Les données font tourner le monde. Elles sont au cœur des entreprises : de la façon dont elles comprennent, servent et touchent leurs clients, aux outils d’IA, d’analyse et de prise de décision qui guident leurs opérations. Les entreprises en ont également besoin pour prouver leur conformité aux réglementations gouvernementales.
Cependant, toutes les données (ou métadonnées) ne se valent pas. De fait, de nombreuses entreprises sont aux prises avec des informations obsolètes, redondantes ou sans importance. Sans contrôle, ces « mauvaises données » encombrent les systèmes, faussent les informations et affaiblissent les décisions et les opérations mêmes qu’elles sont censées éclairer. L’étoile du Nord pour les entreprises ? Atteindre un niveau de qualité suffisant pour pouvoir se fier véritablement à leurs données.
La qualité des données fait référence à l’adéquation des données à une fin spécifique dans un contexte donné. Les entreprises considèrent qu’elles peuvent utiliser des données lorsque celles-ci sont exactes, complètes, concordantes, actuelles, pertinentes et uniques (sans doublons inutiles).
La qualité des données est aujourd’hui cruciale, car tous les processus numériques qui soutiennent une entreprise, ses collaborateurs et ses clients en dépendent. Avec des données de haute qualité, les entreprises peuvent mener des opérations plus stratégiques et efficaces, tout en renforçant la confiance de leurs clients. Sans, elles risquent de s’appuyer sur des informations erronées, de passer à côté d’opportunités et de perdre de l’argent.
Bien souvent, ces désagréments surviennent souvent dans des situations courantes. Imaginons, par exemple, que vous soyez un représentant commercial qui rencontre un client pour conclure un accord stratégique. Vous ouvrez votre application CRM mobile pour y vérifier à la dernière minute quelques informations sur ce client. Là, il y a deux possibilités. Si les données sont à jour et pertinentes, vous pouvez impressionner suffisamment votre client pour le convaincre de signer. Mais si vous basez votre argumentaire sur des données obsolètes ou inexactes, votre client peut juger que vous n’êtes pas prêt, ce qui va tuer dans l’œuf la conversation et toute vente potentielle.
Pour évaluer la qualité des données, les entreprises doivent considérer six aspects clés :
Les données sont-elles vraies ? Les entreprises doivent s’assurer que les données qu’elles utilisent reflètent des valeurs réelles pour qu’elles présentent un intérêt. Avec des données indéniablement précises, par exemple, les retailers peuvent traiter les remboursements rapidement et correctement à chaque fois, et ainsi renforcer la confiance de leurs clients. Les organisations de santé comme les hôpitaux peuvent s’assurer que les médecins et les infirmiers disposent toujours d’informations exactes là où ils prodiguent leurs soins. Autre exemple, les banques peuvent accorder des prêts en toute confiance, avec la certitude que leurs évaluations de crédit sont basées sur des données historiques fiables concernant les revenus et les remboursements.
Tous les points de données requis sont-ils à disposition ? Avec des informations complètes, les entreprises peuvent prendre des décisions de bout en bout en toute confiance, sans avoir à se fier à des suppositions. Par exemple, une compagnie aérienne disposant de dossiers passagers complets peut prévoir la demande avec plus de précision, optimiser les trajets et éviter les surréservations coûteuses. De même, un hôpital disposant de données exhaustives sur les admissions peut attribuer plus efficacement un lit aux patients qui en ont besoin, de façon à réduire les temps d’attente et à améliorer la prise en charge dans son ensemble.
Les données sont-elles uniformes sur tous les systèmes, formats et sources ? Avec des données concordantes, les entreprises peuvent éviter de se perdre dans des contradictions et mener leurs opérations avec assurance, en sachant que chaque membre de l’équipe travaille avec les mêmes données de départ. Par exemple, une agence de santé publique disposant de registres de vaccination concordants entre les bases de données des États et fédérales peut rapidement identifier les populations protégées pendant une épidémie, afin d’affecter les ressources là où elles sont le plus nécessaires.
