10 recommandations pour améliorer la qualité de vos données

Les organisations génèrent quotidiennement un volume de données important, et leur utilisation est aujourd’hui au cœur des stratégies d’entreprise : Détection d’opportunité de marché, optimisation des processus internes, des coûts, connaissance & satisfaction client…

Face à ces défis, il est important d’avoir en face de données fiables et qualitatives qui vous permettront de prendre les meilleures décisions pour atteindre vos objectifs.

Qu’est-ce qu’une donnée de qualité ?

Vos données peuvent être qualifiées de qualitatives si elles permettent de prendre des décisions pour améliorer les performances de  votre entreprise.
En fonction de votre organisation et besoin, les critères peuvent légèrement être différents. Néanmoins, nous pouvons y attribuer ces  5 fondamentaux : 

Les conséquences d’une mauvaise qualité de données

L’exploitation de données de mauvaise qualité entraîne des impacts non négligeables sur votre organisation. En 2018, Gartner évalue le coût financier d’une mauvaise qualité de donnée à plus de 9 millions de dollars par an pour les entreprises américaines

En effet, les répercussions peuvent être nombreuses et s’attaquer à l’ensemble des niveaux décisionnels et d’exécutions : 

• Prise de décision : baser vos décisions stratégiques sur des données erronées peut mener à des investissements inefficaces. De façon similaire, avec de mauvaises informations, il est plus difficile d’évaluer des nouvelles tendances ou un nouveau marché ce qui est un frein à votre croissance.
• Perte de confiance & baisse de l’efficacité opérationnelle : une donnée de mauvaise qualité peut freiner vos équipes opérationnelles l’obligeant à passer sous radar la véracité de l’information. Imaginez si vos adresses de livraisons ressortent incorrectes et que vous devez constamment remonter la chaîne pour trouver les bonnes.

C’est pourquoi accorder de l’importance à sa qualité de donnée sera bénéfique pour votre organisation. Dans cette optique, nous explorerons dans cet article dix méthodes éprouvées pour améliorer la qualité des données, illustrées avec de nombreux exemples pratiques.

1. Développer une culture axée sur les données

Il est essentiel de sensibiliser les employés à la nécessité de maintenir des normes rigoureuses en matière de données et d’encourager les meilleures pratiques dans l’ensemble de l’organisation. Une forte culture axée sur les données garantit que chacun s’engage à améliorer et à maintenir la qualité des données. Par exemple, une entreprise peut organiser des sessions de formation régulières pour souligner la valeur de l’exactitude des données dans le développement de produits ou l’assistance à la clientèle.

2. Mettre en place une gouvernance de données robuste : 

Etablir un cadre de gouvernance de données

Il est crucial d’établir une gouvernance des données pour assurer leur qualité, leur sécurité et leur conformité aux politiques internes. Les responsables de la gouvernance veillent à la fiabilité des données et à leur bonne diffusion à travers l’entreprise. Par exemple, une société peut créer un comité pour faire respecter les normes de qualité des données dans tous les services.

Désigner des responsables des données pour superviser la qualité des données

Désigner des responsables des données est essentiel pour garantir leur qualité et leur intégrité. Ces responsables, souvent des Data Owners (propriétaires des données) ou des Data Stewards (intendants des données), supervisent la gestion des métadonnées et veillent au respect des normes de qualité.

Les Data Owners, généralement des cadres ou chefs de service, ont la responsabilité finale de l’utilisation et de la conformité des données dans leur domaine.

Les Data Stewards, quant à eux, gèrent la maintenance quotidienne, la mise à jour et la qualité des données, travaillant en étroite collaboration avec les propriétaires pour assurer leur bonne gestion tout au long de leur cycle de vie.

Cette approche encourage la responsabilisation et l’amélioration continue de la gestion des données au sein de l’organisation.

3. Définir des standards de qualité des données appropriés

Identifier les attentes des acteurs concernés pour créer un standard de qualité de données

Afin d’avoir une approche efficace en termes de qualité de données, il est essentiel d’identifier les besoins de vos équipes. La qualité des données n’aura pas le même impact selon vos collaborateurs : par exemple, votre service marketing s’intéressera à la fiabilité des données clients pour personnaliser ses campagnes, tandis que vos équipes opérationnelles se concentreront sur la précision des données de stock.

