La qualité des données, un enjeu essentiel!
La qualité des données, un enjeu essentiel !
Comme vous le savez, les données jouent un rôle crucial dans la prise de décisions et la réalisation des objectifs des entreprises. Cependant, les décisions pertinentes ne peuvent être prises que si les données sont précises et fiables. C’est pourquoi l’amélioration de la qualité des données est primordiale pour atteindre les enjeux de votre entreprise.
Pour garantir la qualité de vos données, il est essentiel de suivre l’ensemble des indicateurs.
Six catégories de qualité de données à prendre en compte :
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Unicité.
Les données doivent être uniques, sans doublons ni redondances. La présence de données dupliquées peut entraîner des résultats incohérents et fausser les analyses.
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Complétude.
Une donnée complète est une donnée qui ne comporte pas de valeurs manquantes ou nulles. Des valeurs manquantes peuvent entraîner des conclusions erronées et des décisions inappropriées.
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Conformité.
La donnée doit respecter un format et une structure appropriés. Les erreurs de format peuvent entraîner des problèmes lors de l’intégration des données et de leur analyse ultérieure.
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Pertinence.
Les données doivent être collectées dans un but précis et être utiles pour les analyses et les prises de décision. Il est important de s’assurer que les données collectées répondent aux besoins spécifiques de l’entreprise.
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Cohérence.
Les données doivent être cohérentes. Elles ne doivent pas présenter de contradictions entre les différentes sources ou ensembles de données. Des incohérences peuvent entraîner des interprétations erronées et des erreurs dans les résultats obtenus.
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Fraîcheur.
Les données doivent être à jour pour être fiables. Il est essentiel de disposer de mécanismes pour maintenir la fraîcheur des données. Notamment en mettant en place des processus de collecte et de mise à jour réguliers.
Quelles sont les étapes à suivre ?
Mydral accompagne une entreprise française de cosmétique de luxe. Cette entreprise souhaite améliorer la qualité des données afin de mieux piloter son activité. Qu’avons-nous fait ?
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Découvrir.
Dans un premier temps, il faut découvrir la donnée disponible au sein de l’entreprise. De nombreuses données sont collectées quotidiennement, telles que les ventes, les stocks, les informations clients, etc. Il est important de connaître cette donnée et de s’assurer que la donnée essentielle aux objectifs métiers de l’entreprise est bien collectée.
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Comprendre.
Une fois la donnée collectée, il faut la comprendre. Que représente-t-elle ? Quelle est son importance pour chacun des métiers ? Comment est-elle exploitée au quotidien ? Ainsi, comprendre les enjeux métiers et les données qui les servent est essentiel pour s’assurer que nous apportons le maximum de valeur grâce à l’analyse des données.
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Visualiser.
Restituer une vision exhaustive des indicateurs de qualité pertinents va permettre au client de mieux saisir quels indicateurs posent problèmes et comment ils influencent le contexte métier. La data visualisation joue un rôle très important pour retranscrire une situation complexe en informations claires et actionnables.
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Analyser.
Les différents responsables métiers mènent un travail itératif d’analyse pour affiner les analyses et décliner certains KPI. Cette analyse approfondie a permis de dégager des enseignements jusque-là ignorés et d’initier l’amélioration de la qualité des données de l’entreprise.
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Fiabiliser.
La fiabilisation de la qualité de donnée passe par deux aspects. Un aspect technique de data préparation (nettoyage, uniformisation) et un aspect fonctionnel pour travailler en collaboration avec les métiers afin d’améliorer la qualité de la donnée. Pour ce faire, nous avons mis en place une organisation tripartite entre les métiers, la DSI et Mydral pour aligner les différents points de vue et construire une feuille de route commune.
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Mesurer.
Une fois nos recommandations effectuées et les premières actions mises en place, nous suivons les évolutions régulièrement afin de mesurer la progression et d’apporter les mesures correctives qui seraient nécessaires.
En mettant en œuvre ces approches métier, cette entreprise française de cosmétique de luxe a pu améliorer la qualité de ses données.
Ceci se traduit par une meilleure prise de décision, une gestion plus efficace des stocks, une meilleure personnalisation des offres aux clients et une amélioration globale de l’efficacité opérationnelle.
Author Profile
- BU Manager Data Strategy & Analytics
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