Data Quality Management

La gestion de la qualité des données est-elle la clé d’une prise de décision analytique ?

Le monde dans lequel nous vivons présente des flux d’informations énormes et difficiles à gérer pour certaines entreprises. Les décisions stratégiques des dirigeants en sont d’autant plus difficiles à prendre, mais doivent l’être.

Pour être efficaces, ces décisions doivent être basées sur une analyse complète de données de référence de qualité. La gestion de la qualité des données (Data Quality Management) est donc au coeur de la stratégie de Master Data Management de chaque entreprise.

 

Prendre des décisions basées sur des données de qualité

Le monde des données évolue rapidement et celui de la gestion des données de référence aura une implication forte sur les résultats d’une entreprise. Comment votre entreprise anticipe-t-elle la gestion des flux d’informations ? Les décisions de votre entreprise sont-elles prises après analyse de données avérées réelles ? Tous les flux de données sont-ils activés et utilisez-vous chacun d’eux ?

Pour anticiper, comprendre et prendre les bonnes décisions : la qualité de la collecte, du traitement et donc la qualité de votre stratégie de gouvernance des données est et sera l’un des aspects les plus importants à prendre en compte dans les prochaines années. Les flux de données sont énormes et votre entreprise doit les traiter et s’assurer de leur qualité et de leur accessibilité/traitement.

 

La gestion de la qualité des données (Data Quality Management)

Malgré les différentes priorités de chaque membre de l’entreprise, l’objectif est commun. Cet objectif est de contribuer au succès de l’entreprise pour laquelle nous travaillons en gérant les données de la manière la plus optimale.

Il y a une chose que nous avons tous en commun : la qualité des données. Le défi de la qualité des  données est le plus difficile à relever. Avant de commencer à maîtriser les données elles-mêmes, il est important de comprendre de quoi il s’agit. Selon une autre étude Gartner, la qualité des données est examinée par plusieurs points différents, notamment :

  • Existence (l’organisation a-t-elle les données pour commencer ?)
  • Validité (les valeurs sont-elles acceptables ?)
  • Cohérence (lorsque le même élément de données est stocké à des endroits différents, ont-ils les mêmes valeur ?
  • Intégrité (le degré de précision des relations entre les éléments de données et les ensembles de données)
  • Précision (si les données décrivent avec précision les propriétés de l’objet à modéliser).
  • Pertinence (que les données soient appropriées ou non à l’appui de l’objectif)

Harvard Business Review déclare que la mauvaise gestion des données coûte 3,1 milliards de dollars, aux entreprises américaines, en 2016. Ce chiffre est étourdissant même pour des personnes sensibilisées à l’importance de la qualité des données de références.

La qualité des données est une question stratégique qui ne peut être abordée que si l’IT soutient les initiatives prises par l’entreprise. Agir en équipe avec le même objectif est la clé.

Les entreprises doivent également s’efforcer de prendre la qualité des données au sérieux. La mise à l’ordre du jour de la qualité des données de références lors des réunions du conseil d’administration (ou des top managers) ne devrait pas paraître étrange aux entreprises. Cela permet en effet aux équipes dirigeantes de prendre des décisions en fonction de données fiables. La clé du succès pourrait être la gouvernance des données, et non uniquement des données de base.

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