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La qualité de la donnée : un défi pour l’entreprise ?

La qualité de la donnée : un défi pour l’entreprise ?

Comment réussir sa transformation numérique de façon efficace et ainsi devenir une entreprise « data-driven » ? En 2022, la qualité des données est devenue l’objet de nombreux projets qui prennent leur source à partir des données. Ainsi, la mise en œuvre d’une stratégie de qualité des données s’avère incontournable.

Si l’on souhaite bénéficier d’une qualité des données optimale, il est nécessaire que le processus de qualité des données soit plus collaboratif au sein de l’entreprise. Ainsi, bien que chaque employé de l’entreprise souhaite de plus en plus être en total contrôle de l’accomplissement de ses tâches, le challenge est d’arriver à un traitement et une gestion collaborative de la qualité des données. Dans cette perspective, l’utilisation du modèle de Google Suite ou d’Office 365, bâti sur un grand nombre de passerelles et aisément utilisable pour les utilisateurs métiers, représente l’objectif à atteindre.

Par ailleurs, grâce l’adoption de dispositifs en mode « self-service », la qualité des données a pu être normalisée et industrialisée, et les performances de collaboration en organisation ont connu une nette progression. Ces dispositifs, tels que le data stewardship ou encore la data préparation, font bénéficier en permanence aux différents métiers des données dont ils ont besoin, avec l’assurance du respect des règles nécessaires et de la disponibilité des données et dans le même temps, les équipes IT gèrent les besoins de gouvernance et d’accès aux données.

Il est nécessaire de prendre en compte que la qualité des données peut varier selon les situations.

Si, idéalement, les utilisateurs et les collaborateurs responsables du traitement des données ne devraient avoir aucune difficulté à se rencontrer, la réalité est bien différente ; si les utilisateurs métiers maîtrisent « le langage des données », les collaborateurs n’en saisissent pas les subtilités au-delà de leur simple traitement, bien moins complexe à comprendre. Pour résoudre cette difficulté, insuffler une culture de la donnée dans l’entreprise est la réponse stratégique idéale à mettre en œuvre, car si les solutions logicielles tiennent un rôle essentiel dans les projets de qualité des données, il est en revanche primordial que les collaborateurs puissent tous bénéficier d’une même compréhension de l’information.

Il est donc nécessaire de prendre en compte que la qualité des données peut varier selon les situations. Prenons le cas d’une base de données prospects/clients composée d’informations et de champs « opt-in » et « opt-out ». D’une part, si le prospect/client est « opt-in », on aura à disposition, par exemple, son numéro de portable ; d’autre part, si le prospect/client est « opt-out », aucune de ses informations personnelles ne pourra être visualisée.

Dans la mise en contexte de la donnée, certains types de solutions et de dispositifs technologiques jouent un rôle essentiel. C’est particulièrement vrai pour le traitement des métadonnées dont l’exploitation s’effectue via des solutions de data inventory et de data cataloging ; grâce à elles, les utilisateurs peuvent trouver la donnée et la comprendre. Plus le nombre de ces données est important, plus la compréhension de la donnée, de l’information dont elle est porteuse, sera haute. 

Mais ces solutions ne sont pas les seules à remplir un rôle pivot dans la mise en contexte de la donnée : les dispositifs de rule repository, de préparation des données et de data stewardship font évoluer une donnée brute en information contextualisée, à l’intention de l’utilisateur métier.

Pour conclure, la compréhension de la donnée est essentielle à son traitement pour la transformer en actif de l’entreprise.