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[Fiche pratique] Votre process Data Quality en 5 étapes
Les données fiables sont aujourd’hui indispensables pour prendre les bonnes décisions, avoir une vision du marché à jour en temps réel et mesurer l’efficacité de vos actions stratégiques ! Suivez ces 5 étapes pour mettre en place et pérenniser votre process Data Quality.
Les enjeux de la Data Quality
La « Dirty Data » est un problème récurrent qui s’accompagne de nombreux impacts : une donnée non qualitative signifie des analyses imprécises, une vision faussée de votre marché et, in fine, un manque de réactivité et de pertinence de vos décisions.
Mais, avant de prendre des mesures pour améliorer votre Data Quality, vous devez d’abord définir ce qu’est pour vous une donnée de qualité et surtout à quoi elle vous servira :
- Quels sont vos cas d’usage ?
- À quels questions business cherchez-vous à répondre ?
- De quelles informations avez-vous besoin pour y répondre ?
- Quel type de données devez-vous exploiter pour accéder à cette information ?
Data Quality : 5 actions à mettre en place
Vous pouvez retrouver ces 5 étapes en détail dans notre fiche pratique.
- Encadrer
- Auditer (Data Profiling)
- Nettoyer (Data Cleaning et éventuellement Data Enrichment)
- Pérenniser via des règles de Data Governance
- Monitorer
Quand on pense à la Data Quality, on pense souvent au nettoyage des données (dédoublonnage, enrichissement des données lacunaires, harmonisation, suppression des données obsolètes). Mais attention, ce n’est que la partie émergée de l’iceberg ! Les phases amont (définition des règles, audit, etc.) et aval (pérennisation et monitoring) sont elles aussi essentielles pour enclencher une démarche pérenne et créatrice de valeur business.
La Data Quality n’est pas un processus ponctuel, c’est un chantier continu, que vous devrez automatiser au maximum et compléter d’une expertise humaine, pour avoir en permanence de données complètes, homogènes, intègres, utiles et à jour.
Le chantier de la Data Quality est un processus au long cours : vous devez disposer de données fiables pour prendre vos décisions et piloter votre stratégie. Pour cela, il est indispensable de veiller à la qualité de vos données à un instant t… et de vous assurer du maintien de la qualité dans la durée. Téléchargez notre fiche pratique pour mettre en place les 5 étapes du processus Data Quality !
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