L’importance de la qualité des données (Data Quality)

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Que ce soit pour mettre sur pied une stratégie commerciale, un projet marketing ou pour entretenir une relation client, vous ne pouvez faire l’un ou l’autre sans disposer de données de qualité. Bien que de nombreuses entreprises tardent encore à investir là-dessus, il est indéniable que disposer des données de qualité confère un avantage concurrentiel sans précédent. Dans la suite de cet article, vous découvrirez les enjeux de la Data Quality pour les entreprises. 

La qualité des données : un enjeu pour les entreprises

Disposez de données de qualité aujourd’hui est d’un grand intérêt pour les entreprises. Pour mieux appréhender l’importance de la Data Quality, il est primordial de comprendre ce que c'est concrètement.

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Définition de la Data Quality

Pour leur stratégie décisionnelle, les entreprises courent après les données. Toutefois, les entreprises se doivent de récolter celles qui sont de bonnes qualités. Une donnée de qualité est une donnée qui répond aux caractéristiques suivantes : fiable, exacte, exhaustive, valide, disponible et cohérente. Si vous disposez de données répondant à ces critères, alors sachez qu’elles sont de qualité et qu'elles vous permettront d’atteindre les objectifs que vous visez.

L'importance de la Data Quality

La technologie et les techniques de gestion des données ne cessent de s’améliorer. C’est ainsi que les données deviennent également de plus en plus précieuses pour les entreprises. Il est désormais difficile pour ces dernières de prendre des décisions qui peuvent impacter leur stratégie marketing, le développement de leur produit ou même leur finance sans utiliser les données.

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Néanmoins, pour jouer sur ce terrain ou pour que les données vous soient utiles, il faut qu’elles soient de qualité. En effet, si elles sont erronées, elles risquent de vous faire prendre des décisions qui impacteront de façon négative l’avenir de votre entreprise. Ceci dit, vous devez être en mesure de détecter les données de mauvaise qualité. 

Quels sont les indicateurs de qualité de données ?

Comme nous l’avons énoncé dans un précédent paragraphe, les données de qualité doivent être exactes, fiables, pertinentes, exhaustives et actualisées. 

L’exactitude des données suppose que l'information donnée doit refléter une situation réelle. Elle est l’une des caractéristiques la plus cruciale de la qualité des données. En effet, disposer d’une information inexacte peut être désastreux pour toutes les décisions prises pour l’entreprise.

Une donnée fiable est une donnée qui ne doit pas contredire une autre information dans une source ou un autre système différent. Cette caractéristique est vitale pour la qualité des données. En effet, lorsque les informations se contredisent, il est difficile de faire confiance aux données.

La pertinence des données fait allusion au fait qu’une information doit être récoltée pour une raison précise. Ainsi, vous devez bien réfléchir avant de récolter une donnée et non le faire pour le plaisir. Si vous le faites sans avoir d’objectif précis pour cette information, vous perdrez énormément de temps et d’argent. 

La complétude ou l’exhaustivité des données suppose que ces derniers doivent disposer de toutes les informations nécessaires pour leur exploitation. En effet, si une donnée ne dispose pas de toutes les informations requises pour son exploitation, elle n'est d’aucune utilité. Supposons que vous êtes une entreprise de logistique qui fait dans l’envoi des courriers et colis. Si par exemple, vous devez remettre un colis à un client dont le destinataire ne vous a pas laissé l’adresse de son domicile, que feriez-vous ? Vous voyez qu’il serait difficile de le faire, parce que vous ne disposez pas de cette information.

Pour qu’une donnée soit utilisée, elle doit être actualisée. Ainsi, une donnée erronée ne serait d’aucune utilité. Effectivement, il est certain que l’information utilisée sera erronée et non adaptée au contexte du moment. 

Pourquoi faire de la Data Quality ?

Outre le fait qu’utiliser des données de qualité se révèle être crucial pour vous imposer face à la concurrence et tirer pleinement parti des opportunités du marché, disposer des données de qualité peut également vous faire bénéficier de nombreux avantages. Parmi ces derniers, les plus importants sont :

  • Les avantages concurrentiels;

  • Une facilité dans la mise en œuvre des données;

  • Une rentabilité accrue de l’entreprise;

  • Un meilleur ciblage des prospects;

  • Une prise de décision plus éclairée;

  • Améliorer le cadre des échanges avec les clients;

  • Permettre de lancer des campagnes marketing plus efficaces.

Comment vérifier la qualité des données ?

Nous avons dans une précédente partie défini les différents critères qui permettent de déterminer les qualités d’une donnée. Toutefois, comment faire pour savoir qu’une donnée répond à ces critères. Pour cela, on doit suivre un cheminement bien précis pour tester la qualité de ladite donnée :

  • Il faut commencer par mesurer les métriques précises de la qualité de ladite donnée. Les métriques permettent de comprendre les données ciblées et comment elles doivent être améliorées ;

  • Faire un test pour trouver une base de données de référence ;

  • Essayez les solutions qui vous permettront d’améliorer la qualité de vos données ;

  • Évaluer les résultats obtenus à partir des solutions testées ;

Comment mettre en place une stratégie Data Quality ?

L’objectif de la mise en place d’une stratégie de Data Quality est de s’assurer que l’entreprise dispose de données dont elle peut se servir pour atteindre ses objectifs. La mise en place de la stratégie de qualité des données ne déroge pas à la règle générale d’élaboration de stratégies pour un projet. Ainsi, elle doit être définie comme suit :

  • S’aligner dans la vision et les missions de l’entreprise;

  • Intégrer la stratégie globale de l’entreprise;

  • Prendre en compte l’état actuel des données afin d’établir ce qu’il y a lieu de faire;

  • Définir les stratégies à appliquer pour atteindre les objectifs fixés;

  • Répartir les responsabilités entre les différents membres de l’équipe participant au projet;

  • Définir les critères à utiliser pour la prise de décision;

  • Communiquer ses apports.

Pour vous conseiller et vous accompagner dans cette démarche, des consultants experts en Data peuvent intervenir au sein de votre entreprise. Pour ça, il vous suffit de faire appel à une ESN spécialisée dans la data.

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