Qualité des données : Un guide complet

Il est important de garantir la qualité des données pour que les entreprises puissent prendre les bonnes décisions, mieux comprendre leurs clients et maintenir la cohérence au sein de l’organisation.

En effet, les données sont le moteur des entreprises modernes.

Elles doivent donc être correctes, cohérentes, complètes, pertinentes et fiables pour planifier et exécuter les bonnes stratégies sur la base des données collectées.

Mais si les données sont mauvaises, elles peuvent avoir un impact significatif sur vos décisions, sur l’expérience client et sur l’organisation.

C’est pourquoi vous devez vous concentrer sur la collecte de données correctes pour vous aider à élaborer les bonnes stratégies pour gérer votre entreprise et façonner le parcours de vos clients.

Dans cet article, je parlerai de la qualité des données, de ses dimensions et de la manière de la mesurer et de l’améliorer.

Commençons par le commencement.

Qu’est-ce que la qualité des données ?

La qualité des données est l’état des données qui indique le degré de fiabilité d’un ensemble de données à prendre en compte dans la prise de décision, la planification et les opérations. Si un ensemble de données est de haute qualité, il doit correspondre à l’utilisation ou à l’objectif prévu. Il doit être complet, précis, fiable, facile d’accès, cohérent avec les différentes sources et présenté de manière appropriée en cas de besoin.

Actuellement, il n’existe pas de norme de qualité des données acceptée au niveau mondial, ni de moyens de la valider, car les exigences diffèrent d’une organisation à l’autre et d’un projet à l’autre. Les entreprises créent des cadres et des politiques pour collecter, organiser, gérer et déterminer la qualité des données en fonction de leurs besoins spécifiques.

En pratique, la qualité des données est assurée par la réalisation d’évaluations et l’interprétation des mesures de qualité des données, telles que l’exactitude, la pertinence, la cohérence, l’exhaustivité, la crédibilité, la chronologie, etc. Ensuite, l’analyste de données mesure le score et l’évaluation de la qualité globale des données pour montrer la qualité réelle d’un ensemble de données.

Les organisations peuvent utiliser ces informations pour comprendre la valeur et la pertinence des données. Elles peuvent ainsi décider d’utiliser ou non ces données pour la planification et la mise en œuvre des activités, en veillant à ce qu’elles apportent une valeur ajoutée aux consommateurs finaux.

Dimensions de la qualité des données

La qualité des données présente plusieurs caractéristiques ou dimensions, qui sont les paramètres utilisés par les analystes pour mesurer la qualité et l’utilité des données pour les utilisateurs. Bien que de nombreuses mesures diffèrent d’un projet à l’autre et d’une entreprise à l’autre, voici quelques-unes des mesures les plus courantes :

Précision

Quelle que soit la quantité de données que vous recueillez, si elles sont inexactes, il est inutile de les utiliser dans vos stratégies commerciales. En effet, si vous le faites, le résultat pourrait être à l’opposé de ce que vous auriez pu souhaiter. Il peut réduire la confiance des clients dans votre organisation, vos employés et vos offres.

Il est donc essentiel d’évaluer l’exactitude d’un ensemble de données en employant une stratégie efficace et durable pour vérifier sa source et gérer les données.

Pertinence

Même si vos données sont exactes, elles ne seront pas utiles si elles ne correspondent pas à ce dont vous avez besoin pour votre entreprise. Les données inutiles peuvent également encombrer votre base de données et vous faire perdre du temps et des efforts dans sa gestion.

Par exemple, vous recherchez des pommes de qualité, mais vous n’avez que des oranges de qualité. Bien qu’il s’agisse d’un fruit d’excellente qualité, vous recherchez des pommes, pas des oranges.

Les données doivent donc être pertinentes. Ainsi, lorsque vous évaluez la qualité des données, vérifiez si elles sont pertinentes par rapport à l’objectif que vous vous êtes fixé en les collectant. Si c’est le cas, elles sont de bonne qualité.

Complétude

Si vous continuez à collecter de plus en plus de données sans vous demander si elles sont complètes, elles risquent de devenir inutilisables lors de la mise en œuvre.

Par conséquent, lorsque vous collectez des données, veillez à ce qu’elles soient complètes, par exemple le nom complet d’un client potentiel, et pas seulement son prénom ou son nom de famille, son adresse complète, etc. Il ne s’agit pas de stocker des informations inutiles, mais des informations complètes et utiles pour piloter votre stratégie.

