Enjeux

Améliorer la fiabilité des données

Des données de qualité, exemptes d'erreurs et complètes, sont indispensables pour inspirer la confiance des utilisateurs finaux et garantir que les analyses effectuées reflètent fidèlement la réalité.

Cette confiance repose sur la capacité des métiers à utiliser des données clairement et bien structurées. Un suivi rigoureux du cycle de vie des données, appelé data lineage, et des contrôles stricts pour minimiser les anomalies sont essentiels pour maximiser la précision et l'efficacité des actions basées sur ces informations.

Selon une étude d'Experian Marketing Services, 92 % des entreprises suspectent que leurs données comportent des erreurs, illustrant l'importance vitale d'une gestion rigoureuse de la qualité des données pour éviter des décisions erronées qui pourraient compromettre la performance de l'entreprise.

contexte

Dans le contexte actuel, les organisations génèrent quotidiennement 2,5 quintillions d'octets de données, comme mentionné dans le Rapport sur le développement dans le monde 2021 de la Banque mondiale.

2,5qo

De données générées quotidiennement par les organisations dans le monde en 2021

Banque mondiale

92%

Des entreprises suspectent leurs données de comporter des erreurs, et la part moyenne des données estimées comme erronées est de 27%.

Étude Experian Marketing Services

77%

Des consommateurs français se préoccupent de la manière dont les entreprises utilisent leurs données.

Étude adobe

Avec l'explosion du Big Data et de l'accumulation de quantités massives de données provenant de diverses sources, les entreprises doivent pouvoir faire confiance à la qualité de leurs données.

Cependant, le manque de cohérence entre les équipes sur les définitions des données, ainsi que les problèmes de propreté et de complétude des données, peuvent nuire à cette confiance. Une donnée fiable et bien définie permet non seulement d'améliorer la qualité des décisions, mais aussi d'assurer la conformité réglementaire, de personnaliser les interactions clients, et d'optimiser les opérations grâce à des modèles prédictifs robustes.

C'est en brisant les barrières internes que les marques peuvent libérer le pouvoir de la data, offrant ainsi de nouvelles perspectives, de nouveaux métiers et de nouvelles technologies pour un avantage concurrentiel.

Une bonne gestion des données renforce l'adoption interne des initiatives basées sur les données et améliore l'efficacité opérationnelle globale.

Pierre Berthault

Manager data & tech chez Elevate

Les leviers

Avoir une gouvernance de la qualité des données

Cette gouvernance commence dès le début du cycle de vie des données et doit se poursuivre tout au long de la chaîne. Idéalement, elle est assurée par des Data Stewards qui pilotent, centralisent, contrôlent et donnent les directives nécessaires pour garantir la qualité des données. En parallèle, les Data Owners dans les équipes métiers doivent être responsables de la fiabilité des données utilisées dans leurs domaines spécifiques, agissant comme garants de la qualité.

Mise en place de pipelines de traitement via Data Engineering et CI/CD

Le développement de pipelines de traitement de données robustes et automatisés, utilisant des pratiques de Data Engineering et des processus CI/CD (Continuous Integration/Continuous Deployment), est fondamental pour assurer la qualité et la fiabilité des données. Ces pipelines doivent inclure des étapes de validation et de nettoyage des données, garantissant ainsi que seules les données correctes et pertinentes sont utilisées.

Exposer les données : Filtrer / Tailler / Mesurer / Exploiter

Pour garantir la fiabilité des données, chaque étape de leur cycle de vie doit être analysée et optimisée. Cela inclut notamment le filtrage pour éliminer les données incorrectes ou inutiles ; la taille pour s'assurer que les données sont au bon format ; la mesure pour vérifier leur exactitude, et l'exploitation pour s'assurer qu'elles sont utilisées efficacement. Chaque étape doit être rigoureusement contrôlée pour maintenir une haute qualité des données.

Identifier et remonter les erreurs et anomalies via des contrôles rigoureux

La fiabilité des données passe notamment par la capacité à identifier et remonter les erreurs et anomalies. Par exemple, l'utilisation de méthodes statistiques comme le Z-Score permet de détecter les valeurs aberrantes et les anomalies. Effectuer des contrôles réguliers et systématiques sur les données à toutes les étapes permet de s'assurer que toute erreur est corrigée rapidement et que les données restent précises et fiables.

