Pourquoi est-il important de disposer de données fiables et de qualité ?
Avant de rentrer dans le vif du sujet, il convient de définir ce qu’est une donnée de qualité. C’est avant tout une donnée complète, fiable (sans erreur), à jour, accessible et intègre, dont on connaît l’origine. Ces critères sont un prérequis pour que les entreprises en tirent de la valeur.
Quel que soit le secteur d’activité des organisations, la data est un actif valorisable. Or, elle est bien souvent négligée, même si cela tend à changer. Élément clé pour une prise de décision stratégique, la donnée, si elle est de mauvaise qualité, peut avoir des conséquences directes sur la performance de l’entreprise, avec parfois des pertes financières à l’arrivée.
La complexe collecte des données
Le patrimoine de données d’une entreprise est constitué de données d’origines internes et externes. Très souvent, celles-ci sont brutes et proviennent de multiples sources (fichiers, API, collecte manuelle, applications métiers, remontée d’équipements…). Avec autant de canaux d’acquisition, le format et la qualité des données sont donc hétérogènes, ce qui nécessite un traitement particulier, et ce, dès la phase de collecte. Or, la mise en place de processus de contrôle et de cohérence demeure un véritable défi pour les organisations, car ils sont très chronophages et gourmands en temps homme.
La rigueur est donc de mise pour la collecte des données, si l’on veut assurer l’intégrité des informations et pouvoir les exploiter. C’est la première étape incontournable d’un travail sur la qualité des data, devenue cruciale pour la performance des organisations.
Les apports d’une donnée de qualité pour l’entreprise
Disposer d’une donnée de qualité, c’est garantir des analyses fiables, des prises de décisions avisées, et éviter des erreurs et pertes dommageables. Voilà trois raisons pour lesquelles, indépendamment de leur secteur, de leur métier ou de leur taille, les entreprises doivent porter une attention particulière à la qualité des données.
Éviter les erreurs dommageables
Une qualité des données insuffisante peut avoir des conséquences financières sur l’entreprise. En outre, cela induit des pertes de temps et de productivité, imposant aux collaborateurs des tâches chronophages et parfois sans réelle valeur ajoutée.
De manière générale, la mauvaise qualité des données pose des problèmes de transmission d’informations, de productivité des collaborateurs et de compétitivité de l’entreprise. Pour les services RH par exemple, une donnée de mauvaise qualité – par exemple une méconnaissance des effectifs – peut masquer les réels besoins en termes de formation, d’allocation de ressources ou de répartition des talents dans les différentes filiales.
Prendre les bonnes décisions
Exploiter et analyser la donnée permet de prendre les bonnes décisions, de réagir rapidement en cas d’alertes, ou encore d’anticiper des menaces, des changements de condition de marché pour ne pas se trouver au pied du mur. Avec des données approximatives, les décisions sont bancales, et les risques de se tromper, plus élevés. Analyser une donnée de qualité permet également de mettre en place des plans d’actions efficaces et fiables. Tout ceci a un impact direct sur la performance de l’entreprise. C’est d’autant plus vrai pour les services financiers – contrôle de gestion, trésorier – qui manient au quotidien des données attestant de la santé financière de l’entreprise et qui doivent produire de nombreux rapports : planification budgétaire, rolling forecast, prévisions de trésorerie, collecte des éléments budgétaires…
Ajuster les prévisions et les tendances d’activité
Une donnée de qualité donne des indications sur l’activité de l’entreprise et les opportunités commerciales, mais aussi les points faibles de l’organisation. Plus l’entreprise connaît son marché et son environnement, mieux elle pourra répondre aux problématiques de ses cibles, adapter son discours commercial et vendre plus efficacement, ou alors améliorer son offre et ses services. Comment prévoir le niveau des stocks sans données de qualité ? Comment anticiper les pics d’activité sans data fiable ? Comment animer les équipes autour d’objectifs sans retour en temps réel ?
Comment améliorer la qualité des données en entreprise ?
Les entreprises perdent plus de 12 millions d’euros par an à cause de la mauvaise qualité des données. Le soigner n’est donc plus une option. Pour ce faire, voici quelques bonnes pratiques de référence.
