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Quelles sont les étapes du déploiement du DQM ?
La gestion de la qualité des données devient une préoccupation majeure pour les entreprises. Voici les étapes de la mise en place d’un DQM.
Les étapes d'un projet de DQM
La gestion de la qualité des données devient une préoccupation majeure pour les entreprises. Cependant, il existe encore une certaine zone de flou concernant le déploiement concret d’un système de DQM. Bilan de l’existant, nettoyage et enrichissement des données, nous vous dévoilons les différentes étapes de la mise en place d’une gestion de la qualité des données dans une entreprise.
L'audit des données de l'entreprise
La première chose à faire avant de passer à l’application du DQM, en elle-même, est de réaliser un audit complet des données de votre entreprise. Dans quels systèmes vos données sont-elles stockées ? Quel est leur niveau de sécurité ? Existe-t-il des doublons ou des données contradictoires ? Quelles données pourraient être exploitées ? La gouvernance de vos données comprend-elle un modèle standard de data ? Cette phase d’audit vous permettra d’avoir une vue plus claire sur la qualité des données actuelles de votre entreprise pour pouvoir par la suite optimiser leur fiabilité.
Le nettoyage des données
L’une des phases les plus importantes de la gestion de la qualité des données et du Master Data Management (MDM) est la phase de nettoyage. Grâce à différents outils dits de Data Cleaning, les erreurs de saisie, les doublons et les données contradictoires sont repérés.
Certaines fonctionnalités permettent de nettoyer automatiquement ces données. Se doter d’une solution de nettoyage des données est, par exemple, un impératif pour les entreprises possédant un service de CRM : l’information concernant le client doit toujours être fiable.
L'homogénéisation de la data
L’un des gros problèmes que rencontrent les entreprises à propos de la gouvernance de leur data, c’est le manque d’homogénéité. Les données sont éparpillées dans différents systèmes, dans des formats différents et sans organisation établie. Les outils d’analyse automatique de ces données sont alors inutilisables. L’un des enjeux du Data Quality Management, c’est de centraliser les données dans un même système de gestion de base de données (SGBD).
Pour les entreprises, la mise en place d’une architecture des données cohérente permet de réduire considérablement le risque d’erreurs, de faciliter les processus métier et de retirer de l’information stratégique grâce à une analyse systématique de la data.
L'enrichissement des données
L’enrichissement des données et une étape cruciale dans la mise en place d’une gestion de la qualité de la data. En effet, sans une stratégie de recueil et de croisement des données optimale, votre entreprise passe à côté d’informations potentiellement intéressantes. En couplant certaines données ou en utilisant certains outils pour en recueillir de nouvelles, votre entreprise aura une meilleure connaissance des besoins de ses clients et saura quelle stratégie mettre en place pour gagner en efficacité.
Le déploiement d'un standard de données et d'un suivi la qualité des data
Une fois que vos data sont correctement nettoyées, centralisées et enrichies, vous devez faire en sorte que votre entreprise conserve cette qualité de données. Pour cela, il est nécessaire de mettre en place une Data Quality Policy. Cette « politique de la qualité de la data » est l’intégration d’une nomenclature précise que tous les utilisateurs du système de gestion de base de données devront respecter.
Dans une entreprise où la qualité des données est une priorité, tous les collaborateurs sont sensibilisés à l’importance du processus de DQM et des solutions à mettre en place pour atteindre ces objectifs. La mise en place d’outils permettant de monitorer la qualité des données est également essentielle : toute erreur repérée à temps peut être corrigée sans conséquences pour l’entreprise ou le client.
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