Améliorer la qualité des données, c'est possible !

C’était l’objet de notre dernier atelier Bouge ta Data, organisé dans nos locaux.

Nous avons eu le plaisir d’accueillir les Directeurs Administratifs et Financiers (DAF) et Directeurs des Systèmes d’Information (DSI) de plusieurs entreprises du bassin Montpelliérain. L’objectif de cette rencontre était d’explorer les défis et solutions liés à la qualité des données, enjeu crucial pour toute PME ou ETI cherchant à se développer.

La qualité des données impacte chaque aspect du business : prise de décision, optimisation des processus, satisfaction client, etc. Trop souvent, les données sont fragmentées, obsolètes ou mal comprises, créant un frein au développement stratégique des entreprises. Lors de l’atelier, les participants ont partagé des cas concrets où la mauvaise qualité des données a entraîné des décisions erronées, nuisant à la performance globale de leur organisation.

Plusieurs problématiques récurrentes ont été soulevées :

Ces difficultés mettent en lumière la nécessité d’une approche structurée de la gouvernance des données.

Un des défis clés réside souvent dans la réticence des métiers à s’impliquer dans le processus de suivi et d’amélioration de la qualité des données. Bien que cela serve leurs intérêts pour un accès plus fiable aux données nécessaires à leurs besoins de pilotage et de prise de décision, il est souvent complexe de les mobiliser pour corriger leurs propres dysfonctionnements. Une solution pragmatique consiste à mettre en place des contrôles a priori pour prévenir les erreurs, mais également des mécanismes de contrôle a posteriori permettant de les détecter et de les cibler pour correction. La BI (Business Intelligence) offre d’ailleurs des outils efficaces pour ce type de suivi.

1. Gouvernance décentralisée et data « as a Product »
Responsabiliser chaque « domaine » métier sur le cycle de vie de ses données s’avère crucial. En considérant les données comme un produit, chaque domaine doit définir les indicateurs clés, contrôler leur qualité et les gérer sur toute la chaîne de valeur.

2. Catalogues et dictionnaires de données
Pour aligner les différents acteurs autour des indicateurs et de leur définition, un dictionnaire de données (ou catalogue de données) devient un outil indispensable. Il facilite la compréhension et l’utilisation partagée des données, réduisant ainsi les erreurs et incohérences.

3. Outils structurants pour la Qualité des données
L’atelier a également présenté l’importance de recourir à des outils structurants pour assurer une qualité optimale des données, comme des catalogues ou des systèmes de certification et de contrôle des données. Cela va de solutions open-source à des outils de pointe pour répondre aux besoins spécifiques des entreprises.

Améliorer la qualité des données est un processus exigeant mais crucial. Pour les PME et ETI, c’est un investissement dans la performance future. Datasulting accompagne les entreprises pour transformer leurs données en un levier stratégique, en les aidant à mettre en place : une gouvernance efficace, des outils adaptés et une culture d’amélioration continue.

Si le sujet de la qualité des données vous intéresse, nous proposons une masterclass dédiée. Profitez-en !