Cohérence

Les données de haute qualité ne doivent pas contredire les données que vous avez déjà conservées dans d’autres bases de données. Si c’est le cas, l’une d’entre elles pourrait être erronée. Des données incohérentes sont source de confusion et d’évaluation, ce qui prend du temps pour trouver et supprimer les données erronées.

Il est donc pertinent de s’assurer que vos données sont cohérentes dans l’ensemble de votre base de données et de votre organisation. Vous pouvez faire en sorte que tout le monde utilise le même système logiciel ou intégrer et synchroniser les outils de données avec le CRM. De cette manière, tout le monde sera sur la même longueur d’onde, ce qui facilitera la collaboration.

L’accessibilité

Même si vous disposez de données exactes, complètes, pertinentes et cohérentes, elles risquent de ne pas servir à grand-chose si les personnes ou les équipes concernées ne peuvent y accéder. Il peut s’agir de vos employés, de vos partenaires ou de vos clients.

Pour ce faire, vous pouvez identifier les personnes qui ont besoin d’accéder à un ensemble de données spécifique et leur donner les moyens d’utiliser les outils contenant ces données. Veillez simplement à ce qu’elles puissent y accéder facilement, où et quand elles en ont besoin.

Rapidité d’exécution

Les données changent constamment. Il n’est pas certain qu’un client qui disposait d’un numéro de téléphone ou d’une adresse électronique spécifique l’ait toujours ; il peut l’avoir changé. Si vous utilisez les mêmes données périmées pour envoyer vos messages promotionnels, vos efforts seront vains.

Les données obsolètes peuvent ne pas représenter le scénario actuel. C’est pourquoi il est essentiel de suivre les données historiques et les changements. Cela vous aidera à mettre à jour les enregistrements au fil du temps et à rester pertinent.

Unicité

Pour de nombreux projets, tels que le marketing, la production de textes, etc., l’unicité est une caractéristique indispensable de la qualité des données. L’unicité signifie qu’il n’y a pas de duplication ou de chevauchement des données avec d’autres enregistrements. Les données dupliquées peuvent compromettre votre crédibilité et la confiance des utilisateurs.

Assurez-vous donc que les données sont uniques et qu’elles correspondent à votre objectif. Les analystes de données procèdent à un nettoyage des données pour remédier aux faibles scores d’unicité afin de garantir l’unicité.

Outre les éléments ci-dessus, d’autres dimensions de la qualité des données peuvent inclure la disponibilité, la comparabilité, la flexibilité, la vraisemblance et la plausibilité des données.

Pourquoi la qualité des données est-elle importante ?

Les organisations s’efforcent de conserver des données de haute qualité afin de prendre des décisions correctes et éclairées et d’observer les résultats. Cela présente de nombreux avantages pour les entreprises, notamment

• Prendre plus rapidement de meilleures décisions : Les organisations modernes doivent évaluer les données pour déterminer les besoins des clients. Cela vous aidera à créer des stratégies adaptées et à être plus confiant dans la prise de décisions commerciales plus rapides et plus efficaces.

• Une meilleure collaboration : Lorsque vous conservez des données cohérentes dans l’ensemble de vos services et de votre organisation, tout le monde aura accès aux mêmes données à utiliser dans le cadre de vos efforts. Cela vous aidera à rester aligné sur vos priorités et à obtenir des résultats cohérents.
• Mieux comprendre les clients : Si elles sont précises et fiables, les données sur les clients vous permettent de mieux les comprendre. Vous aurez une idée plus précise de leurs difficultés, de leurs besoins, de leurs intérêts et de leurs besoins. Cela vous permet de développer de meilleures offres pour répondre aux préoccupations des clients et d’établir des relations fructueuses.

Comment mesurer la qualité des données

Des données de mauvaise qualité peuvent nuire à la réputation d’une entreprise, à la confiance des clients et avoir d’autres conséquences néfastes. Vous devez donc évaluer les données collectées pour vous assurer qu’elles sont d’excellente qualité et qu’elles répondent aux besoins de votre entreprise. Pour ce faire, vous devez mettre en place des processus et des indicateurs spécifiques pour mesurer la qualité des données.

Évaluez donc vos données en fonction des paramètres définis, analysez les résultats et améliorez les données pour qu’elles répondent à vos besoins. Voyons comment mesurer la qualité des données.

#1 Évaluation subjective

Cette évaluation implique que les analystes de données, les parties prenantes, etc. évaluent la qualité d’un ensemble de données spécifique. Sur la base de leur perception, ils peuvent prendre une décision. Par exemple, s’ils estiment qu’un ensemble de données est inexact, ils peuvent le supprimer ou charger d’autres personnes d’obtenir les données exactes et mettre le projet en attente jusqu’à ce que le problème soit résolu. Cela signifie que l’évaluation est subjective pour un décideur.

