Data Quality Management : Définition, Dimensions et Outils

En matière de gestion des données, on a vite fait de se laisser dépasser : bases de données saturées, process de gestion non adaptés… Pourtant, une base de données de qualité et bien gérée, c’est l’assurance de remplir ses objectifs business par la suite. 

Mieux vaut donc s’assurer au plus tôt de la qualité de vos données. Ça implique notamment de vérifier qu’elles soient complètes, exhaustives et cohérentes entre tous les systèmes. Mais il faut aussi mettre en place des procédures de contrôle régulières et adaptées, qui se basent sur un diagnostic de situation exact.  Dans cet article, découvrez comment construire un process de data quality management en 4 étapes, les outils et techniques pour maintenir la qualité des données sur le long terme.

Data Quality Management : Définition des 7 piliers

Pour évaluer et améliorer la qualité de vos données, il est essentiel de s’appuyer sur sept dimensions fondamentales couvrant toutes les étapes du cycle de vie des données :

• Data Validity (Validité des données) : Les données doivent respecter des formats et des règles prédéfinis, comme l’acceptation d’un code postal valide ou d’une tranche d’âges spécifique.
• Data Accuracy (Exactitude des données) : Elles doivent refléter la réalité avec précision. Par exemple, une adresse incorrecte peut fausser une livraison ou une analyse.
• Data Completeness (Exhaustivité des données) : Une information essentielle manquante, comme une adresse incomplète, rend la donnée inutilisable jusqu’à sa correction.
• Data Consistency (Cohérence des données) : Les informations doivent être harmonisées entre systèmes. Un employé marqué comme actif dans un système RH mais inactif dans un autre peut générer des incohérences.
• Timeliness (Récence des données) : Les données doivent être à jour. Pour un e-commerce, des stocks non actualisés quotidiennement risquent d’entraîner des ruptures.
• Data Relevancy (Pertinence des données) : Les données inutiles ou obsolètes, comme un historique de commandes trop ancien, doivent être écartées pour ne pas complexifier les analyses.
• Data Uniqueness (Unicité des données) : Les doublons doivent être éliminés. Par exemple, « J. Dumont » et « Joseph Dumont », désignant la même personne, peuvent fausser les analyses.

Ces sept dimensions constituent un cadre précis pour structurer et maintenir la qualité de vos data.

4 Conseils pour maintenir la qualité des données

La data quality management n’est pas un projet one-shot, mais bien un processus continu qui nécessite des audits réguliers, un monitoring des indicateurs de qualité, et la mise en place de nouvelles procédures dans la saisie ou traitement de données pour corriger les erreurs préjudiciables.

1 – Évaluer et mesurer la qualité des données

Pour bâtir votre processus de data quality management efficace, commencez par évaluer en détail l’état actuel de vos données. Cette première analyse permet d’identifier les problèmes critiques tels que les doublons, les erreurs de format, des données manquantes ou obsolètes.

Pour obtenir un diagnostic complet, nous vous recommandons d’utiliser un outil de data management. Ce diagnostic doit être précis et exhaustif parce qu’il constitue la fondation de votre démarche de data quality management.

Un diagnostic rigoureux combine deux approches complémentaires :  

• L’approche top-down : partir des pain points au niveau de l’analyse de données et chercher leurs causes.
• L’approche bottom-up : analyser les données brutes et recenser les problèmes qui impactent la poursuite des objectifs de l’entreprise.

Une fois l’état des lieux établi, les résultats sont synthétisés dans un rapport détaillé. Il a surtout pour but de lister les chantiers prioritaires en pesant le temps requis vs impact sur les indicateurs de data quality (validité, exhaustivité, etc.). Il va également permettre de poser les indicateurs permettant de mesurer les progrès.

Etape 2 : Identifier les points critiques dans vos flux de données

Vous devez également bien comprendre comment la donnée transite au sein de votre data stack pour identifier les points critiques qui pourraient compromettre la qualité de vos données. En général, ils se trouvent aux étapes de saisie manuelle de données. Ces points sont cruciaux et nécessitent des contrôles réguliers.

