Traitement de données

Qu’est-ce que le data quality management ?

Le data quality management désigne l’ensemble des moyens humains, technologiques, des méthodologies et des processus mis en œuvre pour gérer la qualité des données au sein d’une organisation. L’objectif final du data quality management (DQM) est d’atteindre les performances commerciales dont la concrétisation repose principalement sur la bonne qualité des données à disposition. En vue de ce résultat, les entreprises ont recours à des outils de traitement data quality pour transformer les données brutes collectées en informations utiles et utilisables. L’automatisation du DQM gérée par API peut simplifier remarquablement ces démarches.

icone contrôle

Pourquoi la gestion de la qualité des données représente-t-elle un enjeu majeur ?

L’impact du data quality management sur la croissance des entreprises est considérable, dans le sens où l’exploitation de données insuffisamment fiables entraîne tôt ou tard des erreurs cruciales lors des prises de décisions. Une gestion de la qualité des données aléatoire peut être à l’origine de risques divers :

 

  • Perte de revenu – Pilotage stratégique et opérationnel défaillant, baisse de production et de CA, erreurs de livraison
  • Risques de non-conformité – Infractions à la législation en vigueur, amendes
  • Faiblesse commerciale – Prospection clients incohérente, offre de services inadaptée, taux de transformation dégradé
  • Augmentation des coûts – Traitements correctifs, réorganisation
  • Déficit d’image et de réputation – Baisse de confiance des parties prenantes

 

En revanche, une gestion de la qualité des données efficace génère des avantages indéniables et peut permettre de se démarquer de la concurrence : gains réalisés et réduction des coûts, performance opérationnelle, prédictibilité commerciale accrue, satisfaction client …

Enjeux data quality management

icone analyse

Les 10 étapes clés d’un data quality management performant

Gérer la qualité des renseignements présents au sein de votre système d’information se traduit par un processus permanent de contrôle et de transformation qui intervient tout au long du cycle de vie des données. Quelles sont les étapes de mise en œuvre d’un projet de data quality management ?

 

  • 1Collecte des données à centraliser depuis différentes sources
  • 2Profilage (examen des caractéristiques des données)
  • 3Nettoyage, dédoublonnage, correction des erreurs
  • 4Homogénéisation, standardisation des formats et structures
  • 5Enrichissement de données et actualisation
  • 6Contrôle de conformité (réglementation en vigueur)
  • 7Intégration vers un stockage sécurisé
  • 8 – Vérification de la stratégie de gouvernance des données
  • 9Automatisation et récurrence des processus précédents
  • 10Reporting d’évolution de la qualité des données
Etapes clés de performance

icone flux de données

Comment automatiser vos processus DQM ? Les outils de data quality management

A moins d’avoir accès à une quantité illimitée d’heures d’ingénierie, il sera probablement essentiel d’automatiser vos traitements DQM pour maintenir un niveau de qualité constant, tout en améliorant les coûts. Comment détecter et corriger les défauts de qualité des données de manière opérationnelle sans interventions humaines répétées ? Un outil de data quality management doit d’abord permettre d’évaluer et de gérer les données disséminées au sein de l’entreprise en se connectant aux différentes sources existantes (CRM, datawarehouse, depuis les champs de saisie des formulaires …). Idéalement il s’agit de tester les informations dès la collecte pour une mise en qualité proactive en temps réel, mais aussi de planifier un flux de travail correctif sur les données déjà embasées. En fonction des objectifs, votre solution DQM devra être en capacité de réaliser tout ou partie des actions de profilage, nettoyage, normalisation, matching, enrichissement de données. Enfin, votre outil de mise en qualité doit s’adapter à chaque membre de l’équipe en fonction de son rôle par rapport à la gouvernance des données, et ceci quelles que soient ses compétences techniques. Face à ces critères, les APIs data quality représentent l’une des solutions les plus efficientes, alliant performance et simplicité d’utilisation.

Data quality tools

Leads qualifiés

Déterminer un modèle de gouvernance des données qui vous correspond

La gouvernance des données fait référence à l’assignation de droits, de missions et de responsabilités (rôles) à chaque membre de votre équipe par rapport aux données de l’entreprise. La gouvernance encadre le déploiement opérationnel des règles d’organisation en matière de data. Elle inclue notamment le management de la qualité, ainsi que la sécurisation du partage des informations sous une terminologie commune.

 

Le modèle de data governance idéal pour une entreprise dépend de son envergure, de ses moyens technologiques et des compétences disponibles en interne. Si votre équipe est constituée d’un Chief Data Officer, de Data Owners, de Data Steewards, d’architectes et d’analystes de données, l’attribution des rôles de gouvernance sera hautement granulaire. D’un autre côté, l’automatisation des processus de gestion des données a tendance à diminuer la fréquence et la complexité des interventions humaines, allégeant ainsi les besoins en ressources spécialisées. Chaque organisation pourra donc adapter sa stratégie en équilibrant le curseur relativement à ses besoins.

data governance

Référentiel normalisation

A l’origine des projets DQM : la prise de conscience

L’accélération de la production de données au sein des entreprises et leur utilisation croissante par la plupart des services ont déclenché l’instauration d’une culture encore discrète mais progressive de la qualité des données. Lorsque le data quality management fait défaut et que les conséquences se répercutent sur les utilisateurs métiers ou les résultats commerciaux, le sujet peut désormais être plus rapidement conscientisé. Au moment d’initier une évolution des dispositifs DQM, c’est le plus souvent l’argument de la rentabilité qui est mis en avant. Toutefois, il est indispensable de commencer par identifier chaque problème ou risque engendré par la non-qualité des données, ainsi que son impact réel ou potentiel sur les activités de l’entreprise, afin de cerner la pertinence et le périmètre du projet de data quality management. Pour tout accompagnement ou conseil quant aux choix de vos méthodes et outils, n’hésitez pas à contacter nos équipes.

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