La mauvaise qualité des données nuit aux entreprises mais n’est souvent pas mesurée
Si vos données sont mauvaises, vos décisions sont pires.
Dans tous les secteurs d’activité, les organisations se noient dans des données pleines de doublons, de fautes de frappe, d’incohérences et d’entrées obsolètes. Le problème ne réside pas seulement dans les données elles-mêmes, mais aussi dans le manque de sensibilisation à leur sujet. La plupart des entreprises ne disposent pas des systèmes ou de la culture nécessaires pour mesurer les erreurs avant qu’elles n’aient un impact sur la prise de décision. C’est pourquoi il ne s’agit pas seulement d’un gâchis opérationnel, mais d’un risque stratégique.
Pensez à ce qui se passe lorsqu’une équipe de produits utilise des informations erronées sur les clients ou lorsque les dirigeants établissent des prévisions à partir de chiffres incomplets. Les dommages frappent votre résultat net sans déclencher d’alarme. Vous perdez de l’argent, de la crédibilité et du temps. Le désordre reste caché jusqu’à ce qu’il vous coûte plus cher que vous ne l’imaginiez. Pour beaucoup, c’est déjà le cas.
Les dirigeants doivent traiter la qualité des données de la même manière qu’ils traitent les revenus, les coûts ou la fidélisation de la clientèle, c’est-à-dire de manière mesurable et essentielle. Sans mesures claires de la santé des données, vous devinez dans l’obscurité. Vous ne pouvez pas réparer ce que vous ne mesurez pas. Et non, il ne s’agit pas d’être obsédé par la perfection ou de transformer tout le monde en scientifiques des données. Il s’agit de mettre en place des contrôles intelligents et automatisés, ainsi qu’un cadre clair, afin de savoir quand vos données commencent à dériver de l’utile vers le nuisible.
Il ne s’agit pas d’une simple théorie, mais d’un coût réel. Selon Gartner, la mauvaise qualité des données coûte en moyenne 12,9 millions de dollars par an aux entreprises. Il ne s’agit pas d’une erreur d’arrondi. Il s’agit de véritables pertes de revenus, de ralentissements opérationnels et d’initiatives qui échouent. Vous n’ignoreriez pas une chaîne d’approvisionnement défaillante ou un mauvais code, alors n’ignorez pas des données défaillantes.
La voie à suivre n’est pas compliquée. Commencez modestement. Obtenez de la visibilité. Mesurez ce qui compte. Faites de la qualité des données une question de leadership, et pas seulement une question technique. C’est la seule façon d’opérer à l’échelle et à la vitesse exigées par les marchés d’aujourd’hui.
Pour mesurer la qualité des données, il est nécessaire d’appliquer des mesures standard clés alignées sur les objectifs de l’entreprise.
Une entreprise moderne ne peut pas fonctionner avec des données non fiables. Pour mesurer la qualité, il faut d’abord utiliser les bons indicateurs et comprendre ce qu’ils signifient réellement pour vos activités. Il ne s’agit pas de collecter davantage de données. Il s’agit de juger de leur valeur, de leur exactitude et de leur capacité à être utilisées.
Chaque équipe de direction devrait se préoccuper de six paramètres fondamentaux : précision, cohérence, exhaustivité, intégrité, opportunité et pertinence.
L’exactitude permet de déterminer si les données reflètent la réalité. Elle doit être confirmée par rapport à des sources réelles ou validée de manière indépendante. Si les données relatives aux commandes de vos clients indiquent une adresse erronée, votre système est peut-être rapide, mais il produit un résultat erroné.
La cohérence garantit que le même élément de données s’affiche de la même manière dans tous les systèmes. Si votre équipe se réfère à cinq formats différents pour le même nom de produit ou le même numéro d’identification de client, vos opérations se ralentissent et vos rapports s’interrompent. La cohérence ne signifie pas que les données sont correctes, mais qu’elles sont suffisamment stables pour être vérifiées.
L’exhaustivité signifie que les champs clés sont effectivement remplis. Des données incomplètes ne peuvent pas conduire à des décisions éclairées. Qu’il s’agisse d’un lancement de produit ou d’un audit de conformité, les données manquantes constituent des points faibles. Mesurer l’exhaustivité n’est pas une question de volume, il s’agit de déterminer si l’ensemble des données possède une intégrité structurelle suffisante pour étayer les décisions.
L’intégrité consiste à vérifier que les données se comportent correctement lorsqu’elles passent d’un système à l’autre. Si vous transférez des données d’une application à l’autre et qu’elles ne se transforment pas correctement, c’est un signe de rupture d’intégrité. L’intégrité est cruciale si vos systèmes reposent sur des chaînes d’entrée-sortie entre outils, comme les ventes, la finance et l’exécution des commandes.
