Data Quality

Data Quality : définition

La Data Quality, ou qualité de la donnée en français, se caractérise par la mesure du niveau de pertinence des données récoltées ainsi que par les actions correctives et structurelles à mettre en place dans son système d’information. L’objectif premier de la Data Quality est de garantir une base de données propre et optimale dans le temps.

Il faut tout d’abord se poser la question du niveau de qualité recherché pour les données exploitées. Vous pouvez donc vous demander :

Mes contacts sont-ils à jour et mes données sont-elles correctes ? En principe, 20 à 30 % des contacts d’une base de données deviennent obsolètes par an.
Y a t-il des erreurs de saisie manuelle ?
Y a-t-il des doublons ? Cela se produit généralement lorsque les différents systèmes ne sont pas connectés entre eux ou bien lors d’empilements successifs de données.

Vous pouvez également penser à mettre en place des actions de complétion des fiches de contacts, afin d’étoffer les informations dont vous disposez et de faciliter la segmentation et le ciblage de votre base de données lors de vos actions marketing.

Quels sont les différents types de data ?

Les entreprises utilisent plusieurs types de données :

les données clients,
les données financières,
les données marketing,
les données opérationnelles,
les données de ressources humaines.

Chacune d’elles nécessite un niveau de qualité différent pour garantir une utilisation efficace et fiable.

Quand dit-on qu’une donnée est de qualité et sur quels critères repose-t-elle ?

Le contrôle de la qualité des données est un processus clé. Certains critères permettent d’évaluer leur valeur, en comprenant plusieurs aspects :

la précision : on parle de données précises lorsqu’elles sont exemptes d’erreurs ou d’inexactitudes (telles que des fautes de frappe👨‍💻). Elles sont alors mesurables et leur degré d’exactitude peut être évalué ;
la complétude : la Data Quality doit contenir toutes les informations nécessaires pour répondre à une question ou remplir un objectif. Si elle est incomplète, elle mènera à des erreurs de décision ou de calcul ;
la fiabilité : critère essentiel pour une prise de décision solide, l’intégrité des données garantit une utilisation sereine pour prendre des décisions ou effectuer des analyses. Elles sont donc cohérentes et reproductibles ;
la pertinence : les données doivent être en lien avec le contexte et le sujet d’étude tout en étant utiles pour l’objectif recherché ;
l’actualité : de la data qui reflète la réalité la plus récente, sa mise à jour doit donc être régulière ;
l’accessibilité : facile à trouver, à récupérer et à utiliser – de la data inaccessible peut conduire à de la perte de temps et de ressources ;
la sécurité : des données protégées contre tout accès non autorisé ou toute violation de la confidentialité, afin de préserver la vie privée et les informations sensibles.

L’ensemble de ces critères est essentiel pour assurer l’efficacité des analyses et des décisions qui découlent des données.

Comment garantir la qualité des données ?

Un audit initial et une mise en conformité à la RGPD

Pour bien commencer, procédez à un grand nettoyage des bases de données ! Découpez votre base de données en 3 parties distinctes :

Une partie à conserver pour sa qualité déjà notable.
Une autre partie sauvable mais qu’il faudra donc retravailler.
Une dernière à jeter à cause de données de mauvaise qualité.

Cette étape de mise en place vous permettra d’y voir plus clair et de rapidement définir les objectifs à atteindre ainsi que les actions à déployer, pour rapporter toute sa fraîcheur à votre base et la rendre encore plus qualitative.

N’oubliez pas de vérifier les directives indiquées par la RGPD en termes de sauvegarde et de traitement des données, même si les restrictions sont peu nombreuses en B2B.

Des actions de sauvetage

Il est maintenant temps de sortir l’artillerie lourde ! Généralement réalisée par les commerciaux, cette seconde étape consiste à dédoublonner et à enrichir votre base. Pour ce faire, deux solutions :

soit un travail manuel et champ par champ ;
soit l’utilisation d’un outil Data Quality permettant de répondre à ces deux objectifs, tout en vous faisant gagner du temps (attention cependant aux possibles erreurs du logiciel).