#2 L’évaluation objective

L’évaluation objective vérifie les mesures objectives enregistrées dans un ensemble de données donné. Vous pouvez l’évaluer sur la base de la tâche, ou bien elle peut être totalement dépendante des métriques.

Pour établir ces métriques et évaluer les données objectives, vous pouvez créer des indicateurs clés de performance(ICP) correspondant à vos besoins. Lorsque vous effectuez des évaluations objectives, vous pouvez mesurer la qualité des données de trois manières :

• Leratio simple est le nombre total de résultats attendus par rapport aux résultats possibles. En général, le ratio simple est soit 0, soit 1, 1 étant le résultat le plus souhaitable/attendu. Ce ratio mesure la cohérence et l’exhaustivité.
• Max ou min: cette méthode peut vous aider à gérer plusieurs variables de qualité des données. Le maximum est un chiffre plus souple qui peut représenter des variables telles que l’accessibilité et les délais. En revanche, le minimum est conservateur et peut représenter des variables telles que l’exactitude.

• Moyenne pondérée: Il s’agit d’une autre méthode que vous pouvez utiliser à la place du minimum pour comprendre comment chaque variable apporte sa valeur à l’équation.

C’est ainsi que vous pouvez mesurer la qualité des données pour élaborer vos stratégies commerciales. Mais ce n’est pas tout. Après avoir évalué les mesures subjectives et objectives de la qualité des données, votre prochaine étape doit être d’analyser les résultats et de vous efforcer d’améliorer vos données afin d’apporter une valeur maximale à votre entreprise.

Comment améliorer la qualité des données

L’analyse des mesures de qualité des données évaluées vous aidera à repérer les données qui ne répondent pas aux critères ou aux indicateurs clés de performance. Ainsi, il sera plus facile de nettoyer ou de supprimer ces données et de conserver votre base de données avec des données de qualité et à valeur ajoutée pour atteindre vos objectifs actuels et futurs.

Examinez les méthodes suivantes pour améliorer la qualité des données et atténuer les problèmes.

• Profilage des données: Ce processus peut vous aider à comprendre l’ensemble de vos données pour une gestion efficace de la qualité des données. Il est essentiel car les employés, les parties prenantes et les collaborateurs ont collecté et stocké des données au fil des ans. Les normes, les formats, le stockage, etc. peuvent varier. Par conséquent, pour améliorer la qualité des données, il convient d’obtenir une image complète de ce que vous traitez (ici les données) pour commencer à les rationaliser.

• Mise en correspondance des données: la mise en correspondance des données consiste à établir des corrélations entre les données afin de détecter les redondances. Il s’agit de s’assurer qu’il n’y a pas de cas où plusieurs éléments de données représentent la même signification. Par exemple, si vous avez un enregistrement dans le nom d’une personne, disant Johnny Depp. Si vous trouvez un autre enregistrement portant le nom John Depp mais représentant la même personne, il s’agit d’une redondance. Vous devez donc supprimer ces données pour éviter l’encombrement.
• Gouvernance des données : La gouvernance des données signifie que les normes et les politiques en matière de données se concentrent sur les indicateurs clés de performance et les éléments de données. Les normes de gouvernance des données peuvent également décrire les règles commerciales que les organisations doivent suivre pour maintenir la qualité des données.
• Rapports: Le reporting des données implique la tenue d’un journal de qualité et la documentation des problèmes connus dans vos données. Cela vous aidera à déterminer si vous devez procéder à un nettoyage et à une optimisation plus poussés des données. Vous pouvez utiliser les données collectées à partir de l’appariement des données et du profilage pour mesurer les indicateurs clés de performance et générer des rapports.
• Gestion des actifs numériques (DAM): Les données peuvent se présenter sous la forme d’actifs numériques tels que du texte, des images, des vidéos et d’autres fichiers. Cela vous aide à garantir la qualité et la pertinence des données numériques.
• Gestion des données de référence (MDM) : Les cadres de gestion des données de référence sont d’excellentes ressources pour prévenir les problèmes de qualité. Il s’agit des données de base relatives aux produits, à l’emplacement et aux parties.

Gestion des informations sur les produits (PIM): Si vous êtes un fabricant ou un vendeur de biens, vous devez aligner vos indicateurs clés de performance en matière de qualité des données. Cela permettra aux clients de voir l’article exact qu’ils ont commandé à toutes les étapes, de la recherche du produit à la livraison et au service après-vente. Grâce au PIM, vous pouvez donc créer une présentation normalisée des données produit, avec toutes les informations cohérentes et fiables.

