Gouvernance de données efficace : pourquoi et comment optimiser la qualité de vos données ?

Maitriser la qualité des données présentes dans votre patrimoine de données est un enjeu crucial. Pour des prises de décisions éclairées, il s'agit en effet de s'appuyer sur des données correctes, complètes, à jour, cohérentes et compréhensibles par tous. Mais comment gérer une grande quantité de données ? Quels outils sont le plus adaptés à vos besoins ? Quelle démarche mettre en place ?

La gouvernance de données est essentielle aux organisations

Dans le monde numérique en constante évolution, la gestion efficace des données est devenue un enjeu essentiel pour les organisations. Les données, qu'elles soient structurées ou non structurées, constituent le moteur qui alimente la prise de décision, l'innovation et la transformation numérique. Cependant, avec l'explosion des volumes de données, il devient de plus en plus difficile de les organiser, de les sécuriser et de les exploiter de manière optimale. Mais alors, comment en tirer profit efficacement ? C'est là qu'intervient la gouvernance de données, et plus particulièrement la qualité des données.

Que représente le volume des données ?

Avant de plonger dans les coulisses d’une data de qualité, il est important de comprendre leur nature. Les données structurées, telles que les bases de données traditionnelles, sont organisées selon un modèle préétabli, tandis que les données non structurées, comme les e-mails, les médias sociaux et les fichiers multimédias, ne suivent pas un schéma prédéfini. Cette distinction est essentielle pour élaborer des stratégies de gouvernance adaptées.

En chiffres, on estime que d'ici 2025, le volume total des données dans le monde atteindra 175 zettaoctets (175 milliards de téraoctets). Cependant, seulement 0,5% de ces données sont actuellement traitées, laissant un immense potentiel inexploité. De plus, environ 80% de ces données sont non structurées, ce qui ajoute un niveau de complexité supplémentaire à leur gestion et à leur utilisation.

Les données sont devenues une ressource inestimable pour les organisations d'aujourd'hui. Elles jouent un rôle essentiel dans la prise de décision stratégique, l'analyse des performances, la compréhension des clients, l'innovation et l'optimisation des processus.

Pourquoi la qualité des données est-elle essentielle aux organisations ?

Chaque entreprise ou organisation a ses propres enjeux en fonction de sa stratégie, son environnement, ses objectifs. Les données interviennent dans plusieurs cas.

Pour prendre des décisions éclairées et analyser des performances

La première utilité des données pour les organisations réside dans leur capacité à fournir des informations cruciales pour la prise de décision éclairée. Les données permettent d'évaluer les performances passées, de comprendre les tendances actuelles et de prédire les évolutions futures. Grâce à une analyse approfondie, les dirigeants peuvent prendre des décisions stratégiques plus informées, basées sur des faits plutôt que sur des conjectures.

Pour comprendre et gérer la relation client

Les données client sont une mine d'or pour les organisations. Elles fournissent des informations précieuses sur les comportements, les préférences, les habitudes d'achat et les besoins des clients. En analysant ces données, les organisations peuvent mieux comprendre leur marché cible, adapter leurs produits et services en conséquence, et fournir une expérience client personnalisée et satisfaisante.

Pour faciliter l’innovation et le développement de nouveaux produits/services

Les données peuvent stimuler l'innovation en fournissant des informations sur les tendances du marché, les produits les plus appréciés, les commentaires des clients et les besoins non satisfaits. Les organisations peuvent exploiter ces données pour développer de nouveaux produits, services ou améliorations qui répondent aux attentes du marché et se démarquent de la concurrence. Les données favorisent ainsi l'adaptation aux besoins changeants des consommateurs.

Pour faire des prévisions et planifications

Les données historiques et en temps réel permettent aux organisations de faire des prévisions précises et de planifier leurs activités futures. Cela inclut la gestion des stocks, la planification de la demande, la budgétisation et la prévision des ventes. En se basant sur les données, les organisations peuvent mieux anticiper les fluctuations du marché, ajuster leurs stratégies et optimiser leurs performances. Ce qui est indispensable pour être compétitif. C’est en ça que la donnée est si préciause pour les organisation et organisations.