Des actions préventives

Car tout ne se passe pas qu’en aval, pensez aussi à vous faciliter la tâche, ainsi qu’à vos équipes, en amont. Mettez en place les bons réflexes dès le départ en formalisant des processus, au cours d’une formation Data Quality par exemple.

Plusieurs actions peuvent être déployées pour faciliter la gestion des données. Vous pouvez par exemple :

proposer une structure de la donnée en mettant en place des champs fermés afin de limiter les risques de saisie ;
mettre en place des formulaires électroniques à la place de formulaires papier sur les salons,
paramétrer votre base pour rendre obligatoire la saisie de certains champs afin de permettre d’ ouvrir ou clore une opportunité, etc.

Pourquoi faire du Data Quality Management (DQM) ?

Le Data Quality Management (DQM) ou la gestion des données en français, englobe l’ensemble des activités visant à garantir que les données sont fiables et exploitables.
Le DQM permet d’identifier et de corriger les erreurs/incohérences dans les données avant qu’elles ne causent des problèmes à l’entreprise (erreurs dans les prises de décisions, coûts supplémentaires, retards dans les projets, etc.).

Audit de la qualité et coûts liés à la mauvaise qualité des données

Les audits de qualité des données sont essentiels pour identifier les défauts dans les données et évaluer leur impact sur les performances de votre entreprise. Elles peuvent également vous aider à identifier les domaines qui nécessitent une amélioration et à mettre en place des solutions de DQM pour y remédier.

Les coûts liés à la mauvaise qualité des données peuvent être conséquents, notamment en termes de :

coûts de traitement des erreurs,
perte de temps,
pertes de satisfaction client,

d’opportunités commerciales.

Entreprises et solutions pour le Data Quality Management

Pour garantir la qualité de leurs données, les entreprises nécessitent une stratégie de gestion de la data efficace. Les solutions de DQM offrent des fonctionnalités intéressantes, telles que :

la surveillance et l’audit de la qualité des données,
la normalisation des données,
la vérification et la suppression des doublons.

Parmi les solutions de DQM, la constitution d’une équipe chargée du contrôle et de l’amélioration de la qualité peut être particulièrement pertinente pour une entreprise.

Zoom sur les rôles de Consultant/Manager Data Quality et du Data Analyst

Le Data Quality Manager supervise la qualité des données de l’entreprise. Il met en place des processus pour garantir l’exactitude, la pertinence et la cohérence des données et gère l’audit de ces dernières.

Le Data Analyst est quant à lui responsable de l’analyse des données et de la production de rapports pour aider l’entreprise à prendre des décisions informées. Il utilise des outils de Business Intelligence pour extraire, nettoyer et préparer les données avant de les analyser.

Dans ces deux métiers, on retrouve des compétences communes qui sont indispensables :

Une connaissance pointue des enjeux et des pratiques de la gestion de données
Une organisation rigoureuse avec la construction de fichiers clairs et biens construits lisibles par toutes les parties prenantes
Une facilité à récolter les différents besoins des équipes et à consolider les données dans un seul environnement
Un penchant pour la formation et la sensibilisation des équipes internes à la qualité des données – et ce, tout au long de l’année.

Une bonne qualité des données pour des prises de décisions efficaces

Pour assurer la bonne qualité de la data, les entreprises doivent mettre en place des processus de gestion de la qualité des données pour faire des choix pertinents.
La Data Quality est un sujet vaste et parfois peu traité. C’est pourtant un levier important pour acquérir des leads et définir des objectifs sur le long terme. Il n’est donc pas à sous-estimer et doit faire l’objet d’un soin particulier.

Vous souhaitez en apprendre plus sur les nombreux chantiers de la Data Quality et dire adieu aux données de mauvaise qualité ? Découvrez notre article détaillé sur le sujet !