8 principes pour une gestion durable et pérenne de la qualité des données !

Des données de qualité pour les entreprises

Avec le Big Data, de  nombreuses entreprises ont désormais choisi d’être guidées par les données. Elles reconnaissent l’importance de celles-ci dans le fonctionnement et la stratégie de leur entreprise.
Cette reconnaissance est en partie due au fait que des données fiables permettent d’optimiser les processus existants mais également de constituer une base pour les processus futurs. Il faut donc que les entreprises s’assurent que les données qu’elles utilisent ou qu'elles vont utiliser soient fiables, de qualité et en quantité. Pour cela, une gestion rigoureuse est essentielle.

Garantir la qualité de ses données en 8 principes

Voici 8 principes permettant aux entreprises de garantir la pertinence de leurs données et de mettre en place des démarches pour optimiser la qualité de celles-ci :

1. Les données comportent des erreurs
   La saisie manuelle des données entraine en moyenne 5% d’erreurs. Ces erreurs sont souvent liées au traitement (erreur de calcul, de transmission…) ou aux saisies erronées volontairement tel que les fraudes. Quel que soit le type d’erreur, les données ne représentent pas la réalité ce qui peut entrainer des problèmes lors de l’utilisation de celles-ci. En outre, le mode de classement, d’utilisation ou d’affichage des données peut également générer des erreurs.
2. Le contexte d’utilisation des données définit la qualité des données
   Les règles et normes relatives au stockage ou à l’utilisation des données sont différentes suivant le contexte de l’entreprise. En effet, si les données affectent directement un client (donnée personnelle, bancaire…) alors il faudra que des normes strictes s’appliquent pour en garantir la plus grande qualité et fiabilité. Par contre, s’il n’y a pas de réel impact sur les données d’un client (ciblage marketing pour une campagne de mailing) alors la qualité des données peut-être moindre.
3. La correction des erreurs doit se faire tôt
   Il est préférable que les erreurs soient découvertes lors de la saisie des données et non après. Ainsi, seules les données fiables seront collectées. Pour éviter les erreurs, des vérifications peuvent être mise en place notamment celle des doublons, des règles d’entreprises, des procédures de calcul…
4. La gestion de la qualité des données doit s’inscrire dans l’organisation globale de l’entreprise
   Pour garantir la qualité des données, la gestion de celle-ci doit s’intégrer dans l’organisation, les processus et les technologies de l’entreprise. Tous les acteurs de l’entreprise doivent travailler dans le même sens et en collaboration pour assurer une certaine homogénéité de la base de données.
5. La technologie est moins importante que l’organisation et les processus
   L’organisation et les processus ont un impact important sur la qualité des données. Si les données ne sont pas fiables dès le début la technologie ne pourra rien y faire. Par conséquent, il faut établir directement des processus et une organisation qui faciliteront l’intégration des données.
6. Les humains ont encore des responsabilités
   Pour déceler certaines erreurs, un contrôle visuel est nécessaire. Une erreur de données dans un système ne se verra pas forcément mais lorsqu’elle est utilisée en même temps que d’autres données alors elle ressortira. Pour garantir davantage la qualité des données deux nouveaux métiers ont vu le jour. Tout d'abord, le Data Owner qui a pour rôle de définir et contrôler les critères de qualité en fonction des contraintes de l’entreprise : délais de conservation, sécurité, accès… Et ensuite, le Data Steward qui est en quelque sorte le gardien des données, c’est lui qui les surveille et les nettoie.
7. La gestion de la qualité concerne l’ensemble des données
   La gestion de la qualité des données doit prendre en charge l’ensemble des données de l’entreprise (données générées par les machines et les humains) pour garantir homogénéité, fiabilité, cohérence et pertinence de celles-ci.
8. La qualité des données se détériore avec le temps 
   Les données ont tendance à devenir obsolètes avec le temps. Pour pallier à cette détérioration, elles doivent constamment être entretenues. Il faut donc assurer un niveau de qualité optimal aux données.

La donnée est devenue un réel facteur de production pour les entreprises. Elle est aussi importante que le travail d’un salarié pour une entreprise ou que la terre pour un agriculteur. Mais avant de les utiliser, il faut déjà garantir une qualité optimale de celle-ci. Les entreprises doivent donc mettre en place des procédures de gestion de la qualité des données.

En parallèle l’entreprise doit également garantir la sécurité des données. Pour cela le plus simple est de faire appel à une société spécialisée en hébergement des données tel qu’Axess. La société, experte en hébergement informatique et en sécurité des données, propose aux entreprises des offres évolutives et sur-mesure qui répondent à leurs besoins en termes d’hébergement et de protection des données : hébergement de données, de sites web ou encore d’applicatifs métiers. Nous disposons de nos propres plateformes d’hébergement répondant aux plus hautes normes de sécurité.