Intégration des données clients (CDI) : L’intégration des données clients vous oblige à organiser les données de base des clients collectées via votre système CRM, les pages d’inscription en libre-service, les médias sociaux, etc. en une source unique de vérité. De cette façon, vous pouvez maintenir la cohésion et stimuler la collaboration.

Meilleures pratiques en matière de qualité des données

De nombreuses organisations peuvent penser qu’elles disposent de données de la meilleure qualité possible dans leur base de données, mais l’histoire pourrait être différente. Voici donc quelques-unes des meilleures pratiques permettant de garantir la qualité des données et de cocher toutes les cases.

• Choisissez des indicateurs importants: Vous devez être précis dans le choix des indicateurs que vous souhaitez évaluer. Ne sélectionnez et ne suivez que les indicateurs qui ont une valeur dans le processus de prise de décision. Vous ne pouvez pas continuer à évaluer tout ce qui n’apporte pas de valeur ajoutée ; cela consommerait inutilement du temps, des ressources et des efforts.

• Garantir une source unique de vérité : il est essentiel de garantir une source unique de vérité pour toutes vos données dans l’ensemble de votre organisation. Vous pouvez stocker des données dans plusieurs systèmes, tels que des outils de vente, des systèmes de gestion de la relation client, etc. Et pour maintenir une source unique de vérité, vous devez être cohérent partout. Vous pouvez vous en assurer en réalisant des audits.

• Effectuez des audits réguliers: Mieux vaut prévenir que guérir. Des audits réguliers de la qualité des données peuvent vous permettre de détecter rapidement les problèmes avant qu’ils ne s’aggravent. Vous pouvez effectuer des audits de la qualité des données tous les mois, toutes les semaines ou tous les mois, en fonction de votre volume de données.

• Analysez les raisons des échecs: L’analyse des raisons de l’échec ou de la réussite de la qualité des données est nécessaire pour optimiser vos stratégies. Appliquez vos efforts fructueux aux domaines qui ont besoin d’être améliorés tout en résolvant les problèmes. Vous augmenterez ainsi votre efficacité dans la collecte et la gestion de la qualité des données.

• Investissez dans les ressources nécessaires: Investir dans les bonnes ressources pour le reporting, l’analyse, la formation et d’autres processus est bénéfique pour gérer la qualité des données sans effort. Vous pouvez choisir un outil unique qui offre toutes ces fonctionnalités ou les utiliser séparément en fonction de vos priorités et de vos besoins.

• Utilisez un logiciel de gestion de la qualité des données: Pour gérer la qualité des données avec une rapidité et une efficacité incroyables, vous pouvez tirer parti de la puissance de l’automatisation. Un bon outil de gestion de la qualité des données vous aidera également à rendre les données facilement accessibles. Ainsi, optez pour le bon logiciel de reporting et d’analyse des données, tel que Operations Hub, Talend Open Studio, OpenRefine, Dedupely, etc.

Exemples de gestion de la qualité des données dans différents secteurs

• Finance: Les entreprises proposant des services financiers effectuent une gestion de la qualité des données afin d’identifier et de sécuriser les données sensibles, de contrôler et de maintenir la conformité, et d’automatiser les rapports.
• Industrie manufacturière: Les fabricants le font pour conserver des dossiers précis sur leurs fournisseurs et leurs clients et les mettre à jour périodiquement. Ils en ont également besoin pour détecter à temps les problèmes de qualité, y remédier et optimiser leurs stratégies.

• Établissements de santé : Ils ont besoin d’une gestion de la qualité des données pour maintenir des dossiers patients précis et complets . Cela les aide à fournir des soins et des plans de traitement adaptés aux patients et permet une facturation et une gestion des risques plus rapides et correctes .
• Secteur public: Les organisations du secteur public ont besoin d’une gestion de la qualité des données pour conserver des données complètes, précises et cohérentes sur leurs projets en cours, leurs employés, leurs sous-traitants et d’autres parties prenantes afin de s’assurer qu’elles atteignent leurs objectifs.

Conclusion

La qualité des données est vitale pour les entreprises. Par conséquent, vos données collectées doivent être de haute qualité en termes d’exactitude, d’exhaustivité, de pertinence, de crédibilité et de cohérence, entre autres caractéristiques. Cela vous aidera à prendre les bonnes décisions, à bien servir vos clients et à gérer efficacement votre organisation.