Faites un état des lieux des données
Les entreprises sous-estiment souvent la volumétrie et la variété des données qu’elles gèrent ou conservent. Chaque service ou personne utilise son logiciel, des fichiers personnels, ou encore des supports papier. De plus, les organisations exploitent de plus en plus de données externes pour enrichir leur patrimoine, développer de nouveaux services et gagner en performance. Ces data sont collectées via des API, des ETL ou des techniques d’acquisition et d’échange diverses. Difficile donc de savoir quelle donnée correspond à qui et à quoi. Un état des lieux complet et précis de l’ensemble des données de l’entreprise permet de repartir sur de bonnes bases.
Nettoyez les données
Cette étape est la plus importante pour améliorer la qualité des données. Il s’agit de disposer d’un socle de données précis et complet qui pourront être exploités comme des informations justes et pertinentes. Pour cela, plusieurs étapes sont nécessaires
Mettre en place des contrôles de cohérence
Le contrôle de la fiabilité et de la cohérence des données est l’étape la plus chronophage pour tous les gestionnaires responsables de leur collecte. Pouvoir automatiser ces contrôles est donc un avantage considérable. Ces contrôles portent sur de multiples critères : format, devise, source, ordre de grandeur, langue… Détecter les données incohérentes au sein même des processus de collecte permet de les fiabiliser.
Supprimer les doublons
Les données en double faussent les analyses et peuvent créer de la confusion. De plus, si elles sont stockées dans plusieurs applications, logiciels, fichiers ou bases de données, difficile de connaître la data maîtresse et d’exploiter la bonne information. L’identification puis la suppression des doublons sont donc indispensables pour fiabiliser le patrimoine de données.
Renseigner les données manquantes
Un simple trou dans la raquette peut empêcher l’exploitation d’un jeu de données complet… Le nettoyage des données met aussi en évidence celles qui manquent, pour que les entreprises puissent les renseigner et capitalisent sur leur valeur. Sans cette étape de repérage des données manquantes et de complétion, les organisations peuvent passer à côté d’opportunités intéressantes et génératrices de business.
Harmoniser les formats des data
Le nettoyage, ainsi que les contrôles de cohérence mettent en évidence l’hétérogénéité des formats. Des dates aux formats variables, des devises, des pourcentages ou des nombres décimaux, des puissances de 10 (ou pas), des points, des virgules, des tirets de toutes les tailles… le diable se cache dans les détails. La mise en forme est une étape indispensable pour bénéficier d’un patrimoine de données cohérentes, de qualité et exploitables. Sans cela, les données au format non conforme ou mal renseignées seront ignorées, ou feront échouer les analyses. Ce qui, dans tous les cas, est contre-productif.
Créez des processus de collecte des données
La collecte des données est un véritable point de douleur pour les responsables métier. Même si des solutions existent, plusieurs sources de données, et par conséquent, informations leur échappent. Créer des processus de collecte automatisés, adaptés à chaque métier ou chaque besoin est donc indispensable. API, formulaires de collecte, consolidation de fichiers… tous les processus doivent être listés et analysés pour en évaluer leur pertinence et les adapter si besoin.
Impliquez les équipes
Pour une démarche de qualité des données efficace, les collaborateurs doivent comprendre l’importance de la qualité des données. Sans cette sensibilisation, toutes les initiatives trouveront leurs limites. Les utilisateurs ont besoin de savoir pourquoi un effort leur est demandé en termes de rigueur de gestion de leurs données, ce qu’ils vont en tirer et comment ils contribueront à la génération de valeur pour l’entreprise. Pour une meilleure adoption des processus de collecte de data, il est préférable d’opter pour des outils ergonomiques ou qui ne nécessitent pas de changement des usages trop importants.
Créez des workflows de validation
Plusieurs personnes sont souvent impliquées dans les processus de collecte et de consolidation des données. Dans un tel cas, des niveaux de validation intermédiaires sont mis en place pour contrôler la qualité des données. Ces processus, s’ils sont manuels, par exemple basés sur des envois de mail, sont chronophages et peu traçables. Ils nécessitent alors un suivi rigoureux de la part du responsable de la collecte. En créant des workflows automatisés de collecte, de validation et éventuellement de consolidation, l’ensemble du processus gagne en qualité et en fiabilité. Et au final, les contrôles sont bien plus rapides.
La qualité des informations est essentielle. Elles sont le socle de la prise de décision, de la génération de rapport, du reflet de la santé des entreprises. Mettre l’accent sur le nettoyage et le contrôle des données est un travail de fond qui doit être privilégié, et ce dès la phase de collecte. Pour cela, des outils annexes aux solutions métiers peuvent vous épauler. Et parmi eux, se trouve Gathering Tools, qui fiabilise et sécurise vos workflows de collecte gérés par Excel.