Dans un monde où les données pilotent chaque décision stratégique et opérationnelle, la qualité de ces données est essentielle. Imaginez un algorithme d’intelligence artificielle brillant, imaginé pour prédire des tendances d’une précision redoutable, mais alimenté par des données erronées ou obsolètes. Le résultat ? Des prévisions biaisées, des opportunités manquées, une perte de crédibilité et de chiffre d'affaires.

La Data Quality, ou qualité des données, est un enjeu stratégique incontournable pour les entreprises. De la gestion des stocks à l’analyse prédictive, des réglementations au pilotage des performances, la qualité des données est la clé d’un fonctionnement optimal et d’une compétitivité renforcée.

Dans cet article, nous explorerons :

• La définition et les fondamentaux de la Data Quality.

• Les enjeux stratégiques et opérationnels qu’elle soulève.

• Les outils, critères, et approches pour garantir une qualité irréprochable.

• Les étapes pour initier une démarche structurée dans votre organisation.

Enfin, nous vous présenterons "Le Langage de la Data Quality", un glossaire conçu pour harmoniser les pratiques et instaurer un vocabulaire commun au sein des équipes. 

1. Qu'est-ce que la Data Quality ?

La Data Quality, ou qualité des données, désigne la capacité d’une organisation à s’assurer que ses données sont fiables, cohérentes, et adaptées à leurs usages. Elle constitue le fondement de toute décision stratégique et opérationnelle réussie.

Exemple d’application : gestion de la maintenance d’un parc industriel

Une donnée de qualité ne se limite pas à un concept théorique : elle trouve des applications concrètes dans le fonctionnement quotidien des entreprises. Prenons l’exemple de la gestion d’un parc de machines industrielles, où chaque dimension de la Data Quality joue un rôle clé dans la performance et la sécurité opérationnelle :

1. Exactitude : si une machine est déclarée "en bon état" mais est en réalité en panne, une intervention critique pourrait être retardée, entraînant des interruptions coûteuses.

2. Cohérence : les informations sur cette machine doivent être identiques dans les systèmes de maintenance, d’inventaire et de production pour éviter des erreurs, comme une commande inutile de pièces de rechange.

3. Complétude : des champs comme "date de dernière révision" ou "pièces remplacées" doivent être renseignés pour suivre correctement l’historique de maintenance.

4. Fraîcheur : si l’état d’une machine n’est pas mis à jour après une réparation, cela peut conduire à des interventions inutiles ou à un mauvais suivi des performances.

5. Unicité : une duplication de fiches machine pourrait entraîner des erreurs, comme la planification de deux maintenances identiques.

6. Validité : les numéros de série ou les codes des pièces doivent être conformes aux standards industriels.

7. Intégrité : une machine doit toujours être liée à sa localisation et à son opérateur responsable.

8. Vraisemblance : une machine ayant "0 heures" d’utilisation alors qu’elle est en production depuis un mois indique une anomalie dans la collecte des données.

3. Les outils et approches pour améliorer la Data Quality

Améliorer la qualité des données nécessite une approche structurée qui couvre tout le cycle de vie des données. Pour répondre aux défis modernes, les entreprises doivent adopter des solutions innovantes capables de transformer la gestion des données en un véritable levier stratégique.

Une couverture complète avec les 7 Segments de la Data Quality

Pour relever les défis liés à la qualité des données, une approche en 7 segments est recommandée. Ces segments permettent de gérer l’ensemble des processus de transformation et de valorisation des données tout en intégrant les meilleures pratiques :

1. Data Discovery : identifier et explorer vos données pour révéler leur potentiel. Le profilage des données détecte les anomalies comme les incohérences, les doublons et les valeurs manquantes.

2. Data Observability : surveiller en continu vos flux de données pour anticiper et résoudre les anomalies. Les tableaux de bord assurent une vision en temps réel de la qualité des données.

3. Data Catalog : centraliser et organiser vos actifs data pour simplifier leur utilisation. Cela facilite le nettoyage des données, harmonisant les formats et supprimant les doublons.

4. Data Quality : évaluer et améliorer les dimensions critiques des données, telles que l’exactitude, la complétude et la cohérence. L’enrichissement des données avec des sources fiables renforce leur pertinence.

5. Data Lineage : garantir la traçabilité des données pour assurer leur intégrité et conformité, un atout clé pour répondre aux exigences réglementaires et opérationnelles.

6. Data Product : transformer vos données en produits exploitables, apportant une valeur concrète aux équipes métiers.

7. Data Stories : traduire vos données en insights clairs et actionnables grâce à des visualisations engageantes, soutenant la prise de décision.

    

Des outils modernes pour chaque segment

Les outils modernes de Data Quality vont bien au-delà des fonctions traditionnelles. Ils intègrent des fonctionnalités avancées comme :

• Matching intelligent : détection et rapprochement précis des doublons, même en cas de variations (ex. : "L. Dupont" vs. "Laurent Dupont").

• Traitement par fenêtre : analyse des données sur une période ou un contexte spécifique, comme le suivi des performances journalières.

• Observabilité des données : surveillance proactive pour garantir des données fiables en continu.

   

Une solution conçue pour les entreprises d’aujourd’hui

Dans cet écosystème complexe, certaines plateformes se distinguent par leur approche innovante. Avec son intégration de l’IA et son interface No-Code, Tale of Data simplifie la gestion des données en offrant des outils de correction, d’enrichissement et de surveillance accessibles à tous. Que vous soyez Data Scientist ou Responsable métier, Tale of Data vous aide à transformer vos données en un véritable levier de performance.

4. Comment démarrer une démarche de Data Quality dans votre entreprise ?

1. Faire un diagnostic

2. Fixer des objectifs clairs

Une fois le diagnostic posé, définissez des objectifs précis et atteignables.

Par exemple :

• Réduire les doublons dans vos bases clients.

• Harmoniser les données entre vos outils CRM et ERP.

• S’assurer que 100 % des informations critiques respectent les bons formats.

Des objectifs clairs vous aideront à suivre vos progrès et à rester aligné sur vos priorités.

3. Sensibiliser vos équipes

La qualité des données ne se résout pas uniquement avec des outils, elle passe aussi par une collaboration entre les équipes. Pour mobiliser vos collaborateurs :

• Mettez tout le monde sur la même longueur d’onde avec un langage commun, comme Le Langage de la Data Quality.

• Expliquez concrètement les bénéfices : des analyses plus fiables, moins d’erreurs à corriger, et un gain de temps au quotidien.

4. S’équiper des bons outils

Automatiser les tâches répétitives et chronophages est indispensable. Choisissez des outils capables de :

• Détecter et corriger les anomalies comme les doublons ou les données incohérentes.

• Être faciles à utiliser pour vos équipes, même sans compétences techniques.

5. Suivre les progrès

Le suivi est essentiel pour savoir si vos efforts portent leurs fruits. Définissez des indicateurs simples pour mesurer :

• La réduction des erreurs ou doublons.

• L’amélioration de la cohérence et de la fraîcheur des données.

• Les gains opérationnels et financiers.

   

Des tableaux de bord dynamiques vous permettront de visualiser vos avancées en temps réel et d’ajuster votre stratégie si besoin.