Conseil data quality
Les données jouent un rôle majeur dans la gestion et le succès d’une entreprise. Vous pouvez les utiliser pour analyser vos activités, comprendre vos clients, observer votre concurrence, améliorer vos produits ou vos services, organiser vos ressources humaines et vos forces de vente.
Une qualité des données dégradée implique pour les dirigeants d’appuyer leurs décisions sur des informations erronées. Comment définir la data quality et sur la base de quels critères auditer vos données ?
Le concept de data quality se rapporte au degré d’exploitabilité des données de votre entreprise en cohérence avec les usages auxquels elles sont destinées, avec pour aboutissement l’atteinte de vos objectifs techniques, commerciaux ou réglementaires. Afin d’accéder à un niveau d’exploitabilité maximal, et donc à une qualité des données supérieure, une valeur cible doit être attribuée en amont aux différents critères et dimensions qui composent le référentiel data quality de votre organisation.
Les informations qui transitent, sont stockées, ou évoluent en permanence peuvent avoir des utilisations aussi variées que le monitoring de l’activité, la facturation électronique, le développement d’un réseau d’enseignes physiques, l’adressage de campagnes de prospection et de nombreuses autres destinations. La qualité des données représente donc un sujet central à fort potentiel de progression.
La non-qualité des données peut s’exprimer par le biais de diverses conséquences préjudiciables telles qu’un pilotage défaillant de l’activité, des infractions vis à vis de la législation, des résultats commerciaux dégradés, des surcoûts en traitements correctifs… Un plan de remédiation pourra alors permettre de rétablir un contexte favorable.
Les entreprises stockent d’énormes quantités de données dont l’hébergement et la maintenance peuvent devenir couteux au fil du temps. Pour conserver la rentabilité d’une base sur la durée, il est nécessaire de s’assurer que les données contenues ont une utilité concrète et qu’elles sont qualitatives.
L’audit data quality représente le point de départ incontournable de tout projet ou action destinés à améliorer la qualité des données. Il permet en effet d’identifier les erreurs au sein d’une base et d’évaluer le cas échéant les méthodes de mise en qualité des données déjà appliquées. Grâce à l’approche analytique, il sera également possible de mettre en lumière les meilleurs moyens envisageables pour traduire vos données brutes en informations réellement intelligibles et exploitables.
Les critères les plus couramment retenus pour mesurer la qualité des données sont :
Durant l’analyse qualité d’une base de données, notre équipe d’audit examine notamment les processus de collecte, le format des enregistrements, la cohérence des informations ou encore l’intégrité des datas tout au long de leur cycle de vie.
Le groupe IDAIA propose ses conseils aux PME, ETI et grandes entreprises afin d’accompagner leur réflexion stratégique autour des données. Parce qu’une organisation qui évolue au sein d’un environnement concurrentiel de plus en plus digitalisé doit se démarquer par sa compréhension et sa maîtrise des données, n’hésitez pas à venir échanger avec nous à propos de votre projet.
Intégrez la qualité des données au cœur de votre stratégie
Echangeons ensemble autour des défis qui vous animent !
Le groupe IDAIA conseille et accompagne les entreprises dans l’exploitation stratégique de leurs données depuis plus de 30 ans.
Demander une étude
Sujets et services qui pourraient vous intéresser
