Le data management (gestion des données) est une priorité pour l’entreprise « data driven » qui souhaite mettre la data sur chaque point de ses process. C’est précisément la raison d’être du Data Quality Management. Vous pouvez voir nos contenus sur les priorités des projets data 2022 selon les entreprises ici.
Quel en est donc l’intérêt et comment mettre en place un Data Quality Management au sein de votre entreprise ? Nous vous exposons en quelques lignes son impact, son application, ses enjeux et en comprendre les process.
QU’EST-CE QUE LE DATA QUALITY MANAGEMENT ?
La Data Quality Management (DQM) ou la gestion de la qualité des données est l’ensemble des actions et procédures visant à :
- Assurer et maintenir la qualité des données répondant aux besoins métiers et techniques des utilisateurs au sein d’une entreprise,
- Les sécuriser et les rendre disponibles à des fins opérationnelles.
Il s’agit d’un processus continu. Ce process répond à deux objectifs :
- Examiner la fiabilité et la pertinence des données, essentielles et structurantes pour l’entreprise, sur la base de critères de qualité d’une part,
- Élaborer des stratégies et des outils pour éliminer les données ne répondant pas à ces exigences d’autre part.
L’entreprise qui entame un projet de Data Quality suit un unique fil rouge durant tout le projet : transformer des données de qualité en renseignements utiles
Comment alors déterminer la quality data ?
COMMENT DÉFINIR LA QUALITÉ DES DONNÉES ?
La circulation des données incombe à l’ensemble des collaborateurs de votre entreprise, il est impératif que la notion de donnée s’intègre à tous les niveaux.
Selon une étude de la PWC, la qualité des données désigne l’aptitude de l’ensemble des caractéristiques intrinsèques des données à satisfaire des exigences internes à l’organisation comme le pilotage ou la prise de décision et des exigences externes telles que les réglementations.
Parmi ces caractéristiques intrinsèques, il faut pouvoir compléter chaque case parmi les suivants :
- La fraîcheur : La donnée est par nature un bien périssable. Un cycle de donnée fraîche permet une meilleure appréhension des réalités d’une situation à l’instant opportun afin d’optimiser les prises de décision.
- La disponibilité : On entend par disponibilité, la trouvabilité (findability en anglais) et l’accessibilité des données. Celle-ci peut toute fois être influencée par la puissance du réseau informatique des supports de stockage, du classement ou encore de la présentation des données.
- La cohérence : Il s’agit de l’harmonie fonctionnelle et/ou technique des données reçues dans la constitution d’une information.
- La traçabilité : Elle permet de reconstituer le parcours des données depuis sa collecte jusqu’à sa restitution, en passant par toutes les étapes de traitement.
- La sécurisation : Elle comprend les mesures prises contrela perte de données et les fuites d’informations à l’instar de la gestion des droits d’accès aux données surtout les données sensibles.
- L’exhaustivité : Ceci permet la mise à disposition en totalité de l’information, surtout la plus récente.
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POURQUOI VOTRE ENTREPRISE A BESOIN D’UN DATA QUALITY MANAGEMENT?
La digitalisation est devenue un standard à suivre à travers l’utilisation des CRM (Customer Relationship Management), des ERP (Enterprise Ressource Planning) ou PGI (Progiciels de Gestion Intégré), des différents logiciels de paie, etc. Si nécessaire, votre entreprise devra gérer des données en grande quantité, provenant des sources de données différentes.
Ces données sont collectées par plusieurs de vos utilisateurs issus de différents canaux à l’instar du web, des réseaux sociaux, des CRM, etc. L’établissement d’une politique de gouvernance des données s’impose.
En effet, la quality data constitue une dimension majeure pour les organisations. Des données de mauvaise qualité ou négligées peuvent altérer les prises de décisions, nuire à l’image de l’entreprise voire engendrer des sanctions légales.
« Les données de mauvaises qualités conduit potentiellement à de grandes pertes qui se chiffrent en termes d’opportunités manquées, de temps et de ressources gaspillées. Selon une étude du MIT, ces coûts s’élèvent jusqu’à 15 à 25% de votre chiffre d’affaires. »
Les casinos utilisent depuis des années des pratiques de gestion de la data quality afin de conserver leur clientèle et de protéger leurs intérêts financiers. Les casinos ordinaires et les machines à sous de casino doivent établir un processus qui est suivi en permanence et affiné au fil du temps pour gérer efficacement leurs données.
Ce processus commence par la compréhension des types de données qu’ils collectent et qu’ils utilisent comme intrants dans leurs processus décisionnels. Les casinos doivent également suivre l’exactitude de ces données afin de pouvoir apporter des modifications si nécessaire.
Enfin, les casinos doivent s’assurer que toutes les parties prenantes se conforment à leur politique de Management data. En suivant ces étapes, les casinos peuvent s’assurer que les informations qu’ils collectent sont fiables et exactes.
Parmi les pratiques les plus importantes de gestion de la qualité des données figurent l’établissement de normes et de processus, la création d’un plan de réponse aux incidents et la formation des employés à l’utilisation du système d’information. Les casinos doivent s’assurer que tous les employés sont au courant de ces politiques et procédures afin que toute erreur ou divergence puisse être rapidement identifiée et corrigée.
En suivant ces directives, les casinos peuvent s’assurer que leurs données sont exactes et fiables, ce qui les aidera à garder leurs clients heureux et à les encourager à revenir.
Des données de qualité (data quality) fiables seront quand à elles plus qu’utiles à votre entreprise. Faire intervenir la démarche Data Quality tout au long de votre chaîne de valeur, c’est minimiser les risques de malentendus et d’erreurs et fournir un cadre des données unifié pour assurer une prise de décision pertinente grâce à des données complètes et valides.
Aussi, au-delà de la collecte des données valides dans votre système d’information, elle permet encore de se débarrasser des données erronées, corrompues ou dupliquées.
Le Data Quality Manager agit ainsi dans l’intérêt de l’entreprise, à travers l’amélioration de ses performances opérationnelles et la satisfaction de sa clientèle, ce qui permet de gagner bien davantage en compétitivité.