Identifier ces points critiques est vraiment essentiel dans votre démarche. Une fois que vous les avez trouvés, vous pouvez mettre en place les outils ou les vérifications nécessaires pour garantir la fiabilité et l’intégrité des données dès leur création.

Étape 3 : Mettre en place des processus concrets pour maintenir la qualité des données

Maintenant que vous avez repéré les données problématiques, il est temps d’agir pour les corriger. Voici comment procéder de manière concrète :

• Définissez des Indicateurs Clairs : Identifiez des métriques spécifiques comme la complétude, la précision et la consistance pour mesurer la qualité de vos données.
• Établissez des Règles de Validation : Mettez en place des contraintes de format et des valeurs acceptables pour éviter les erreurs dès la saisie des données.
• Utilisez des Outils de Suivi : Implémentez des systèmes de tickets ou des tableaux de bord pour suivre les erreurs et les actions correctives en temps réel.
• Planifiez des Audits Réguliers : Organisez des vérifications périodiques pour détecter et corriger les problèmes de qualité des données avant qu’ils ne deviennent critiques.
• Automatisez le Nettoyage : Développez des scripts ou utilisez des outils ETL pour automatiser le processus de nettoyage et de correction des données.
• Formez Vos Équipes : Assurez-vous que tous les membres de l’équipe comprennent l’importance de la qualité des données en organisant des formations et en fournissant des ressources documentaires.
• Créez une Boucle de Rétroaction : Encouragez la communication ouverte sur les problèmes de données et les solutions apportées pour éviter la récurrence des erreurs.
• Documentez ! Rédigez des manuels de procédure détaillant chaque étape des processus de gestion de la qualité des données et assurez-vous qu’ils sont toujours à jour.

En suivant ces actions concrètes, vous garantissez non seulement la fiabilité et l’intégrité de vos données dès leur création, mais vous instaurerez également une culture de qualité des données au sein de votre organisation. Cela permet à tous les membres de l’équipe de contribuer activement à la maintenance et à l’amélioration continue de la qualité des données.

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Etape 4 : Mettre en place des process de Data Quality Monitoring

La mise en place d’un processus de Data Quality Monitoring (DQM) est la dernière étape de votre démarche. Elle complète la Data Quality Assurance (DQA) en instaurant un contrôle continu de la data quality, mais aussi de leur pertinence et de leur usage.

Contrairement à la DQA, qui identifie et corrige les anomalies, le DQM permet de suivre l’évolution des données dans le temps et de décider si celles-ci sont encore exploitables. Cela implique deux responsabilités distinctes :

• Les équipes en charge de la DQA identifient les incohérences ou imprécisions.
• Les responsables du DQM déterminent si les données non conformes doivent être mises à jour ou supprimées.

L’un des objectifs principaux du monitoring est d’éviter que des données incorrectes ou obsolètes ne soient utilisées dans vos analyses et décisions. Cela repose sur des indicateurs clairs, mesurables et alignés sur les objectifs stratégiques de votre organisation.

Exemples d’objectifs et de mesures

Projet	Critère	Mesure	Objectif
améliorer l’exactitude des données	Taux d’erreur des données	Pourcentage de données contenant des erreurs	Réduire le taux d’erreur des données à moins de 1 % dans les six mois
améliorer l’exhaustivité des données	Pourcentage d’exhaustivité des données	Proportion de champs de données entièrement remplis	Atteindre un taux d’exhaustivité de 95 % pour tous les champs de données critiques au cours du prochain trimestre
améliorer la cohérence des données	Score de cohérence des données	Nombre d’incohérences identifiées lors des audits de données	Diminuer les incohérences de 50 % au cours de l’année suivante
garantir la récence des données	Taux de données à jour	Pourcentage des données mises à jour dans les délais requis	Veiller à ce que 98 % des données soient mises à jour dans les 24 heures suivant l’événement concerné
améliorer la validité des données	Score de validité des données	Nombre de données échouant aux contrôles de validation	Réduire le nombre de données non valides à moins de 2 % au cours des six prochains mois

En adoptant une approche proactive, le DQM garantit que les bases de données ne s’encombrent pas de contenus inutiles.