Les données sont-elles à jour et disponibles ? Les informations accessibles rapidement permettent aux entreprises de saisir des opportunités ou de répondre aux problèmes sans attendre. Par exemple, un représentant commercial disposant des données les plus à jour sur les tarifs et les promotions peut ajuster immédiatement ses offres pour faciliter la conclusion de contrats. De même, un représentant du service client qui peut accéder aux interactions récentes avec un client peut résoudre les problèmes plus rapidement et même anticiper ses besoins.
Les données sont-elles conformes aux règles, formats et exigences stratégiques définis ? Les données valides suivent les normes de qualité des données d’une entreprise, comme les formats de date corrects, les codes de produit normalisés et les longueurs de champ requises pour des éléments tels que les numéros de compte ou les identifiants.
Avec des données valides, les systèmes fonctionnent plus fluidement et les décisions prises sont plus fiables. Par exemple, une banque qui s’assure du bon format des numéros de compte peut traiter automatiquement les paiements sans révision manuelle. Un hôpital qui exige que les résultats de laboratoire utilisent des codes standard peut les transférer directement dans les dossiers des patients, afin de les mettre immédiatement à disposition des soignants.
Chaque enregistrement est-il distinct ou y a-t-il des redondances ? Les données indéniablement uniques permettent aux entreprises de créer une source unique de vérité pour toutes les informations voulues, qu’elles concernent leurs clients, leurs collaborateurs, leurs partenaires ou leurs produits. Les entreprises peuvent ainsi bénéficier d’informations plus claires, fluidifier leurs processus et communiquer avec leurs clients de façon plus personnalisée. Par exemple, un retailer disposant d’un dossier unique pour chaque acheteur peut lier ses activités en ligne et en magasin, afin de pouvoir recommander des produits en fonction de l’historique complet des achats de ce client, plutôt qu’en se basant sur des profils fragmentés.
Malheureusement, de nombreuses entreprises sont confrontées à toute une série de défis frustrants et chronophages en matière de qualité des données, qui peuvent avoir un impact négatif sur leurs résultats. Pour garder ces problèmes sous contrôle, les entreprises déploient souvent une batterie d’outils pour surveiller, gérer, inventorier, gouverner et nettoyer leurs données.
Voici quelques-uns des problèmes courants à résoudre concernant la qualité des données :
L’erreur humaine lors de la saisie des données, les processus de collecte de données défaillants et les difficultés à intégrer les données provenant de différentes sources nuisent souvent à l’exactitude des jeux de données, au détriment des décisions et des opérations de l’entreprise. Par exemple, si les adresses des clients sont mal saisies dans une base de données, leurs expéditions peuvent être retardées voire perdues, ce qui entraîne des coûts supplémentaires et frustre les clients.
La moindre lacune stratégique peut saper la valeur et la fiabilité de tout un jeu de données. Par exemple, une banque ne peut pas évaluer la solvabilité d’un demandeur de prêt sans avoir une vision complète de ses revenus et de ses dépenses. De même, un spécialiste du marketing qui vend des escapades de luxe peut lui aussi se retrouver en difficulté si ses dossiers ne lui indiquent pas si ses clients ont un emploi ou sont au chômage.
Lorsque des noms de fichiers, des dates ou d’autres données déterminantes sont stockés dans différents formats, il devient plus difficile de trouver ou de faire correspondre des informations. Les entreprises peuvent alors commettre des erreurs stratégiques et prendre de mauvaises décisions lorsqu’elles combinent ou analysent ces données. Par exemple, une compagnie d’assurance peut mettre à jour l’adresse d’un client dans son système de gestion des sinistres, mais pas dans la base de données des polices d’assurance, ce qui entraîne des retards dans les paiements des sinistres.
Les données manquantes peuvent également nuire considérablement aux finances, aux opérations et à l’image publique d’une entreprise. Ainsi, les modèles financiers et les prévisions perdent en fiabilité, les processus automatisés s’enlisent et des biais entachent les processus d’embauche et d’engagement client, aux dépens de la confiance et de l’image de la marque.
