À l’heure où les données gagnent de plus en plus en importance dans les entreprises, une question majeure se pose : comment garantir la qualité des informations collectées, stockées puis exploitées ?
En effet, des données de piètre qualité représentent un risque pour les directions : mauvaises prises de décisions, pertes de temps, rentabilité moindre…
Vous souhaitez développer la qualité des données dans votre entreprise ? Voici quelques conseils pouvant vous y aider.
La “Data” au sens large fait très certainement partie des atouts les plus précieux dont dispose votre organisation. Pour s’assurer que ces informations soient de qualité, définir une gouvernance des données est indispensable.
Il s’agit concrètement de la politique interne d’une entreprise qui doit garantir que les données soient :
- Collectées et organisées selon des processus structurés
- Fiabilisées
- Sécurisées
- Accessibles
- Documentées
- Gérées et auditées régulièrement
Cette gouvernance constitue la pierre angulaire de tout processus visant à exploiter les données. En faisant l’impasse dessus, vous risquez de partir de mauvaises bases et d’obtenir des résultats peu satisfaisants.
De très nombreuses données sont collectées puis stockées et analysées à l’aide de classeurs Excel. Votre entreprise ne fait certainement pas exception à la règle.
Pour autant, malgré ses nombreuses qualités, Excel présente également plusieurs faiblesses : chronophage, peu sécurisé, il favorise également les erreurs de saisie et rend le traçage des données difficile.
Différents logiciels permettent aujourd’hui de consolider Excel, en répliquant votre existant Excel dans des formulaires et en convertissant les processus de collecte des données en workflows sécurisés.
Ces outils offrent un meilleur contrôle sur l’information. Ils vous permettent de facilement consolider certains jeux de données de façon entièrement automatisée.
Améliorer la qualité de vos données requiert bien souvent de passer par une phase de nettoyage en profondeur des jeux de données. L’objectif est d’éviter que les erreurs de saisie, doublons, incohérences et mauvais formats nuisent à l’exploitation future des informations amassées.
La démarche est certes chronophage et laborieuse, mais elle est nécessaire pour assainir vos données et repartir sur des bases solides.
En outre, il existe des outils capables d’automatiser ces opérations de nettoyage et de raffinage des données.
Notez par ailleurs que la correction de ces erreurs communes se mène au quotidien, plutôt qu’en une seule fois. En dépit des précautions prises, il est courant que des problèmes parviennent à passer entre les mailles du filet.
Les “contrôles qualité” doivent donc devenir une routine, idéalement appuyée par des outils de profilage de données réduisant la part du travail manuel.
Les meilleurs problèmes sont ceux qui ne se posent pas . La qualité des données ne se résume donc pas à corriger des défauts existants, mais aussi à anticiper les risques futurs.
Cette anticipation nécessite la réalisation d’audits réguliers, l’objectif étant d’identifier de potentiels facteurs de risques, afin de minimiser les problèmes par la suite.
En parallèle, les processus “data” de votre entreprise devront être ajustés et dans certains cas automatisés, pour mieux répondre aux directives de votre gouvernance des données.
Par exemple, l’instauration de champs obligatoires dans les formulaires est un bon moyen d’avoir à travailler avec des données incomplètes ou d’avoir à relancer des opérations de collecte.
Bien que des profils spécialisés (Chief Data Officer, Data Steward, Data Scientist…) puissent être à l’œuvre dans votre organisation, la responsabilité de la qualité des données incombe à tous. La grande majorité des collaborateurs de votre entreprise sont concernés par la gestion des données.
Pour développer l’implication des équipes, des efforts doivent être fournis pour sensibiliser, former et rassembler les différents services autour de bonnes pratiques liées. Les principes de la gouvernance doivent ainsi être connus et compris de l’ensemble des collaborateurs, en fonction de son champ de responsabilité.
N’importe qui dans l’entreprise doit ainsi se sentir acteur du changement et être en mesure d’agir à son échelle sur les données gérées au quotidien.
Enfin, l’amélioration continue doit être placée au centre de votre stratégie d’exploitation des données. Plutôt que de rechercher une perfection immédiate et, de toute façon utopique, cherchez plutôt à identifier des axes d’amélioration sur le long terme permettant de tendre petit à petit vers l’excellence opérationnelle.