Par exemple, dans un e-commerce, des données de stock mal actualisées pourraient induire des ruptures ou des erreurs dans le suivi des ventes. Des vérifications régulières évitent ce type de problème en maintenant une base propre et exploitable.

Enfin, pour une efficacité maximale, le Data Quality Monitoring doit être soutenu par des outils technologiques permettant une surveillance en temps réel et une automatisation des contrôles.

Ces systèmes aident à détecter rapidement les écarts par rapport aux normes et à intervenir avant que ces erreurs n’affectent les opérations de l’entreprise.

Outils et Technologies pour le Data Quality Management

Différents outils et technologies de pointe sont aujourd’hui disponibles pour améliorer votre data quality management. Ces outils sont divisés en deux catégories : Les plateformes d’observation des données et les outils de data management.

Voyons comment ces outils contribuent à l’amélioration et au maintien des normes de data quality :

Plateformes d’observabilité de données

Un outil de data observability permet de surveiller la santé de vos données tout au long de leur cycle de vie, et agit comme un système de monitoring pour vérifier la qualité et l’intégrité des données.

Ces outils sont votre filet de sécurité pour détecter rapidement des potentielles anomalies dans vos données. Vous aurez une meilleure compréhension de la façon dont elles se comportent, changent ou s’éloignent des normes.

Quelques avantages à l’implémentation d’un outil d’observabilité des données :

• Plus de transparence : ils permettent de mieux comprendre l’environnement de l’entreprise, y compris les opérations, les transactions et les processus. Ces informations améliorent la transparence au sein de l’organisation et aident à respecter les normes de qualité de données nécessaires.
• Une détection dynamique des erreurs : Le monitoring et les alertes en temps réel permettent de détecter les soucis de qualité des données avant qu’ils n’aient un impact trop important sur votre activité.
• Une analyse des causes fondamentales : Les plateformes d’observabilité des données offrent un diagnostic à la racine en identifiant les goulots d’étranglement et les problèmes de performance. Un diagnostic à la racine guide l’entreprise vers la cause et la solution du problème.

Outils de data management

Il existe des outils destinés à des tâches spécifiques, comme la déduplication, qui permet de supprimer les données dupliquées, et des outils qui contrôlent toutes les dimensions du maintien de la qualité de données.

L’utilisation des plateformes de data management présente les avantages suivants :

• Mises à jour en temps réel : Les alertes en temps réel concernant l’écart des données par rapport aux normes de qualité guident les équipes vers une correction instantanée et permettent de gagner du temps.
• Traitement varié : Les outils de data management sont multifonctionnels et peuvent traiter différents types, formats et sources de données sans perdre en efficacité ou en précision.
• Audits complets : Enfin et surtout, ils facilitent les audits réguliers afin d’évaluer et d’améliorer vos normes actuelles de data quality.

Investir dans les bons outils pour maintenir des normes de data quality ouvre la voie à un succès durable.
Cependant, aucun outil n’est une solution miracle à la mauvaise qualité de données, et le choix des bons outils dépend des exigences votre entreprise et de vos objectifs en matière de data quality.

Investissez dans la Qualité des Données pour des Décisions Fiables

Construire un processus efficace de data quality management est indispensable pour toute organisation souhaitant exploiter ses données de manière optimale. Cela passe par une approche structurée en quatre étapes, soutenue par les bons outils et l’automatisation via l’IA.

En investissant dans la qualité des données, vous garantissez non seulement des décisions plus fiables, mais également une meilleure performance globale. Rappelez-vous : la data quality management est un effort continu qui implique toutes les parties prenantes !