Utilisation de schémas de données Gold / Silver / Bronze

La classification des données en schémas Gold, Silver et Bronze permet de gérer et d'optimiser la qualité des données à différents niveaux. Les données Gold sont les données les plus propres et prêtes à être utilisées pour des analyses critiques. Les données Silver sont de bonne qualité mais peuvent nécessiter un certain nettoyage ou transformation. Les données Bronze sont les données brutes qui nécessitent une transformation significative avant utilisation.

Mise en place de Data Science et de modèles prédictifs

L'utilisation de la Data Science et de modèles prédictifs via l’IA permet d'anticiper les problèmes de qualité des données et de mettre en place des solutions proactives. Ces modèles peuvent aider à identifier les tendances et les anomalies avant qu'elles n'affectent les opérations de l'entreprise.

Heading

Pour réussir dans l’univers du ‘Data as a Product’, certaines conditions fondamentales doivent être réunies.

Définir une gouvernance claire
Compétences et organisation produit
Assurer la qualité des données

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Pour réussir dans l’univers du ‘Data as a Product’, certaines conditions fondamentales doivent être réunies.

Définir une gouvernance claire
Compétences et organisation produit
Assurer la qualité des données

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Pour réussir dans l’univers du ‘Data as a Product’, certaines conditions fondamentales doivent être réunies.

Définir une gouvernance claire
Compétences et organisation produit
Assurer la qualité des données

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Notre accompagnement

Mettre en place une Data Gouvernance

Découvrez notre offre Data Gouvernance

Notre offre en Data Gouvernance permet d’établir un cadre solide pour la gestion de la qualité des données. Nous définissons des rôles et des responsabilités clairs avec des Data Stewards et des Data Owners, et nous développons des politiques et des procédures pour assurer la cohérence, la précision et la sécurité des données tout au long de leur cycle de vie.

Éviter les pertes de données entre les étapes de traitement

Nous mettons en place des processus rigoureux pour éviter les pertes de données entre les différentes étapes de traitement. Cela inclut la mise en place de pipelines de données robustes et de mécanismes de sauvegarde pour s'assurer que toutes les données sont correctement capturées et transférées.

Contrôler la qualité des données et monitorer les flux

Découvrez notre offre Data Engineering

Avec notre expertise en Data Engineering, nous monitorons les flux de données en continu pour assurer leur intégrité et complétude, et nous utilisons des pratiques CI/CD pour garantir la qualité des données dans le temps. Cela inclut des tests unitaires et des vérifications régulières pour détecter et corriger les erreurs rapidement.

Mise en place des outils / modèles

Nous accompagnons nos clients dans la mise en place des outils nécessaires pour une gestion efficace des données. Cela inclut des solutions de Data Visualization pour une meilleure compréhension des données, des Data Catalogs pour une gestion centralisée et accessible des métadonnées, et des infrastructures de Data Engineering pour assurer une manipulation et un traitement optimal des données.

Modèles prédictifs

Découvrez notre offre Data Science

Notre équipe de Data Scientists développe des modèles prédictifs pour identifier les anomalies et imputer les données manquantes. Grâce à la création d’algorithmes de machine learning, nous assurons que les ensembles de données sont toujours précis et complets, prêts à être utilisés pour des analyses critiques.

Revue de code via l’IA ou de bas

Découvrez notre offre AI / Gen AI

Grâce à notre expertise en intelligence artificielle, nous réalisons des revues de code automatisées pour vérifier la qualité de vos données dès la base. Nous utilisons des algorithmes avancés pour détecter les erreurs, les incohérences et les anomalies, garantissant que seules des données fiables et propres sont utilisées dans les analyses.

Une Équipe d'experts à votre service

Avec une équipe composée de plus de 50 spécialistes en IA, gouvernance des données, Data Analyse, Data Engineering, Data Science, nous offrons un accompagnement complet pour améliorer la fiabilité des données sur tous les aspects de la gestion des données, de la capture à l'analyse. Notre objectif est de garantir que les données sont toujours de la plus haute qualité, prêtes à soutenir les décisions et à optimiser les performances pour transformer les données en un atout stratégique majeur.