On a vu que la qualité des données est une problématique majeure pour les entreprises, mais aussi un levier de performance.
Mais alors comment l’améliorer? Voici quelques pistes de réflexion
Quelle démarche de Qualité des données
Un état des lieux peut sembler basique, mais permet de prendre la mesure de la situation. Que ce soit par échantillonnage ou en analysant vos SI, vous saurez à quel point vos données sont fiables ou erronées… Exhaustives ou incomplètes. Cela donne aussi une première idée de qui intervient sur quelle donnée, de l’endroit (le système) dans lequel telle ou telle information est stockée…
Ensuite mobiliser! Et pour cela les exemples concrets glanés lors de l’état des lieux vous seront utiles. Pourquoi mobiliser? Parce que vous ne pourrez traiter un sujet de la qualité des données au sein de votre organisation tout(e) seul(e). Il faut constituer une équipe avec des compétences métier et techniques et gérer le sujet en mode projet… sans peine d’être complètement débordé ou démotivé face au travail. Il faudra également communiquer fortement au-delà de l’équipe projet notamment avec un sponsor reconnu.
Définir sa Stratégie Data c’est organiser les cycles de vie de chaque donnée qui circule dans l’entreprise. Cela rejoint à la fois des sujets de Gouvernance, d’Architecture (ou d’Urbanisation) et de processus métier. Quels sont les systèmes-maitres? Comment transmettre la donnée à tel autre système? Qui met à jour cette information et quand? On va progressivement clarifier l’organisation de l’information.
Pour cela, on va définir alors un plan d’action pour mettre en musique cette stratégie. On mettra en place de outils dédiés à la gouvernance, on modifiera les systèmes (ex ajout de contrôles pour éviter les erreurs de saisie), on modifiera les procédures opérationnelles ou on corrigera effectivement les données.
Enfin, parce que la qualité est un effort continu, il faut mettre en place un Contrôle avec des indicateurs concrets pour suivre la qualité des données. Mais aussi des instances et des processus de pilotage. Il s’agit de s’assurer que la situation ne se dégrade pas dès la fin du projet!
La donnée est une ressource essentielle
La qualité des données c’est donc s’assurer d’avoir des données exactes, « fraîches », disponibles.
Mettre en place des moyens de contrôler, de piloter et d’améliorer cette qualité des données c’est donc s’assurer que vos utilisateurs disposent d’applications performantes et fiables. C’est la volonté que les opérationnels ne perdent pas un temps précieux en dysfonctionnements internes.
Bref… c’est indispensable pour l’efficience au sein de votre organisation !
Améliorer la qualité des données : principes essentiels
1. Importance de la gouvernance des données
La gouvernance des données constitue un pilier central pour garantir la qualité des données. Elle définit qui est responsable de chaque aspect des données, de la création à l’archivage. La mise en place de processus structurés permet d’éviter les erreurs et de garantir une meilleure intégrité des informations. En contrôlant leur gestion, vous améliorez leur fiabilité et cohérence. Cela inclut des aspects techniques comme les systèmes maîtres et les processus d’urbanisation, ainsi que des aspects humains tels que l’engagement des collaborateurs.
2. Évaluation initiale de la qualité des données
L’évaluation de la qualité des données permet d’identifier les lacunes et de mettre en lumière les erreurs, les données manquantes ou obsolètes. Cette phase est essentielle pour une stratégie réussie. Elle doit inclure des audits réguliers et une analyse des systèmes d’information (SI) afin de définir des priorités d’amélioration. L’échantillonnage est un outil courant pour mesurer l’exactitude et l’exhaustivité, fournissant ainsi une base solide pour optimiser les processus en aval.
3. Mobilisation et engagement des équipes
La qualité des données ne peut être assurée par une seule personne ; il est nécessaire de créer une équipe multidisciplinaire qui comprend à la fois des experts métier et techniques. Ce travail collaboratif, souvent structuré en mode projet, permet de gérer la complexité du traitement de la qualité des données. La communication autour du projet, avec l’appui d’un sponsor, garantit une mobilisation durable et l’implication des parties prenantes à tous les niveaux de l’organisation.
4. Stratégie et outils pour garantir la qualité des données
Une stratégie de gestion des données bien définie s’accompagne d’outils dédiés qui permettent de suivre leur cycle de vie et d’identifier les problèmes en temps réel. Ces outils peuvent inclure des systèmes de gouvernance, des contrôles automatiques pour éviter les erreurs de saisie et des correctifs pour les données existantes. La définition de plans d’action concrets, incluant des mises à jour régulières et des contrôles renforcés, assure une amélioration continue de la qualité.
5. Contrôle continu et indicateurs de performance
Pour garantir une amélioration continue, la mise en place de systèmes de contrôle rigoureux est cruciale. Cela passe par l’élaboration d’indicateurs de performance spécifiques qui permettent de suivre l’évolution de la qualité des données sur le long terme. Ces indicateurs doivent être intégrés dans les instances de gouvernance existantes afin de détecter rapidement les dérives potentielles et de maintenir un haut niveau de précision dans les informations traitées au sein de l’organisation.
(Merci à Jean-Luc pour ses inputs sur cet article!)
Les sujets qui m’intéressent le plus sont Data, Organisation et Temps Réel !
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Andrea
