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Qualité des données : un pilier majeur de la Data Gouvernance


Qualité des données et création de valeur


À l'ère numérique, les données sont souvent comparées à de l'or. Mais tout comme l'or brut doit être raffiné pour révéler sa véritable valeur, les données nécessitent une gouvernance rigoureuse pour être pleinement exploitées en toute sécurité. Commençons par définir simplement ce qu'est la Data Gouvernance : politique au cœur de la stratégie des entreprises, c’est un ensemble de processus, de politiques et de normes visant à assurer la gestion efficace des données au sein d'une organisation. Ses piliers principaux englobent la sécurité des données, la gestion des métadonnées, l'architecture des données, et surtout, la qualité des données. Nous allons nous intéresser à ce dernier point dans cet article.


La qualité des données est un pilier central de la data gouvernance dans les organisations, trop souvent sous-estimé. Selon l'étude "Data Quality : The State of the Art" réalisée par Gartner en 2023, “70 % des entreprises considèrent la qualité des données comme un défi majeur, et que 80 % des données d'entreprise pourraient être inexactes ou obsolètes”. Ces problèmes liés à la qualité des données peuvent entraver la performance et la prise de décision. Pourtant, en mettant l'accent sur la qualité des données, les entreprises peuvent non seulement surmonter ces problèmes spécifiques, mais aussi réduire leurs coûts de 20 % et augmenter leurs revenus de 10 %.


Dans cet article, nous plongerons dans l'univers de la Data Gouvernance, en mettant l'accent sur l'importance cruciale de la qualité des données pour la création de valeur. Embarquez avec nous dans cette exploration et découvrez comment la Data Gouvernance, bien orchestrée, peut transformer l'or brut des données en informations, véritable trésor pour les organisations aujourd'hui.



Sommaire :




I. La qualité des données : un enjeu souvent sous-estimé


L'analogie de la construction

Imaginez que vous construisiez une maison. Vous voudriez des matériaux solides et fiables, n'est-ce pas ? La gouvernance des données fonctionne de la même manière. Si les données sont les briques de notre maison numérique, alors leur qualité est l'intégrité de ces briques. Une maison construite avec des briques fragiles ou défectueuses ne tiendra pas longtemps, tout comme une stratégie basée sur des données de mauvaise qualité est vouée à l'échec.


Analogie de la construction

Les chiffres alarmants

Plusieurs études illustrent l'impact direct de la qualité des données sur les performances des entreprises :


  • Forrester (2022) : dans leur rapport "The Value of Data Quality: A Global Benchmark", il est révélé que les entreprises qui négligent la qualité de leurs données dans le cadre de leur Data gouvernance perdent en moyenne 12 % de leurs revenus.


  • McKinsey (2021) : leur étude "Data Quality: The Hidden Risk" souligne que les entreprises qui intègrent la qualité des données comme un élément central de leur Data gouvernance peuvent réduire leurs coûts de 30 %.


  • IBM (2020) : selon "The Cost of Poor Data Quality", les entreprises qui négligent la qualité de leurs données dans leur stratégie de Data gouvernance sont plus susceptibles de subir des violations de données.


Ces chiffres mettent en évidence l'importance cruciale de la qualité des données au sein de la Data gouvernance. Ignorer cet aspect peut donc non seulement entraîner des pertes financières, mais aussi compromettre la sécurité et l'intégrité des informations.


Pourquoi la négligence ?

Mais pourquoi la qualité des données est-elle si souvent négligée ? La réponse est simple : la qualité des données, bien qu'essentielle, n'est pas toujours tangible ou immédiatement visible. Elle ne fait pas "rêver" comme peuvent le faire d'autres innovations technologiques. Pourtant, sa négligence peut entraîner des décisions erronées, une perte de confiance et, finalement, des pertes financières.


La nécessité d'une prise de conscience

À l'ère du numérique, où les données sont souvent qualifiées de "nouvel or", il est essentiel de prendre conscience de l'importance de leur qualité. Tout comme on ne peut pas créer de bijoux de valeur avec de l'or impur, on ne peut pas obtenir d'insights de valeur à partir de données non fiables. Il est donc temps de placer la qualité des données au cœur de la stratégie de gouvernance des données.



II. TGV et données : la voie de la valeur ajoutée


L'exemple du TGV Paris-Bordeaux : une plus-value insoupçonnée

Avant la création de la ligne TGV Paris-Bordeaux, il était difficile d'imaginer tous les bénéfices qu'elle pourrait apporter. Certes, le gain de temps était évident, mais qui aurait pu prévoir la création de nouveaux postes, le développement économique et touristique de Bordeaux, ou encore l'attrait croissant de la région pour les entreprises et les investisseurs ?