Le respect des délais est une évidence. Si vous vous appuyez sur des données obsolètesvous prenez des décisions sur la base de conditions passées. Les cas d’utilisation allant de la prospection commerciale à la performance de la chaîne d’approvisionnement dépendent tous de l’actualité. Si les données évoluent lentement, tout le reste évolue également.
La pertinence est une question d’objectif. Même si les données sont exactes et à jour, si elles ne sont pas utiles à la prise de décision de l’entreprise, elles ne sont que du bruit. Les dirigeants doivent s’assurer que leurs équipes obtiennent les bonnes données pour une tâche spécifique, et pas seulement un accès complet à toutes les données.
Ces mesures doivent être adaptées à votre modèle d’entreprise et à vos priorités. Une entreprise de services financiers aura probablement des critères de référence différents de ceux d’une entreprise de commerce électronique, mais le cadre reste le même : définissez ce à quoi ressemblent des données de haute qualité, puis mesurez-les de manière cohérente.
Lorsque vous alignez ces normes sur les objectifs réels de votre entreprise, vous éliminez les conjectures. Vous ne construisez pas un système parfait, vous rendez les données utilisables, exploitables et dignes de confiance. Des décisions fiables dépendent d’informations fiables. C’est ce que vous offrent ces indicateurs.
La mise en place d’une gouvernance et d’une culture des données solides est essentielle pour maintenir la qualité des données.
Des données fiables ne se produisent pas d’elles-mêmes. Vous devez mettre en place les systèmes et la culture nécessaires pour les soutenir, de manière intentionnelle. Si vous traitez la qualité des données comme une question tactique, relevant de l’informatique, vous sous-estimez son impact. Il doit s’agir d’une priorité pour l’ensemble de l’entreprise, pilotée par la direction.
Pour cela, il faut commencer par définir ce que signifie la « qualité » pour votre entreprise. Toutes les données ne doivent pas répondre à la même norme, mais vous avez besoin d’un point de référence clair sur ce qui est suffisamment bon pour les décisions qui comptent. Définissez des politiques qui s’alignent sur les objectifs de votre entreprise. Si un point de données est à l’origine d’une connaissance client, il doit répondre à des normes d’intégrité plus strictes qu’un point de données utilisé pour la prise de notes en interne.
Ensuite, attribuez la propriété des données. Quelqu’un doit être responsable de la qualité des données dans chaque domaine. Clarifiez les rôles. Sans responsabilité explicite, rien ne change. Ces personnes travaillent avec les analystes et les chefs d’entreprise pour contrôler l’exactitude des données, signaler les incohérences et faire avancer les corrections.
La visibilité est essentielle. Vous avez besoin de tableaux de bord qui montrent l’état de vos données, mises à jour en temps réel. Ces tableaux ne sont pas réservés aux équipes informatiques ou aux équipes chargées des données. Les chefs d’entreprise doivent y avoir accès, car vous ne pouvez pas diriger avec des informations partielles. Les tableaux de bord mettent également en évidence les lacunes en matière de formation, de processus et de supervision.
Un modèle de gouvernance efficace nécessite un profilage actif des données. Il s’agit d’analyser régulièrement les ensembles de données pour détecter les doublons, les champs manquants, les entrées obsolètes et les incohérences structurelles. La correction doit suivre rapidement. Plus les mauvaises données restent longtemps dans un système, plus elles causent de dégâts en aval.
Vous devez également intégrer la qualité des données dans vos flux de travail. Si vos équipes recueillent les commentaires des clients, synchronisent les rapports de vente ou saisissent les factures, assurez-vous que des contrôles et des protocoles sont en place. N’ajoutez pas ces éléments plus tard. Faites en sorte que la qualité des données fasse partie de la routine.
Pour les dirigeants, il s’agit d’une question de culture autant que de structure. Il ne suffit pas d’investir dans des outils. Les employés à tous les niveaux doivent comprendre pourquoi l’exactitude des données est importante et comment leurs actions l’affectent. Ce changement d’état d’esprit ne se produit pas dans une note de service, mais par le biais de la formation, de la responsabilisation et d’un impact visible.
Il ne s’agit pas de frais généraux. Il s’agit d’une infrastructure. Traitez-la de cette manière et toute votre organisation prendra des décisions plus intelligentes et plus rapides, avec moins de surprises.
Des outils spécifiques de qualité des données offrent des solutions sur mesure pour différentes plateformes et besoins organisationnels.