En impliquant tous ces acteurs, vous pourrez alors définir ensemble des standards de qualité qui répondent aux besoins de chacun. Cette approche collaborative vous garantira des données fiables et cohérentes, utilisables par tous vos services.

Comment établir ces standards ?

Pour établir des standards de qualité des données, il est crucial de suivre quelques étapes clés :

• Identifier les acteurs et les données les plus utiles et les processus : Cartographier avec le métier les données les plus  critiques et les processus associés. Cela inclut l’analyse des flux de données pour identifier les points où des améliorations peuvent être apportées.
• Définir des critères de qualité spécifiques : Établir des critères de qualité des données tels que la précision, la complétude, la cohérence, l’actualité et la pertinence. Ces critères doivent être mesurables et adaptés aux besoins identifiés.
• Documenter et communiquer les standards : Rédiger un document de référence sur les standards de qualité des données et s’assurer qu’il est accessible à tous les employés concernés. Offrir des formations pour garantir la compréhension et l’adhésion aux standards. Les outils de data catalog et data lineage sont pertinents pour répondre à cette problématique.

4. Traiter la qualité des données à la source

Une donnée mal saisie dans vos systèmes peut y contribuer négativement à vos analyses. Ainsi, il est nécessaire de s’assurer de l’exactitude des données au moment de leur saisie. 

Cela vous permettra d’être cohérent et correct dans vos analyses tout en réduisant le temps passé à contrôler et corriger la donnée.

Il existe différents type d’erreur que l’on pourrait corriger à la source 

• Erreur de saisie

Supposons que vous souhaitez analyser l’ancienneté de vos collaborateurs. Un biais peut facilement être créé dès lors que l’information n’est pas correcte. Par exemple, si l’année d’ancienneté de votre collaborateur est 2240 au lieu de 2024.

Autre cas, les espaces, accents, symbole peuvent aussi apporter leur biais dans le traitement et l’analyse de la données. Néanmoins, il est possible de prévenir ce type d’erreur en paramétrant vos systèmes.

• Les valeurs aberrantes

Bien qu’elles aient un impact minime lors de vos processus de transformation de données, les valeurs aberrantes (outliers) peuvent être également la source d’une erreur de saisie ou d’un défaut informatique. 

Le risque va se répercuter dans vos analyses, elles créeront un biais qui sera plus ou moins difficile à percevoir selon les cas. 

A titre d’exemple, imaginez avoir des vélos dans votre entrepôt dont le niveau de stock est en moyenne à 16 vélos. En mars, votre niveau s’élève aux alentours de 350.

Face à ce niveau d’incertitude, il sera nécessaire de vérifier l’information auprès de vos équipes : Est-ce une erreur de saisie ? De scan ? 

• Doublons

Des doublons peuvent facilement apparaître si votre système d’information. 

Admettons que vous avez une liste de commandes ouvertes par vos clients à enregistrer dans votre ERP. Il est possible, dans un moment d’égarement, de saisir la même commande à nouveau. 

De façon similaire, les saisies ayant pour la même valeur des formes différentes peuvent aussi poser problème. Vous souhaitez retrouver des informations concernant la prestation d’un fournisseur, cependant les libellés qui lui sont associés sont tous différents. 

• Les valeurs manquantes

Les valeurs manquantes peuvent aussi impacter vos analyses. Imaginez analyser le profil de vos clients basés sur leurs préférences. Si les champs de saisie associés aux préférences utilisateurs  ne sont pas obligatoires, votre segmentation sera inefficace et il sera difficile de proposer du contenu adapté à vos clients. 

5. Normalisation et validation des données

L’objectif de la normalisation des formats convient d’uniformiser les types de données et leur classification. Elle est essentielle pour assurer une cohérence des données et également un niveau exigeant  d’interopérabilité face à la diversité des systèmes que votre organisation peut posséder.  

Notamment, le cas des dates est un exemple marquant. Supposons que vous récoltiez des données provenant de pays différents (Etats-Unis, France, UK, etc.) et que les dates aient des formats différents. Afin d’éviter les confusions et garantir la cohérence des données, l’utilisation d’un format standard est nécessaire.

De façon similaire, l’uniformisation d’un catalogue (ex : référence article/client) est un atout non négligeable pour faciliter l’interconnexion entre les métiers.