Selon une étude de l'IAURIF, le TGV Paris-Bordeaux a généré 1,2 milliard d'euros de valeur ajoutée par an pour la région Nouvelle-Aquitaine. Il a également contribué à la création de 10 000 emplois directs et indirects.


C'est un peu la même chose avec la gouvernance des données. Si sa mise en place peut sembler complexe et son ROI difficilement mesurable au départ, une fois opérationnelle, elle génère une multitude de bénéfices insoupçonnés. Tout comme le TGV a transformé Bordeaux, une Data gouvernance solide, appuyée par une qualité des données irréprochable, peut transformer une entreprise, en créant de la valeur là où on ne l'attendait pas.


Données fiables vs données non fiables

Pour continuer sur la métaphore ferroviaire, partager des données non fiables, c'est comme donner un horaire de train erroné à un voyageur : cela entraîne confusion, mécontentement et perte de confiance. À l'inverse, des données fiables offrent une information précise, sur laquelle on peut s'appuyer avec confiance pour prendre des décisions éclairées. Mais la fiabilité ne suffit pas. Pour que les données soient véritablement efficaces, elles doivent respecter le principe des 3U :


  • Utiles : elles doivent servir, avoir un rôle et apporter une plus-value à celui qui les consulte. Elles doivent aider à répondre à des questions spécifiques ou à résoudre des problèmes concrets.


  • Utilisables : les données doivent être structurées, nettoyées et prêtes à être exploitées. Elles doivent être accessibles et compréhensibles pour ceux qui en ont besoin.


  • Utilisées : même les meilleures données n'ont aucune valeur si elles ne sont pas activement utilisées dans les processus décisionnels, les analyses ou les opérations de l'entreprise.


Donnée efficace schéma

La qualité des données, moteur de la création de valeur

La qualité des données, en respectant le principe des 3U, n'est pas seulement un gage de sécurité. Elle est aussi un puissant levier d'innovation et de création de valeur. Ces données fiables, pertinentes et actionnables permettent d'anticiper les tendances, d'optimiser les processus et de propulser la performance des entreprises modernes et de rendre possibles des choses qui ne l'étaient pas jusqu'à présent. En mettant l'accent sur une gouvernance des données rigoureuse, les organisations maximisent leur potentiel de création de valeur.



III. Tale of Data : garantir la qualité des données pour maximiser la création de valeur


Une solution tout-en-un pour garantir la qualité des données

Tale of Data n'est pas simplement un logiciel, c'est bien plus :


Solution complète : Tale of Data n'est pas qu'un simple outil, c'est une plateforme holistique qui s'intègre parfaitement à toute politique de data gouvernance. Elle englobe une multitude de fonctionnalités, allant de l'audit à la rectification, en passant par l'enrichissement des données. Chaque étape est pensée pour garantir une exploitation optimale des données, assurant ainsi leur fiabilité.


Accessible à tous : là où Tale of Data se distingue réellement, c'est dans sa capacité à démocratiser l'accès à des technologies avancées. Grâce à l'intelligence artificielle intégrée, la solution offre une puissance inégalée, tout en restant intuitive pour être utilisée par des experts techniques comme par des novices. C'est la combinaison parfaite entre sophistication technologique et simplicité d'utilisation.


Pourquoi choisir Tale of Data ?

  • Rapidité d'exécution : contrairement à la programmation traditionnelle, Tale of Data offre une mise en œuvre rapide, permettant aux collaborateurs d'être plus réactifs.


  • Confiance : en garantissant des données de qualité, Tale of Data renforce la confiance des collaborateurs en interne, leur permettant de s'appuyer sur des données fiables pour leurs tâches quotidiennes.


  • Autonomie des utilisateurs : après seulement une journée de formation, les utilisateurs peuvent utiliser Tale of Data, contrairement aux outils traditionnels qui nécessitent des semaines.


  • Approche no-code : Tale of Data intègre une philosophie no-code, permettant à tous, même sans compétences techniques spécifiques, de manipuler, traiter et analyser les données. Cela démocratise l'accès à des fonctionnalités avancées et favorise une adoption plus large au sein de l'entreprise.