Souvent, la préparation des données prend tellement de temps qu’au moment où elles parviennent aux collaborateurs, aux clients ou à d’autres utilisateurs, elles sont déjà obsolètes. Ces délais entraînent des complications. Les équipes commerciales, par exemple, peuvent faire des promesses à leurs clients qu’elles ne peuvent pas tenir si elles exploitent des données obsolètes. Un hôpital qui se fie à des dossiers patients obsolètes peut passer à côté d’une mise à jour récente des allergies, mettant en péril la qualité des soins et la sécurité des patients.
Les entrées non valides font perdre du temps, rajoutent inutilement du travail et peuvent même donner lieu à d’éventuelles infractions réglementaires. Supposons qu’une banque, par exemple, permette l’introduction dans ses systèmes de valeurs non valides telles que des montants de prêt négatifs ou des identifiants d’emprunteur manquants. Dans ce cas, ses rapports d’exposition aux risques financiers ou de liquidité des capitaux peuvent comporter des erreurs et donc ne pas être en conformité avec les normes de déclaration du secteur. De la même façon, imaginons qu’un système hospitalier accepte des résultats de laboratoire sans codes médicaux standard. Les résultats risquent de ne pas être correctement reportés dans les dossiers patients, ce qui peut retarder les traitements et miner la confiance dans le système.
Lorsque plusieurs utilisateurs ou sources de données saisissent les mêmes informations dans différentes parties d’un système, il peut en résulter rapidement des inefficacités, un manque d’intégrité des données et des coûts inutiles. Par exemple, un industriel qui conserve des dossiers de fournisseurs en double peut accidentellement payer la même facture ou commander le même produit plusieurs fois, ce qui lui fait perdre du temps et de l’argent.
Les entreprises qui parviennent à surmonter ces obstacles peuvent alors obtenir des données de qualité et en tirer des avantages significatifs.
Voici quelques-uns de ces avantages les plus courants :
Lorsque les dirigeants et les collaborateurs peuvent se fier aux données dont ils disposent, ils les utilisent de manière constante pour guider la planification et la prise de décision. À l’inverse, s’ils n’ont pas confiance en ces données, ils sont susceptibles de les ignorer. Par exemple, un retailer qui bénéficie d’une bonne visibilité sur ses ventes et ses stocks peut lancer des promotions flash en toute confiance sans craindre les surventes. De même, un industriel qui se fie à ses données peut prévoir la demande avec précision et assurer une production rentable et dans les temps.
Des données propres et de bonne qualité permettent aux équipes d’identifier les goulots d’étranglement dans leurs flux de travail et de résoudre rapidement les problèmes de productivité ou de maintenance. Les entreprises d’équipement lourd, par exemple, peuvent surveiller à distance et en temps réel leurs bulldozers ou tracteurs en location, en utilisant des données de haute qualité pour entretenir les véhicules de manière proactive pour leurs clients, afin d’améliorer leur efficacité et leur durée de vie.
Pour assurer le succès des ventes et du marketing, les entreprises ont besoin d’informations riches sur l’évolution des opinions et des comportements de leurs clients. Par conséquent, il est essentiel d’optimiser la qualité des données pour renforcer efficacement l’engagement et la satisfaction des clients. Par exemple, si des données de haute qualité montrent que près de 60 % des consommateurs préfèrent acheter des produits à des marques qui soutiennent l’économie locale, une entreprise peut choisir de mettre en avant son action régionale dans des publicités. De même, si des données prouvent que les jeunes préfèrent majoritairement les boissons à faible teneur en sucre, une entreprise de sodas peut envisager de lancer et promouvoir des produits plus sains pour cette population.
Si vos données sont de mauvaise qualité, les informations que vous en tirerez le seront aussi. Avec des données de haute qualité, l’IA et les outils d’analyse deviennent des conseillers de confiance pour prendre des décisions stratégiques concernant les produits et les clients. Par exemple, une entreprise de logistique qui sait qu’elle dispose de données de qualité peut s’appuyer en toute confiance sur des analyses et sur l’IA pour optimiser les itinéraires et les calendriers, de façon à réduire ses coûts tout en optimisant les délais de livraison et la satisfaction de ses clients.
