Les coûts cachés d'une mauvaise qualité des données
La mauvaise qualité des données a un impact sur l'efficacité et les résultats d'une organisation plus important que la plupart des gens ne le pensent. Les études montrent que les problèmes de qualité des données peuvent coûter des millions de dollars par an aux entreprises. Ces coûts résultent non seulement de la correction des erreurs de données, mais aussi des opportunités manquées, des pénalités de conformité et de l'atteinte à la réputation. Au fond, la qualité des données influe sur la confiance que les entreprises accordent à leurs données et, par conséquent, sur les décisions qu'elles permettent de prendre.
Construire les bases de la qualité des données
Un cadre solide de gouvernance des données repose sur plusieurs fondements essentiels. Vous trouverez ci-dessous quelques principes de base qui soutiennent une stratégie solide de qualité des données :
Accessibilité: Les données doivent être facilement accessibles dans tous les services. Les données critiques ne doivent pas résider dans des silos et l'accès aux sources de données tierces doit être transparent. Cela nécessite une connectivité fiable, ainsi que des mécanismes de surveillance pour alerter les équipes en cas de problèmes d'accès.
Précision: Les données doivent représenter avec précision les événements ou les entités du monde réel. Les problèmes d'exactitude les plus courants sont dus à des erreurs de saisie, à des calculs incohérents ou à la non-concordance des unités, ce qui peut entraîner des erreurs coûteuses.
Exhaustivité: Des données incomplètes peuvent fausser les informations et entraver la prise de décision. Par exemple, des adresses manquantes dans une base de données clients peuvent nuire aux efforts de marketing. Pour garantir l'exhaustivité des données, il convient d'identifier les champs essentiels et de vérifier que les points de données critiques sont remplis.
Cohérence: La cohérence des données signifie que les valeurs sont uniformes d'un système à l'autre. Une "version unique de la vérité" garantit l'alignement des services, réduisant ainsi la confusion qui découle de l'incohérence des enregistrements de données.
Précision et pertinence: Les données doivent être enregistrées avec le niveau de détail requis, et les informations obsolètes doivent être régulièrement éliminées. Par exemple, les données relatives aux patients dans un établissement de soins de santé doivent refléter les traitements en cours, tandis que les enregistrements périmés peuvent avoir de graves conséquences sur les soins.
Opportunité: Les données doivent être mises à jour assez fréquemment pour répondre aux besoins de l'entreprise. L'inclusion d'horodatages dans les rapports, par exemple, permet aux utilisateurs d'identifier les informations obsolètes, ce qui favorise une meilleure prise de décision.
Observabilité: L'observabilité offre une visibilité sur l'état des données dans l'ensemble des systèmes. Elle permet aux équipes de surveiller la qualité des données de manière proactive et de résoudre les problèmes avant qu'ils n'aient un impact sur les opérations.
Impacts des défaillances de la qualité des données dans le monde réel
Les défaillances en matière de qualité des données peuvent avoir de graves conséquences dans le monde réel. Prenons l'exemple d'un incident où des scores de crédit incorrects ont affecté l'approbation de prêts pour des milliers de clients, nuisant à la fois au bien-être financier des personnes concernées et à la réputation de l'entreprise responsable. De même, des erreurs de données ont conduit à la démolition de maisons par erreur, ce qui rappelle brutalement à quel point les inexactitudes de données peuvent perturber des vies. Ces cas illustrent les effets considérables des problèmes de qualité des données et soulignent l'importance de pratiques robustes en matière de données.
La voie vers une meilleure maturité des données
Improving data quality requires a clear strategy aligned with the data maturity level of the organization. Les organisations progressent généralement à travers quatre niveaux de maturité des données :
Données neutres: À ce niveau fondamental, les pratiques de qualité des données sont minimales, réactives et manuelles. Au fur et à mesure que les volumes de données augmentent, les problèmes deviennent fréquents et difficiles à gérer.
Conscience des données: À ce stade, les entreprises ont commencé à mettre en œuvre des processus de qualité des données de base, avec quelques contrôles de validation et une automatisation minimale. Des outils tels qu'Excel ou SQL sont souvent utilisés manuellement pour résoudre les problèmes au fur et à mesure qu'ils surviennent.