Des fonctionnalités adaptées à chaque besoin

  • Audit : Tale of Data permet d'effectuer un audit approfondi des données pour identifier les erreurs. Grâce à cette démarche, les entreprises peuvent mieux comprendre les lacunes de leurs données.


Audit Tale of Data

  • Enrichissement : la solution permet, nativement, le regroupement de données provenant de diverses sources, qu'il s'agisse du cloud, d'ERP, des infrastructures internes de l'entreprise ou des données en Open Data. En utilisant des référentiels, des jointures et des fonctions de logique floue, Tale of Data permet de combiner des informations sans clé commune, ouvrant ainsi le champ des possibles, optimisant ainsi la pertinence et la fiabilité des données pour la prise de décision.


Enrichissement Tale of Data

  • Correction : au-delà de la simple identification des anomalies, Tale of Data suggère des corrections adaptées. Les utilisateurs ont alors la liberté d'accepter ou de refuser ces corrections, garantissant ainsi des données fiables et conformes à leurs besoins. De plus, ces corrections peuvent être automatisées et planifiées régulièrement, assurant un maintien constant de la qualité des données dans le temps.


Corriger avec Tale of Data

  • Visualisation : la solution offre la possibilité de visualiser les données en temps réel, permettant une exploitation immédiate optimale de la donnée fiabilisée. Ainsi, on passe d'une simple donnée brute à une information qualifiée, juste, pertinente et de confiance. Cette transformation de "donnée" en "information" assure que les critères des 3U sont respectés, garantissant une donnée utilisable, utilisée et utile.


Visualiser avec Tale of Data

De nombreuses entreprises, issues de divers secteurs d'activité, font confiance à Tale of Data pour la gestion et la qualité de leurs données. Ces entreprises témoignent de l'efficacité de la solution Tale of Data dans l'amélioration de la qualité de leurs données, ce qui a un impact direct sur leur performance et leur création de valeur.


Manutan, le plus grand fournisseur européen de produits et services aux entreprises, a identifié des défis liés à la qualité des données parmi ses 700 000 références.


Aude Poorjabar, responsable de la qualité et de la gouvernance des données chez Manutan, a souligné la nécessité d'industrialiser leurs processus de qualité des données.


Après une évaluation approfondie, Tale of Data a été choisi pour sa capacité à industrialiser les processus de qualité des données, à réduire drastiquement les tâches manuelles et à combiner facilement différentes sources de données.


Un analyste de la qualité des données chez Manutan a témoigné de l'efficacité de Tale of Data, notant que des tâches qui prenaient une semaine avec des scripts Python ont été accomplies en deux heures avec Tale of Data.



IV. Conclusion : la qualité des données, le pilier central de la gouvernance


Au fil de cet article, nous avons exploré l'importance cruciale de la qualité des données dans la Data gouvernance. Comme les rails solides sur lesquels roule le TGV, des données fiables sont le fondement sur lequel repose une gouvernance des données efficace.



Lorsqu'il s'agit d'apprentissage automatique, ou "machine learning", il est impératif de travailler sur des données justes. Apprendre à partir de données erronées est le pire scénario possible, car cela conduit à une connaissance faussée qui ne pourra jamais aboutir à des prédictions correctes. Investir dans la qualité des données est donc une démarche novatrice. Au début d'un tel projet, il est difficile de quantifier un ROI précis, tout comme pour un projet d'infrastructure. Cependant, cet investissement est essentiel pour la création de valeur future. Il ouvre la porte à de nouvelles opportunités et permet aux entreprises de réaliser des projets qu'elles n'auraient pas pu envisager auparavant, qui n’étaient pas accessibles.


En somme, privilégier la qualité des données, c'est bâtir les fondations solides d'une entreprise tournée vers l'avenir, garantissant une prise de décision éclairée, une innovation accrue et une création de valeur remarquable.


Tale of Data se présente comme une solution incontournable pour toutes les entreprises souhaitant assurer la qualité de leurs données. Elle offre une approche complète et innovante, adaptée aux besoins spécifiques de chaque organisation. Conçue pour être accessible à tous, cette solution est particulièrement appréciée tant par les non-techniciens, pour sa simplicité d'utilisation, que par les techniciens qui y trouvent un gain de temps considérable dans leurs tâches quotidiennes.


Pour celles et ceux qui souhaitent approfondir davantage le sujet de la gouvernance des données et découvrir les bonnes pratiques à adopter, je vous invite à consulter cet article détaillé sur notre site. Car après tout, une gouvernance des données réussie commence par des données de qualité, mais elle ne s'arrête pas là.

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