L’amélioration de la qualité des données ne nécessite pas de réinventer l’ensemble de votre pile technologique. Les outils existent. La clé est de savoir ce qui convient à vos systèmes, à vos cas d’utilisation et à votre échelle. Si vous choisissez le mauvais outil, vous finirez par automatiser le bruit. Choisissez le bon, et vous obtiendrez un effet de levier à tous les niveaux de l’entreprise.
Commençons par Cloudingo. Si vous utilisez Salesforce, ce logiciel est conçu pour nettoyer les données. Il détecte automatiquement les doublons, les erreurs de formatage et les enregistrements incomplets. Il n’est pas conçu pour être utilisé à grande échelle en dehors de Salesforce, mais dans cet environnement, il est rapide et efficace. Vous l’exécutez, vous ajustez les règles et votre CRM devient plus propre sans effort manuel.
Ensuite, il y a IBM InfoSphere QualityStage. Il fonctionne dans des environnements sur site, dans le cloud et dans le cloud hybride. Il établit le profil de vos données, identifie les problèmes, aide à les nettoyer et les gère à l’échelle. Les équipes qui utilisent cet outil en tirent le meilleur parti lorsque les données sont en mouvement, lors des migrations, de l’entreposage ou de l’analyse avancée. Il convient parfaitement aux secteurs réglementés qui ont besoin d’une grande cohérence.
La plateforme de Data Ladder est connue pour sa flexibilité. Elle s’intègre facilement et ne nécessite pas des mois de déploiement. Sa force réside dans la mise en correspondance et la normalisation des entrées dans des écosystèmes de données fragmentés. Si vos données proviennent de sources multiples, de fichiers, de bases de données, d’API, cela vous aide à les unifier et à les valider avant de les utiliser.
D’autres options méritent d’être signalées, en fonction de votre architecture. Informatica Master Data Management offre une gouvernance de niveau entreprise avec des autorisations basées sur les rôles et des suggestions basées sur l’IA. OpenRefine, un outil gratuit et open-source, est excellent pour nettoyer des ensembles de données massifs dans des environnements localisés ou en phase de démarrage. SAS Data Management fournit une interface graphique de bout en bout conçue pour l’intégration et le nettoyage des données. TIBCO Clarity se concentre sur le profilage, l’enrichissement et la déduplication de grands ensembles de données à partir de diverses entrées.
Ce marché est arrivé à maturité. Ce ne sont pas les outils qui posent problème, mais l’intention et l’exécution. L’intégration du bon outil dépend du flux de travail de votre organisation, du volume de données, des compétences internes et de l’urgence. Il ne s’agit pas seulement de fonctionnalités, mais aussi d’alignement.
Et le coût de la réussite ? Il est inférieur au coût des erreurs. Selon Gartner, la mauvaise qualité des données coûte en moyenne 12,9 millions de dollars par an aux entreprises. Il ne s’agit pas d’un simple inconvénient technique. Il s’agit d’un manque à gagner et d’un ralentissement de la concurrence.
Votre choix d’outil doit refléter la taille et la complexité de votre entreprise, et pas seulement ce qui est à la mode ou préinstallé. Si vous voulez vraiment réduire le gaspillage, accélérer le travail de vos équipes et évoluer de manière plus intelligente, optez pour un outil qui fait le travail avec un minimum de frais généraux. Ensuite, construisez le système autour de cet outil.
Principaux enseignements pour les dirigeants
- Ne vous fiez plus à des données non vérifiées : La mauvaise qualité des données coûte en moyenne 12,9 millions de dollars par an aux entreprises et passe souvent inaperçue. Les dirigeants devraient donner la priorité à la mesure de la santé des données le plus tôt possible afin d’éviter les ralentissements opérationnels et les échecs décisionnels coûteux.
- Utilisez les bonnes mesures pour évaluer la valeur : La qualité des données doit être évaluée à l’aide de six mesures fondamentales : l’exactitude, la cohérence, l’exhaustivité, l’intégrité, l’actualité et la pertinence. Alignez-les directement sur les objectifs de l’entreprise afin de vous assurer que seules des données utiles et fiables permettent de prendre des décisions à fort impact.
- Faites de la qualité une responsabilité à l’échelle de l’entreprise : La qualité des données n’est pas seulement une question informatique, c’est aussi une question culturelle. Les dirigeants doivent attribuer la propriété des données, intégrer des normes dans les flux de travail et utiliser des tableaux de bord pour garantir la responsabilité et la visibilité au sein des équipes.
- Choisissez des outils adaptés à votre environnement : Les outils de données ne sont pas universels. Les décideurs devraient investir dans des plateformes de qualité telles que Cloudingo, IBM InfoSphere ou Data Ladder en fonction de la compatibilité du système, de l’échelle et de la façon dont chaque outil s’aligne sur les objectifs de l’entreprise.
