Ajout ou enrichissement de données : optimiser l'intégrité des données pour obtenir des informations plus approfondies

Dans un environnement de plus en plus axé sur l'IA, garantir l'intégrité des données est devenu un impératif stratégique.

Selon le rapport 2025 Thales Data Threat Report, 64 % des organisations citent le « manque d'intégrité » comme l'une de leurs principales préoccupations lors de l'adoption de l'IA générative. On observe dès lors une prise de conscience croissante de l’importance de disposer de données fiables, complètes et précises pour soutenir la prise de décision, mieux comprendre les clients et gérer les risques. Pour répondre à ce besoin, les entreprises investissent davantage dans l’analyse de leurs clients, de leurs marchés et de leurs opérations. Cette démarche passe souvent par deux pratiques clés : l’ajout de données et l’enrichissement des données. Bien que ces deux notions soient parfois confondues, elles répondent à des objectifs distincts, en fonction du contexte d’utilisation.  

L’ajout de données consiste à compléter les enregistrements existants en intégrant des éléments manquants. L’objectif est de combler les lacunes pour rendre les informations plus fiables et cohérentes. Une fois les enregistrements complets, l’enrichissement intervient pour aller plus loin : il s’agit d’ajouter des informations contextuelles afin d’offrir une compréhension plus fine et plus nuancée. Ces deux approches sont complémentaires. L’ajout assure la fiabilité et l’exhaustivité des enregistrements, tandis que l’enrichissement leur apporte de la profondeur et de la valeur. Ensemble, elles permettent aux entreprises de tirer le meilleur parti de leurs données : analyses plus pertinentes, décisions mieux éclairées et expériences client plus personnalisées. 

Les principaux freins à l’ajout et l’enrichissement des données en entreprise

L'ajout d'informations contextuelles aux données existantes peut considérablement améliorer la valeur des analyses, mais cela rend plus difficile l'obtention et le maintien de la qualité des données. 

Le premier défi réside dans la pertinence des données utilisées. Hors de leur contexte d'origine, certaines informations peuvent devenir inexactes, voire biaisées. Il est donc essentiel de comprendre leur objectif initial et leurs limites afin de ne pas altérer les résultats. L’harmonisation entre plusieurs jeux de données reste une étape complexe. Des correspondances incorrectes ou manquantes peuvent fausser les analyses ou réduire leur pertinence. À cela s'ajoutent les différences de format, de terminologie ou d'unités, qui nécessitent un travail considérable pour garantir la cohérence. 

Une autre difficulté concerne la fiabilité des sources. Des changements imperceptibles dans la structure ou le contenu des données peuvent perturber les systèmes existants. Instaurer un échange régulier avec les fournisseurs, accompagné, si possible, d'un engagement à notifier toute modification est donc fortement recommandé. En outre, lorsque la documentation est disponible, elle est souvent sous-utilisée, ce qui rend l'utilisation des données encore plus difficile. Encourager le partage d'informations et la traçabilité contribue à une utilisation plus contrôlée. 

De même, les comportements, les structures et les préférences évoluent rapidement. Sans un système de mise à jour clair, les données enrichies risquent de perdre leur pertinence, ce qui a un impact direct sur la fiabilité des décisions qui en découlent.

Le rôle stratégique des informations en amont dans la maintenance des données

Pour maximiser l'impact des données ajoutées et enrichies, il est essentiel de comprendre leur parcours en amont. La manière dont elles sont collectées, traitées et rendues accessibles a une influence directe sur leur fiabilité et leur utilité. Tout commence par l'identification des sources. Connaître l'origine des jeux de données permet d'évaluer leur précision avant que des transformations ne viennent les dégrader. Il est également essentiel de s'assurer que les autorisations et les droits appropriés sont en place pour utiliser les données constituées. 

La fréquence de mise à jour des données est également un point essentiel. Chaque source évolue selon son propre calendrier, et une désynchronisation entre les jeux de données peut nuire à la cohérence du traitement. De même, les opérations en amont (nettoyage, filtrage, regroupement) peuvent soit enrichir, soit dévaloriser les informations. Sans visibilité sur les transformations effectuées, le risque d’utiliser des données inadaptées à l’analyse augmente considérablement.

Des contrôles réguliers des entrées et des sorties permettent de détecter les erreurs avant qu’elles n’affectent les résultats, notamment dans les systèmes de plus en plus automatisés. Il est également nécessaire de vérifier la pérennité des sources. Sans suivi, des données obsolètes, des doublons ou des boucles d’information peuvent apparaître. Enfin, les coûts liés aux licences, à l'accès, à l'hébergement et au temps passé doivent être anticipés afin d'éviter les interruptions ou les décisions tardives dans l'utilisation des données stratégiques. 

Tirer parti des outils pour améliorer l'enrichissement et l'ajout de données  

Pour rationaliser les initiatives d'enrichissement et d'ajout de données afin d'améliorer l'intégrité, les entreprises peuvent tirer parti de plusieurs outils et stratégies, tels que les : 

·       Fiches d'évaluation des fournisseurs : elles peuvent être utiles pour évaluer les fournisseurs au fil du temps. Les informations sont partagées avec ces derniers afin de les aider à hiérarchiser les améliorations et à comprendre leur impact sur les calendriers et la qualité en aval. 

·       Identifiants uniques et pérennes : ils fournissent un lien stable et cohérent entre les différents enregistrements de chaque jeu de données. Ils facilitent le rapprochement entre les sources, simplifient les opérations d'intégration et limitent le risque d'erreurs ou de doublons. Il devient désormais possible d’exploiter des jeux de données pré-liés provenant de différents fournisseurs, ce qui simplifie des processus d’enrichissement auparavant complexes. 

·       Solutions d'enrichissement des données : elles améliorent le retour sur investissement en fournissant des jeux de données de haute qualité, interconnectés et actualisés. Elles offrent une correspondance avancée pour minimiser les erreurs, garantir l'intégrité des données et simplifier la gestion de la qualité des données grâce à une intégration transparente. Des solutions sur mesure et des conseils d'experts maximisent le potentiel des données d'adresses pour une meilleure prise de décision, une plus grande efficacité et un meilleur retour sur investissement, soutenant divers objectifs, de l'évaluation des risques à la publicité ciblée. 

Dès lors, l'enrichissement et l'ajout de données offrent tous deux une valeur considérable, mais le maintien de l'intégrité des données est la clé du succès. La priorité est d'améliorer la valeur de la prise de décision, d'optimiser l'efficacité des processus et de maximiser le retour sur investissement. Qu'il s'agisse d'un acteur du secteur financier cherchant à affiner son évaluation des risques ou d'un retailer souhaitant accroître l'impact de ses campagnes ciblées, ces approches permettent de libérer le véritable potentiel des données et d'obtenir de meilleurs résultats.