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Comment s'assurer de la qualité de ses données ?
Le DQM nécessite de pouvoir procéder à l’évaluation de la qualité de ses données. Voici les indicateurs permettant de vous en assurer.
Attributs d'une qualité optimale des données
Mettre en place un système de Data Quality Management – ou gestion de la qualité des données – permet d’obtenir des résultats positifs pour l’ensemble de l’organisation des entreprises. Mais encore faut-il être en mesure de procéder à l’évaluation de la qualité de ces données ! Voici les différents indicateurs vous permettant de vous assurer que les données de votre entreprise sont de qualité.
Vos données renvoient-elles à une réalité ?
Pour commencer à évaluer la qualité des données de votre entreprise, vous devez vous assurer que vos données renvoient à une information réelle. Un système de gestion des données peut être très bien classé et uniformisé, la gouvernance des données de votre entreprise peut être fonctionnelle, si la data ne renvoie pas aux bonnes informations, elle est inutile.
Une analyse du lien entre les données et la réalité est le point de départ du processus de gestion de la qualité des données des entreprises. La mise en place de différents services, comme une solution de RNVP, vous permettra de garantir la fiabilité des sources d’où proviennent vos données.
Vos données contiennent-elles des erreurs ?
Dans une démarche de Data Quality Management, vous devez également vérifier que les données de votre entreprise ne contiennent aucune erreur. Des erreurs de saisie sont très fréquentes et peuvent rendre impossible l’utilisation des outils d’analyse de données. Il peut également s’agir d’erreurs de fond, comme des données incohérentes. Une data contenant des erreurs posera des problèmes à votre entreprise comme à vos clients. Des solutions de Data Cleaning permettent de repérer et corriger automatiquement les erreurs contenues dans vos données.
Vos données sont-elles d’actualité ?
Les données sont le reflet d’une réalité pouvant être amenée à changer. Une data de qualité, c’est une data qui n’est jamais obsolète. Lors de la mise en place d’un processus de Data Quality Management, on s’assure que toutes les données renvoient à une information actuelle. Des outils de gestion de la qualité des données permettent de détecter la data obsolète en vérifiant régulièrement ses sources.
Vos systèmes de gestion manquent-ils de données ?
Des données de qualité, ce sont des données qui existent ! L’on reconnaît souvent une mauvaise gouvernance de la data à la quantité de données absentes, quand bien même les sources d’information permettant de les obtenir existent. Cela signifie que les pratiques de récolte de données ne sont pas optimales : des formulaires mal construits, par exemple.
Pire, les données peuvent être perdues. Les données manquantes peuvent empêcher certains logiciels d’analyse de fonctionner et certaines stratégies marketing d’être mises en œuvre. Il est donc essentiel que toutes les informations soient incluses dans votre ensemble de données.
Vos données sont-elles en cohérence avec la réglementation ?
Les données que produit votre entreprise ne doivent pas être stockées n’importe comment. Les informations sensibles concernant un client doivent être sécurisées, le cycle de vie de certaines données doit être respecté, etc. Toutes ces règles, c’est la loi RGPD qui les fixe.
En cas de non-conformité, les amendes prévues sont importantes. Et si vos clients venaient à le savoir, la réputation de votre entreprise serait mise à mal. Des données de qualité, ce sont donc des données qui respectent les règles du RGPD.
Tout processus de Data Quality Management doit garantir le niveau de contrôle et de sécurité des données exigé par le RGPD. En respectant ces différentes étapes, vous serez en mesure d’effectuer un contrôle global de la qualité des données de votre entreprise. Il ne vous restera plus qu’à trouver des solutions adéquates pour résoudre les problèmes détectés.
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