Douter de la qualité des données : un impact dans tous les domaines.

On estime que 32% des données d'une entreprise sont erronées, incomplètes, voire contradictoires. D'où l'importance de les vérifier et de les tenir à jour.

Bâtir sa stratégie sur des informations de mauvaise qualité n'est pas un gage de succès. Or environ 32% des informations dans l'entreprise sont douteuses, c’est-à-dire de mauvaise qualité.

Facteur humain et bases de données multiples en tête

Les causes de la mauvaise qualité des données sont variées et nombreuses. Le facteur humain (59% des problèmes de données) en est la première cause.

Ensuite, la multiplicité des bases de données (42%) est également un facteur important qui explique, notamment, l'existence de données contradictoires d'une base à l'autre. Il s'agit, par exemple, des coordonnées de clients différentes d'une source à l'autre.

Le big data se trouve être aussi à l'origine de données douteuses. Celles-ci proviennent, en particulier, de réseaux sociaux et autres sources externes invérifiables. Or, le big data et les réseaux sociaux sont de plus en plus à la base de la stratégie des entreprises. La prudence est donc de mise.

L'intégration de données constitue une autre menace sur la qualité des données. En effet, elle impose la préservation de l’intégrité des données lorsqu’elles sont retirées de leur emplacement d'origine, déplacées, et déposées ailleurs.

La gestion de données, représente également une source d'erreur, par exemple dans le cadre de fusion-acquisition, lorsque différentes manières de traiter et de gérer les données doivent converger.

Un impact dans tous les domaines

Dans le secteur de la santé, la qualité des données est capitale. Pour améliorer la gestion des soins,  les organismes de soins de santé doivent unifier leurs données stockées pour en garantir l’intégrité. En effet, lorsque les données sont biaisées, les corrélations qui permettraient de donner naissance à de nouvelles connaissances ne peuvent pas s’établir. C’est alors un réel gaspillage de ressources. Par exemple, St. Luke’s University Health Network a rendu ses données plus fiables en créant un suivi unique de chaque patient tout au long de son parcours de santé. Dans les services financiers, la qualité des données se situe au sommet des priorités, selon KPMG[1]. L’accès aux données en temps réel, si elles sont de qualité, permet de renforcer la relation client, la transparence, mieux gérer les risques et uniformiser ses opérations. La compagnie d’assurance française SMACL se conforme au règlement Solvency II, tout en analysant et en améliorant la qualité des données professionnelles, afin d’optimiser les niveaux de service et la performance de l’entreprise.

S'agissant de commerce, la qualité des données favorise le merchandising, la gestion des stocks, le recrutement, le marketing et les promotions, ainsi que d’autres fonctions importantes, tout en facilitant des opérations multi-canaux efficaces. Ainsi, Delaney Consulting[2] invite à penser au nombre d’heures gaspillées chaque jour par chaque détaillant aux États-Unis à cause d’erreurs de données..

En matière de fabrication, des données incorrectes ou incomplètes gênent la visibilité du processus de fabrication (production, planification de la demande) et peuvent engendrer des défauts d’ingénierie, de fabrication ou des produits défectueux. Pour RealD, producteur de technologies visuelles 3D, la gestion de qualité des données améliore considérablement sa vue d’ensemble sur son cycle de revenus.

Dans les services publics, l’exploitation de données pertinentes et fiables permet de gérer plus efficacement les budgets, les ressources et donc d’optimiser l’expérience des citoyens. C’est le cas de certains services publics qui déploient leurs ressources au bon endroit et au bon moment sur la base d’informations de bonne qualité.

Dans la chaîne logistique, les informations échangées lors de transactions existent sous différents formats. Résultat, le risque d’une mauvaise qualité des données est élevé. JOC Group, fournisseur d’intelligence en matière de commerce mondial, a établi un environnement pour nettoyer les données brutes, les transformer en un format utilisable et les livrer à travers une vue d’ensemble. Les clients disposent ainsi d'un aperçu de la concurrence, pour effectuer des études de marché, et cibler les acheteurs et fournisseurs.

Les entreprises doivent considérer leurs données comme un trésor de guerre, qu'il ne faut pas dilapider à causes d'erreurs. Lorsque les données d’entreprise sont incorrectes ou incomplètes, les mauvaises décisions ne font que se succéder. Cela diminue la confiance des consommateurs d’informations et a un impact négatif profond sur le bénéfice net de l’entreprise.


[1] Tiemann, Daniel. « M&A Experts Weigh In On Deals for 2017 », KPMG LLP, 2017

[2] Delaney, Flora. « Why Data Quality Matters to Retailers, » Delaney Consulting, août 2011.

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