la data intelligence

Comment mettre en place un data quality management efficace dans son entreprise?

Avec l’ampleur que connait aujourd’hui la digitalisation des systèmes, les données sont la force motrice de toute organisation dans le monde moderne. Que ce soit pour la réussite de votre stratégie globale ou celle de vos activités opérationnelles récurrentes, la qualité des données exploitées est déterminante et donc critique par essence. La gestion de la qualité des données devient 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. Quel en est donc l’intérêt et comment mettre en place un Data Quality Management au sein de votre entreprise ? Embarquez avec nous pour en découvrir 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 ayant pour but d’examiner la fiabilité et la pertinence des données clients, essentielles et structurantes pour l’entreprise, sur la base de critères de qualité d’une part, et d’élaborer des stratégies et des outils pour éliminer les données ne répondant pas à ces exigences d’autre part. Le but étant de transformer des données de qualité en renseignements utiles à l’entreprise.

Comment définir la qualité des données ?

Puisque 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 contre la 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.

Pourquoi votre entreprise a besoin d’un Data Quality Management?

Aujourd’hui, 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. Le cas échéant, votre entreprise sera alors amenée à gérer des données en grande quantité et le plus souvent dispersées à travers différents systèmes d’information. 

Ces données sont encore collectées par plusieurs de vos utilisateurs issus de différents canaux à l’instar du web, des réseaux sociaux, des CRM, etc. On se demande si ces données sont dès lors collectées, stockées en toute sécurité et conformes aux règlementations ; car plus il y a d’intervenants, plus les process de communication sont complexes et les risques d’erreurs élevés. L’établissement d’une politique de gouvernance des données devient de ce fait un impératif.

En effet, la qualité des données 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. Cela 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.

Au contraire, des données de qualité fiable seront 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, la démarche ne se limite guère à la collecte des données valides dans votre système d’information, elle vous permet encore de vous débarrasser des données erronées, corrompues ou dupliquées. Le Data Quality Management agit ainsi dans l’intérêt de votre entreprise, à travers l’amélioration de ses performances opérationnelles et la satisfaction de sa clientèle, ce qui vous permettra de gagner bien davantage en compétitivité.

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data quality management selon Inventiv-it

Quel processus suivre pour un bon Data Quality Management ?

En tant qu’expert dans la démarche Data Quality Management, Inventiv IT définit les six (6) étapes suivantes pour l’application d’un DQM effectif au sein de l’entreprise.

1.     Le profilage des données :

Il consiste à étudier la structure des tables et modèles utilisés par les systèmes pour stocker et maintenir les données, les connexions qui existent entre les dossiers, bases de données et champs existant, et enfin la pertinence des données ainsi que la validité de leurs formats.

2.     Le nettoyage :

C’est le fait d’identifier des données non qualitatives et de procéder aux corrections au sein de la base.

3.     L’homogénéisation : 

On entend par cela la standardisation et l’harmonisation des données sous une forme commune, afin d’être opérable à tous les niveaux et être facilement comprise par tous ses utilisateurs potentiels.

4.     Le dédoublonnage et la déduplication :

Il s’agit de la suppression des doublons au sein d’un même fichier de données ainsi que l’identification des informations présente dans plusieurs fichiers de l’entreprise pour n’en conserver qu’une unique version.

5.     L’enrichissement :

Pour améliorer en continu la complétude des données corrigées et validées directement sur votre base de données.

6.     Le reporting : 

Il consiste en l’analyse et le pilotage de l’évolution de la qualité des données sur la base de KPI à l’aide de tableaux de bord. 

La constitution d’une équipe multidisciplinaire est fortement recommandée pour mener à bien votre démarche Data Quality Management : un data quality manager qui sera responsable des activités stratégiques et en définira les objectifs de la gestion de la qualité des données, un architecte de données, un architecte de solutions, des data scientists, des data stewards et un data protection officer le cas échéant.

Mais avant tout, il s’agit de choisir avec soin les bons outils qui seront proprement à votre service. Dans cette optique, de nombreuses technologies et solutions ont été élaborées dans le but d’automatiser et de simplifier toutes les actions s’axant autour de la donnée depuis leur collecte, leur transport, leur enrichissement ou encore leur déversement. En plus, différents outils de reporting vous sont fournis pour le contrôle et le suivi des performances de gestion de la qualité des données.

Mettre en place une solution de Business Intelligence pour fiabiliser la qualité de vos données avec Inventiv IT

La Business Intelligence, encore appelée informatique décisionnelle, permet de déployer une véritable solution au cœur de la stratégie de gestion de la qualité des données. En effet, elle combine plusieurs outils tout-en-un pour une Data Quality Management plus efficace et efficiente, qui fourniront aux utilisateurs les informations les plus pertinentes.

Cette technologie permet entre autres de collecter en toute sécurité et de façon harmonieuse des données provenant de plusieurs sources ou même d’autres outils comme les ERP, les CRM ou autres logiciels pour les traiter en temps réel et délivrer un reporting dans les plus brefs délais. Elle permet de convertir les données en informations utiles et pertinentes, exploitables par tout l’ensemble des collaborateurs en partant d’une vue d’ensemble unifiée et compréhensible.

A cet effet, les tableaux de bord permettent de piloter les indicateurs qualité afin de sensibiliser l’ensemble des utilisateurs qui prennent contribution au quotidien à l’augmentation de votre performance, afin de faciliter la collaboration et d’améliorer les processus décisionnels. Inventiv IT propose tout un assortiment d’outils de contrôle des règles de gestion et de systèmes d’alerte dès l’occurrence d’une incohérence jusqu’à sa source même. Enfin, un espace d’entrepôt permet de conserver les données de référence qui vous sont utiles pour comparer et mesurer la réalité des processus opérationnels entrepris.

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