Les données de faible qualité impactent les entreprises au quotidien dans leur fonctionnement, souvent de manière insidieuse.

Bien que difficilement repérable au premier regard, ce phénomène coûte pourtant près de 3 milliards de dollars par an rien qu’aux États-Unis, d’après une étude d’IBM.

Il y a de fortes chances pour que votre société soit concernée de près ou de loin par cette problématique épineuse. Dans cet article, nous vous livrons plusieurs conseils pour améliorer la qualité des données dans votre organisation de façon concrète et efficace.

Conseil 1 – Développez une approche data driven

Il est courant qu’une mauvaise qualité des données résulte de méthodes de travail obsolètes ou inadaptées.

Ainsi, nous vous conseillons dans un premier temps de définir des standards de qualité tout en sensibilisant vos collaborateurs à cet enjeu. : formations, temps d’échange autour des bonnes (et mauvaises) pratiques, collecte des demandes…

Si vous faites face à une forte résistance au changement, insistez sur les bénéfices d’une vision data driven : meilleure efficacité au quotidien, collaboration plus simple…
Plus vous parviendrez à justifier le bien-fondé de la démarche, plus les équipes seront disposées à changer leurs habitudes pour obtenir des données plus qualitatives.

Conseil 2 – Éliminez les silos de données dans la mesure du possible

Un silo de données s’apparente à un ensemble d’informations auquel ne peuvent accéder qu’un ou deux services d’une entreprise.

Ces silos entravent la collaboration des équipes et ralentissent certains processus du fait d’une mauvaise circulation de l’information. À terme, ce phénomène peut considérablement impacter la performance d’une organisation.

Le stockage dématérialisé est un excellent moyen de lutter contre la multiplication des silos, grâce à une architecture flexible.
Par ailleurs, le développement d’une culture d’entreprise plus collaborative peut aussi vous aider à fluidifier les échanges d’informations tout en limitant le cloisonnement dans les projets impliquant différents services.

Conseil 3 – Utilisez des outils adaptés

Avec des volumes de données à traiter toujours plus importants, une gestion entièrement manuelle n’est pas envisageable.

Par ailleurs, Excel est encore aujourd’hui largement utilisé pour la collecte et le stockage des données. Bien qu’extrêmement puissant, l’outil possède également de nombreuses limites.

Il existe aujourd’hui des logiciels pour consolider Excel tels que Gathering Tools, capables de transformer vos processus en workflows sécurisés en quelques instants, là où un humain aurait besoin de journées entières.
Cette conversion vous permet en outre de converser l’apparence, les fonctionnalités ainsi que les formules de vos documents existants quelle que soit leur volumétrie ou leur complexité.

Ce processus de consolidation des données tableur est essentiel puisqu’il réduit considérablement les risques d’erreur tout en sécurisant vos informations et en diminuant les coûts de maintenance.

Conseil 4 – Réalisez un nettoyage en profondeur

Améliorer la qualité de vos données demande du temps pour effectuer un nettoyage en profondeur.

Une telle procédure se base généralement sur les quatre axes suivants :

  • L’ajout des données manquantes afin de limiter les champs vides ou incomplets
  • L’élimination des doublons dans certains de jeux de données
  • La correction des champs au mauvais format (espaces en trop, nombres convertis en texte, erreurs de saisie…)
  • La suppression ou l’archivage des données anciennes et/ou obsolètes

Cette approche devrait vous permettre de faire le ménage dans vos bases de données et d’aboutir sur une vision d’ensemble plus claire de votre patrimoine d’informations.

Conseil 5 – Mettez en place des contrôles réguliers

Au-delà des mesures correctrices évoquées plus haut, il est nécessaire de planifier des audits réguliers.
En effet, malgré une stratégie de “data quality” bien huilée, des erreurs de saisie peuvent toujours survenir après votre nettoyage initial. Des contrôles réalisés chaque trimestre par exemple peuvent donc vous aider à les identifier rapidement et limiter leur impact sur votre société.

Par ailleurs, un audit peut aussi mettre en lumière des failles de sécurité, des doublons non repérés au préalable ou encore des jeux de données incomplets.

Une fois que tous les problèmes ont été identifiés, il faut bien évidemment les corriger, mais aussi prendre le temps de l’analyse. L’objectif est de déterminer d’où proviennent les erreurs et failles en tout genre. Quels sont les services manipulant ces données erronées ? D’où provient la vulnérabilité aux intrusions ? Le format des champs d’une colonne est-il adapté au type de données à renseigner ?

La data est aujourd’hui omniprésente dans le monde professionnel. Avec un volume total estimé à 610 zettaoctets en 2020 (soit plusieurs milliards de téraoctets !), les données numériques occupent de plus en plus d’espace. Mais s’il est facile d’accumuler de l’information, maintenir un niveau de qualité satisfaisant l’est beaucoup moins.

Heureusement, les points abordés dans cet article devraient vous permettre d’y voir plus clair. Vous pourrez ainsi rapidement mettre en place les premières étapes pour optimiser la qualité des données dans votre organisation.

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