Données critiques: La qualité des données devient alors proactive, avec une gouvernance dédiée et des indicateurs clés de performance pour mesurer la santé des données. Des audits réguliers et des processus structurés améliorent la cohérence et la précision.
Piloté par les données: Au plus haut niveau, les données sont au cœur de la stratégie, avec une gouvernance avancée et une préparation à l'IA en place. La qualité des données est profondément ancrée dans l'organisation, prenant en charge les analyses complexes et la modélisation prédictive.
Étapes pratiques pour renforcer la qualité et la gouvernance des données
Pour les entreprises qui cherchent à améliorer leur maturité en matière de données, la mise en œuvre d'un cadre stratégique de gouvernance des données peut être utile. Voici quelques étapes clés :
Commencer modestement: S'attaquer aux problèmes immédiats plutôt que de tenter une refonte complète. Mettez en place une structure de gouvernance simple qui permette aux parties prenantes d'aborder ces domaines de manière efficace.
S'approprier: Chaque service doit s'approprier la qualité de ses données. La mise en place de rôles tels que celui de responsable des données, qui assume la responsabilité de l'exactitude et de l'exhaustivité des données dans son domaine, peut contribuer à renforcer la responsabilisation.
Établir des politiques et des guides: Définissez des politiques de gestion des problèmes de données et créez des guides pour orienter les réponses. Cela permet d'éviter toute confusion lors d'incidents liés à la qualité des données et de garantir une approche rationalisée et efficace de la résolution des problèmes.
Cadence régulière: Les réunions de gouvernance des données doivent être récurrentes afin de s'assurer que la qualité des données reste une priorité. Un engagement régulier permet d'aligner les pratiques de qualité des données sur l'évolution des besoins de l'entreprise.
Choisir les bons outils pour la qualité des données
Le maintien de la qualité des données nécessite une solide pile technologique, en particulier à mesure que les organisations se développent et que la complexité des données augmente. Voici quelques outils essentiels à prendre en compte :
Gestion des données de référence (MDM): Des outils comme Informatica et TIBCO consolident les données pour créer un enregistrement unique et précis dans tous les systèmes. La gestion des données de référence traite de l'accessibilité, de la cohérence et de l'observabilité, en fournissant un référentiel centralisé pour des données de référence précises.
Test et validation des données: Les plateformes telles que DBT et Validator permettent de tester automatiquement la qualité des données, garantissant que les données répondent aux normes de l'organisation avant d'atteindre les utilisateurs finaux. Les processus de validation sont essentiels pour détecter rapidement les problèmes et maintenir la fiabilité des données.
Catalogage et observabilité des données: Des solutions telles que Microsoft Purview et Monte Carlo fournissent une vue d'ensemble des données et de leur historique, offrant ainsi une transparence et facilitant la résolution des problèmes dans des environnements complexes.
Cultiver une culture de la qualité des données
La qualité des données est autant une question de culture que de technologie. Les organisations qui excellent dans la gestion des données favorisent souvent une culture d'amélioration continue, similaire à l'approche Kaizen de Toyota dans la fabrication. Pour inculquer cette culture, les organisations doivent impliquer les dirigeants et encourager la collaboration entre les différents services. En traitant la qualité des données comme une responsabilité partagée plutôt que comme une fonction cloisonnée, les entreprises peuvent s'assurer que les pratiques de qualité des données imprègnent l'ensemble de l'organisation.
Réflexions finales
Dans le monde d'aujourd'hui, centré sur les données, la mauvaise qualité des données est un risque coûteux qui ne peut plus être négligé. La prise en compte de l'accessibilité, de l'exactitude, de l'exhaustivité et d'autres aspects fondamentaux de la qualité des données renforce la confiance dans les données, ce qui permet de prendre de meilleures décisions et d'améliorer les résultats de l'entreprise. En adoptant une approche structurée de la maturité des données, en investissant dans les bons outils et en créant une culture qui valorise la qualité des données, les organisations peuvent transformer les données en un actif puissant et fiable qui alimente la croissance durable et l'innovation.
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