De nombreuses approches permettent d’améliorer la qualité des données. Ainsi, les entreprises exploitent des technologies et processus divers pour gérer efficacement leurs dossiers numériques. Voici cinq meilleures pratiques essentielles que vous pouvez mettre en place pour maximiser la qualité de vos données au sein de votre entreprise :
Pour améliorer la qualité de vos données, vous devez en comprendre la teneur. Commencez par examiner la qualité et la structure de vos sources de données afin d’évaluer leur exactitude, leur exhaustivité et leur concordance.
Les règles concernant la qualité des données sont des normes prédéfinies qui permettent de déterminer si les informations peuvent être utilisées, tout comme les codes de la construction garantissent la sécurité et la solidité de chaque poutre, chaque câble et chaque tuyau.
À l’instar d’un mécanicien qui nettoie un moteur pour assurer son bon fonctionnement, des outils ou des processus peuvent vous aider à trouver et à corriger les erreurs, les incohérences et les inexactitudes contenues dans vos jeux de données.
Ces outils vérifient en permanence que vos données sont exactes, complètes et concordantes pour un usage professionnel. Ils sont essentiels lorsque les entreprises déploient des agents d’IA, qui dépendent de la qualité des données qu’ils consomment.
Chaque membre d’une entreprise doit comprendre pourquoi il est essentiel de disposer de données de qualité et comment faire sa part pour s’assurer qu’elles restent exactes, concordantes et fiables à chaque étape de leur cycle de vie. Cela implique non seulement d’encourager les collaborateurs à adopter une culture qui valorise la qualité des données, mais aussi de former les équipes à identifier les problèmes, appliquer les bonnes pratiques et assumer la responsabilité des données.
Les 3 C de la qualité des données désignent un framework sur lequel s’appuient certains responsables informatiques pour évaluer l’adéquation des données. Ainsi, les données doivent être concordantes, complètes et conformes (ou correctes). De nombreuses entreprises informatiques utilisent les 3 C dans le cadre de leurs programmes de gouvernance et de gestion des données.
La qualité des données fait référence à l’exactitude et à la pertinence des informations utilisées pour prendre des décisions à un moment donné. Comment puis-je utiliser les données aujourd’hui ? L’intégrité des données, quant à elle, garantit la concordance, la protection et la fiabilité des informations au fil du temps. Considérez l’intégrité comme le framework global qui encadre la saisie, le stockage et la gestion des données, et la qualité comme une de ses composantes qui garantit l’utilité réelle des données.
La gouvernance des données est une approche structurée de la gestion, de l’organisation et du contrôle des données au sein d’une entreprise. Elle passe par l’établissement de lignes directrices et de procédures pour assurer une meilleure qualité des données, ainsi que leur sécurité et leur conformité. Cela implique également de mettre en place des mécanismes pour surveiller la qualité des données en vue des rapports opérationnels et réglementaires.
Une approche courante consiste à établir des indicateurs de qualité des données pour surveiller l’état et l’intégrité de vos données. Ces indicateurs peuvent être mis en place pour vous assurer que vos données répondent à des normes prédéfinies pour chaque aspect de la qualité des données (comme leur exactitude, leur exhaustivité et leur concordance, par exemple). En définissant des règles spécifiques (p. ex., « toutes les adresses e-mail doivent contenir le symbole @), vous pouvez créer des indicateurs automatiques (p. ex., « pourcentage d’adresses e-mail qui contiennent le symbole @ ») pour suivre l’intégrité des données au fil du temps, émettre des alertes proactives en cas de problème et vous assurer que vos données sont adaptées aux fins visées.
La migration vers Snowflake permet à Wargaming d’économiser 500 000 USD chaque année et d’exploiter ses données pour améliorer l’expérience des joueurs et rester à la pointe du secteur du gaming.