6. Nettoyage régulier des données

Un nettoyage régulier de vos données vous permettra de maintenir l’intégrité et la pertinence de celles-ci. En effet, cela vous donnera l’occasion, dans un premier temps, de rester proactif vis-à-vis des anomalies générées et donc de corriger à la source de ces erreurs. Dans un second temps, ce nettoyage sera utile pour rester à jour et supprimer les informations non pertinentes telles que des adresses erronées ou encore des clients obsolètes.

De plus, et dans un souci d’efficacité, il est possible de mettre en place des processus de nettoyage automatique et donc continue. Nous pouvons imaginer une équipe marketing qui vérifie et corrige régulièrement la liste d’adresse électronique de leurs clients afin de s’assurer que leurs campagnes promotionnelles soient envoyées à des utilisateurs actifs et ainsi réduire les taux de rebond.

7. Profilage des données

Le profilage des données est un procédé qui consiste à analyser les données pour en extraire une vue globale et synthétique de celles-ci. Profiler vos données vous permet d’avoir une première information sur vos données et si oui ou non elle se rapproche de la réalité d’un point de vue métier. Ainsi, ce processus permet de découvrir des schémas et anomalies qui devront être corrigés. Par exemple, une entreprise de télécommunications peut établir le profil des données d’utilisation des clients pour détecter et corriger les anomalies dans les dossiers de facturation.

De façon similaire, des outils de profilage fournissant une interface visuelle existent et peuvent vous accompagner dans l’identification et la correction d’anomalies. Une chaîne de magasins peut utiliser des outils de profilage des données pour analyser les données de vente dans plusieurs magasins et identifier les incohérences dans les registres d’inventaire.

8. Éliminer les silos de données

Lorsque les services stockent leurs données en silos, cela crée des incohérences et complique l’accès aux informations essentielles. Chaque département peut ainsi avoir sa propre version d’une même donnée, entraînant des erreurs dans les analyses et ralentissant la prise de décision.

Centraliser les données et les rendre accessibles à tous les collaborateurs est essentiel pour garantir leur qualité. En confrontant ces données aux besoins des métiers et des utilisateurs finaux, on peut affiner leur qualité et en faciliter l’utilisation.

Par exemple, une entreprise de logistique peut mettre en place une base de données centralisée accessible à la fois au personnel de l’entrepôt et aux chauffeurs de livraison, afin de garantir des mises à jour en temps réel sur l’état des stocks et des expéditions.

9. Mettre en place des tableaux de bord sur la qualité des données

Élaborer et personnaliser des tableaux de bord sur la qualité des données permet de suivre les métriques clés et de faciliter l’amélioration continue. Ces tableaux offrent une vue d’ensemble sur les performances, mettant en évidence les points à corriger et garantissant l’accès à des données fiables et actualisées. Chaque département doit disposer de tableaux adaptés à ses besoins spécifiques.

Par exemple, l’équipe commerciale de votre entreprise peut suivre la qualité des prospects et des conversions, tandis que l’équipe financière se concentrera sur l’exactitude des transactions. 

10. Exploiter les outils et les technologies de qualité des données

Des outils de qualité des données existent et sont des atouts majeurs pour l’automatisation et optimisation de la gestion de la donnée. En améliorant la précision des informations et en réduisant les efforts manuels de maintenance, ces technologies augmentent l’efficacité globale.

Par exemple, une enseigne de grande distribution peut tirer parti des algorithmes de machine learning pour repérer et rectifier les erreurs dans les données de prix et d’inventaire.

Des solutions comme Talend, Informatica, IBM InfoSphere QualityStage ou SAS Data Management facilitent le nettoyage, la validation et l’intégration des données, garantissant ainsi une qualité optimale pour des analyses fiables.

Conclusion

L’amélioration de la qualité des données est un processus continu qui exige une planification stratégique et des actions constantes. En adoptant ces dix méthodes, les organisations peuvent améliorer la qualité de leurs données, ce qui leur permettra de prendre de meilleures décisions, de gagner en efficacité et en compétitivité. Des données de haute qualité ne sont pas seulement une nécessité technique, mais un avantage stratégique qui peut générer une importante valeur ajoutée pour l’entreprise.