indéniables, il est clair que les entreprises doivent déployer tous les efforts nécessaires pour garantir l’exactitude, la fiabilité et la crédibilité de leurs informations. Mais assurer cette qualité des données n’est pas une tâche facile, en raison de deux difficultés :

Un volume croissant de données

Dans un monde de plus en plus numérique, la quantité d’informations générées et recueillies par les organisations connaît une croissance exponentielle. Les sources internes, telles que les outils métier, les bases de données client et les capteurs des objets connectés produisent d’énormes volumes de données (souvent en temps réel), et les informations collectées ou achetées auprès de partenaires externes ne viennent qu’ajouter au problème. Compiler toutes ces données et s’assurer qu’elles respectent les standards de qualité élevés représente un véritable défi pour les entreprises.

Des données dispersées dans l’ensemble de l’entreprise

Ces volumes croissants de données sont créés et stockés dans toute l’organisation, généralement au sein de chaque département. Établir un inventaire complet devient ainsi une tâche titanesque pour les responsables data et leurs équipes. De plus, l’écart de terminologie entre les différents services pour décrire les données engendre des risques de qualité et de confiance. Le terme « client » peut avoir des significations différentes pour le service comptable et les équipes commerciales, ce qui peut créer de la confusion ou des erreurs lorsque les informations sont partagées ou comparées.

Améliorer la qualité des données repose sur une alliance solide entre des processus de gouvernance des données, des outils dédiés à la qualité des données et des efforts de formation. Cette démarche nécessite un cadre global qui englobe toutes les données pertinentes et crée un rapport de confiance avec les utilisateurs afin qu’ils puissent les intégrer en toute confiance dans leurs activités quotidiennes.

Gouvernance des données

La qualité des données commence par la création et la mise en place de solides processus de gouvernance des données. La gouvernance des données décrit la manière dont vous identifiez, organisez, traitez, gérez et exploitez les données collectées et utilisées dans votre organisation. Elle garantit la qualité et la conformité des données en définissant un cadre pour le stockage, la protection et le partage des données, avec des intendants chargés de gérer les différents jeux de données et un suivi complet pour veiller à ce que les données soient utilisées conformément aux règles de l’entreprise. Dans le cadre de cette démarche, il est recommandé de créer un dictionnaire spécifique qui définit les termes utilisés pour décrire les données, afin d’assurer une parfaite cohérence au sein de l’organisation.

La gouvernance des données est tout particulièrement importante lorsque les données sont partagées entre différents services ou en externe ; les utilisateurs doivent comprendre ce que contient un jeu de données et qui en est le propriétaire, afin de pouvoir le contacter s’ils ont des questions. La gouvernance des données doit également couvrir les questions de sécurité et de droit d’accès, afin de protéger les données confidentielles contre tout accès non autorisé et respecter la réglementation en vigueur.

Métadonnées et outils de contrôle qualité

Outre les règles prévues pour garantir la qualité des données, il est important d’automatiser leur traitement afin de supprimer les étapes manuelles, souvent peu efficaces et susceptibles d’introduire des erreurs. Les outils dédiés à la qualité des données, qui vérifient et corrigent les données — en particulier pour des problèmes récurrents, comme les erreurs de formatage ou des processus tels que l’anonymisation des données personnelles — doivent être intégrés à tous les flux de traitement des données. De nombreuses solutions, telles qu’Opendatasoft, offrent des processeurs intégrés permettant d’améliorer la qualité des données, assurant ainsi une plus grande efficacité et précision.

Les métadonnées jouent également un rôle crucial dans la qualité des données. En tant que « données sur les données », elles fournissent un contexte précieux à chaque jeu de données et expliquent sa provenance. Elles permettent ainsi une meilleure compréhension de son contenu et favorisent l’interopérabilité. En répondant de manière cohérente aux questions que les utilisateurs peuvent se poser, les métadonnées contribuent à améliorer la qualité des données, en garantissant leur transparence et leur facilité d’utilisation

Formation et culture de la donnée

Si la gouvernance des données et les outils constituent les fondations des processus et cadres nécessaires pour assurer la qualité des données, il est tout aussi crucial de promouvoir une véritable culture de la donnée au sein de l’ensemble de l’organisation. Cette culture garantit que les données sont perçues comme un actif stratégique par tous les collaborateurs, des créateurs aux utilisateurs, en passant par les intendants des données. Chaque membre de l’organisation doit non seulement comprendre les avantages des données et savoir comment les exploiter, mais aussi être conscient de l’importance de garantir leur confidentialité et de respecter la réglementation en vigueur.

Les marketplaces de données offrent aux organisations la possibilité de partager des données à grande échelle, via un portail centralisé et sécurisé qui regroupe et met à la disposition des utilisateurs les données pertinentes. Une expérience intuitive en self-service, comparable à celle d’un site e-commerce, simplifie la découverte et la réutilisation des données, tout en assurant la conformité grâce à une gestion rigoureuse des droits d’accès. Ces marketplaces jouent un rôle central dans la garantie de la qualité des données, grâce à des processeurs intégrés qui permettent de vérifier et résoudre les problèmes de qualité, tout en facilitant la gouvernance des données. Elles offrent des métadonnées robustes pour décrire les jeux de données et permettent aux utilisateurs de contacter directement les producteurs de données pour toute question ou remarque. Ces fonctionnalités rendent les données plus accessibles et renforcent la confiance, facilitant ainsi leur démocratisation au sein de l’organisation et au-delà.

Vous voulez savoir comment Opendatasoft peut vous accompagner pour améliorer la qualité de vos données ? Contactez-nous ou demandez une démo.