Le Data Quality Management : définition et enjeux phares
Un processus d’amélioration continue de la donnée
La qualité des données, ou Data Quality, revêt une importance capitale pour les entreprises. Il faut donc l’entretenir. C’est là qu’entre en jeu le Data Quality Management : le maintien et l’optimisation continus de la précision et de la fiabilité de la data.
Plus concrètement, il consiste à mettre en place des processus pour détecter, corriger et éviter les erreurs au sein de des données enregistrées. Ainsi, rechercher les incohérences au sein d’un CRM relève du Data Quality Management.
C’est une partie cruciale de la gouvernance des données.
Les piliers du Data Quality Management
Le Data Quality Management repose sur trois principales missions :
1 - La validation des données.
Elle vise à garantir la Data Quality, et ce, tout au long du cycle de vie de la donnée.
Les 7 étapes du cycle de vie de la donnée
- La création en interne ou la collecte de données externes ;
- Le stockage ;
- L’alimentation, l’enrichissement et la restructuration ;
- Le partage aux divers services de l’entreprise ;
- L’usage en interne ;
- Les mises à jour ;
- La suppression.
2 - La normalisation des formats.
Il s’agit de décider des informations à recueillir (dates, noms, adresses, numéros de téléphone, devises…) et de leur format de saisie. Pour cela, utilisez un RCU, c’est-à-dire, un Référentiel Client Unique. Vous éviterez les disparités et pourrez exploiter votre base de données via un fichier ou une plateforme unique.
3 - La surveillance constante des données.
Elle est essentielle pour détecter les déviations par rapport aux directives de la RGPD (Réglementation Générale pour la Protection des Données).
Les enjeux de la Data Quality
Une donnée de mauvaise qualité peut fortement impacter votre entreprise. Le risque est d’autant plus grand en B2B : un effet boule de neige peut rapidement affecter l’ensemble de votre activité ainsi que votre image.
Les décisions stratégiques
Un plan visant à booster la croissance de votre entreprise, par exemple, ne sera pas efficace s’il s’appuie sur des chiffres de vente incorrects. De même, toute analyse de données basée sur des informations erronées risque d’être fausse. En business, le Data Quality Management est essentiel au succès de vos stratégies.
Les rapports financiers
Il y un lien direct entre la qualité des données et la précision des rapports financiers. Des chiffres comptables erronés produisent des projections budgétaires fausses. Difficile de piloter votre business dans ces conditions. Vos évaluations financières aussi risquent d’être erronées.
La confiance de vos clients
La Data Quality est indispensable pour fournir un service et une expérience client de qualité. Par exemple, des informations de livraison incorrectes peuvent entraîner une perception de retard, et avoir un impact négatif sur la satisfaction de vos clients.
Pour gagner leur confiance, il faut assurer l’exactitude, l’actualité, la traçabilité et la sécurité des données.
Mettre en place le Data Quality Management : les outils clés
Vous engager pour la fiabilité des données vous permettra :
- d’optimiser vos opérations et réduire les coûts liés aux erreurs ;
- de prendre de meilleures décisions stratégiques ;
- d’améliorer votre satisfaction client et l’image de votre entreprise.
Vous serez donc plus compétitifs. Mais comment mener la mise en place du Data Quality Management au sein de votre entreprise ?
Un Data Quality Manager au service de la qualité des données
Les bases de données des entreprises ne cessent de prendre de l’ampleur. Le data management, ou gestion des données, doit donc relever de postes à temps plein. De même, il faut confier la gestion de la Data Quality à un profil exclusif : le Data Quality Manager.
Il travaille en collaboration avec d'autres départements pour garantir la qualité des données tout au long de leur cycle de vie. Ses responsabilités sont les suivantes :
- respecter les normes pour rester en conformité ;
- établir des processus de gestion ;
- améliorer la qualité de la data en continue ;
- surveiller les performances liées à son exploitation ;
- résoudre les problèmes dus aux données via des actions concrètes (Data Cleaning, enrichissement, etc.).
- suivre une cartographie des données selon des KPIs très précis.
Les solutions et outils du Data Quality Management
L’expertise humaine ne suffit pas à traiter les volumes de data brassés par les entreprises aujourd’hui. C’est pourquoi de nombreux outils modernes de gestion de la qualité des données apparaissent sur le marché. Parmi ceux-ci, vous trouverez :
- des logiciels d’automatisation du Data Cleaning ;
- des solutions de gestion de la qualité des informations ;
- des plateformes d’information.
Pour aller plus loin
Ellisphere développe une méthodologie de Data Quality B2B qui repose sur des algorithmes propriétaires. Leur rôle : garantir la qualification et la mise à jour constante de vos informations clients et prospects.
Gérer la qualité de vos données de manière efficace et proactive est une étape essentielle pour prendre les bonnes décisions stratégiques pour votre entreprise. D’où l’importance d’intégrer un Data Quality Manager dans votre équipe, et d’adapter vos processus pour y déployer des outils de Data Quality Management spécifiques et approuvés.
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