Qualité de la donnée

Qualité de la donnée : quels enjeux ?

Pour les organisations, maintenir un excellent niveau de qualité des données est absolument impératif.

Selon une étude réalisée par le cabinet McKinsey, les employés consacrent en moyenne 30 % de leur temps à des tâches sans aucune valeur ajoutée. Pourquoi ? Du fait de données de mauvaise qualité et difficilement accessibles. Une database qualitative permet alors aux équipes internes de gagner du temps.

Mais surtout, il convient de rappeler que les données collectées participent au processus décisionnel. Les informations non fiables et non actualisées augmentent ainsi le risque de choix erronés.

Par ailleurs, partager des données fausses vers l’externe (que ce soit aux clients, partenaires, citoyens, concurrents) sera particulièrement préjudiciable à l’organisation.

Comment améliorer la qualité de la donnée ?

À l’heure du big data, l’enjeu pour les organisations est d’améliorer la qualité des données collectées. Heureusement, celle-ci repose sur plusieurs paramètres sur lesquels il est possible d’agir.

La gouvernance des données

La gouvernance renvoie à une politique d’utilisation et de gestion des données dont l’objectif est de :

• Répondre à ses obligations légales ;
• Valoriser les données ;
• Aider les décideurs à faire les bons choix ;
• Protéger ses informations confidentielles ;
• Et bien sûr, s’assurer de la qualité de ses données.

La gouvernance de data est d’autant plus importante que les énormes volumes de données, la variété des formats et des emplacements rendent difficile le traitement efficace de toutes les informations à disposition.

Les collaborateurs en charge de la gouvernance doivent donc définir des cadres et des méthodologies afin de rendre leurs données plus accessibles, plus fiables, plus pertinentes et plus qualitatives.

Le traitement des données

Corollaire de la gouvernance de données, l’idée est de toujours tendre vers la qualité et l’excellence.
À ce titre, un data management efficace repose sur les actions suivantes :

• Nommer un responsable du traitement des données : il est chargé de la gestion de la qualité des datas.
• Définir un cadre : l’idée est de définir plusieurs règles en matière de collecte de données, analyse, stockage, utilisation, classification, protection, accès, etc.
• Définir les critères de qualité : il s’agit par exemple des sources de données, de leur niveau d’actualisation, de leur durée de conservation, …
• Établir une méthodologie : ce sont les différentes étapes du processus ; de la préparation à l’utilisation finale, en passant par l’intégration des données. La définition de cette méthodologie doit permettre d’anticiper les éventuels problèmes.
• S’adapter : afin d’avoir des données de haute qualité en tout temps, il est primordial d’effectuer des analyses régulières. En cas de non-conformité, une réactualisation des données sera nécessaire.

Les outils de gestion

Pour exploiter de grandes masses de données de manière efficace, les outils sont aujourd’hui indispensables. Ils permettent d’automatiser le traitement de la data en limitant le temps passé et le risque d’erreur.

Cependant, il est primordial d’utiliser des solutions performantes qui se concentrent davantage sur la qualité que la quantité des données traitées.

C’est justement le cas d’Opendatasoft. D’une part, notre plateforme dispose de plus de 50 processeurs vous assistant dans le traitement des données. Par exemple, vous pourrez remplacer du texte, créer un point géographique, pseudonymiser les données (pour plus de confidentialité), normaliser une date, etc. Et ce, sans avoir besoin d’écrire de ligne de code.

D’autre part, vous pouvez accéder à notre Data Hub ODS pour croiser vos données avec plus de 28 000 datasets publics et entretenus par nos équipes afin d’enrichir vos bases de données.

La culture de la donnée

Si les données qualitatives sont facilitées par la présence d’outils technologiques performants, ce sont d’abord les êtres humains qui les utilisent.

Il convient alors de sensibiliser ses équipes sur l’importance de la data, aussi bien au niveau de la collecte, que du traitement ou de l’analyse des données.

Et cela ne concerne pas seulement les data scientist, data analyst et autres experts de la data. Et pour cause, les équipes opérationnelles (commerciaux, produits, marketing, etc.) et la direction ont également vocation à exploiter les données. Il est donc logique que chaque département participe à l’amélioration de la qualité de la donnée.

Les métadatas

Les métadonnées sont généralement définies comme des données décrivant d’autres données. L’idée est de redonner du contexte à vos data en répondant aux questions de base : qui, quoi, où, quand, comment, pourquoi ?
Cela permet alors de simplifier l’accessibilité des datas en offrant d’abord un résumé du contenu de ces dernières.

Mais attention, pour améliorer la qualité de la data, il convient de bien construire ces métadonnées. Cela permettra également de renforcer la cohérence de votre écosystème.