Pourquoi et comment s’assurer de la qualité de ses données ?

Au-delà de la possession de donnée, il est important de manipuler des données de qualité pour pouvoir en extraire leur potentiel. Mais comment peut-on garantir la qualité de son patrimoine de données ?

La fiabilité des données : la mise en place et la maintenance d’une gouvernance solide qui garantit la qualité, et l'exactitude des données, renforce la confiance des utilisateurs dans les informations qu'ils consultent et utilisent. L'un des aspects clés de la gouvernance de données, c’est la qualité des données.

L'expression "garbage in, garbage out" exprime l'importance de garantir la qualité des données dès leur origine. La qualité des données concerne la précision, la fiabilité, la cohérence et la pertinence des informations qu'elles contiennent.

Dans le cadre de la gouvernance de données, il est essentiel de définir des politiques et des processus pour identifier, nettoyer et supprimer les données non conformes ou inutiles.

Quels critères définissent une bonne qualité des données ?

La qualité des données fait référence à la mesure dans laquelle les données sont pertinentes et précises en fonction de l’usage attendu par ses utilisateurs. Une bonne qualité des données est essentielle pour garantir la crédibilité des analyses, des rapports et des prises de décision basées sur ces données. Ci-dessous quelques caractéristiques clés de la qualité des données :

Qu’elles sont les bonnes pratiques et les outils pour assurer une bonne qualité de la donnée ?

La qualité des données doit être un sujet transverse dans l’entreprise

Qui est chargé de s’assurer de la qualité des données ? Nous sommes convaincus qu’elle ne doit pas être une préoccupation des seules équipes Data ou IT. Elle doit être l’affaire de tous !

Pour s’assurer de la qualité des données à la mise en place d’une gouvernance de données, une culture de la data doit se former au sein de l’entreprise ou l’organisation pour sensibiliser à différents sujets comme le sur-stockage, les sources, la classification des données enregistrées etc. Mais aussi, et bien sûr, à la qualité des données enregistrées.
Par exemple, ça peut être à la saisie de contact sur un salon (équipe commerciale), les demandes spécifiques des clients (équipe administration des ventes), mise à jour des stocks (équipe production), etc. La génération de données se fait à tous les niveaux, dans les différents métiers, c’est

Le contrôle de qualité doit se faire tout au long du cycle de vie des données

Techniquement, voici un exemple de mise en place de suivi de la qualité des données. Il requiert une approche impliquant l'analyse, la classification et le traitement continu tout au long de leur cycle de vie. Chaque donnée existante doit être soigneusement examinée, cataloguée et traitée, tandis que les nouvelles données nécessitent une évaluation initiale, une classification appropriée et un traitement adapté en fonction de leur nature.

Il est crucial de reconnaître que les données ne sont pas figées une fois traitées. Elles peuvent devenir obsolètes, vulnérables, non conformes ou sensibles avec le temps. Par conséquent, une vigilance constante ou récurrente est nécessaire pour assurer la sécurité, la conformité et la pertinence des données à mesure qu'elles évoluent.

En adoptant une gouvernance opérationnelle des données, les organisations peuvent s'assurer que chaque donnée est évaluée de manière régulière, tout en mettant en place des mesures appropriées pour maintenir leur valeur. Ce processus itératif garantit une gouvernance des données solide et favorise une prise de décision éclairée basée sur des informations fiables.

Adopter une démarche itérative

La mise en place d’une démarche itérative est faite dans le but d’avoir une analyse, une observation et amélioration continue. Pour avoir une vision globale sur le maintien de qualité des données, voici un exemple de démarche itérative de suivi de qualité de la donnée, avec les différentes étapes et les multiples solutions / outils existant pour chacune d’elles.

Utiliser les bons outils au bon moment

Avec la connaissance des différentes étapes du cycle de vie d’une donnée et de la démarche d’une amélioration continue (ci-dessus) il est plus facile d’associer les outils à disposition à chaque étape.

Solutions de Data Catalog

C'est un outil qui permet de cataloguer et organiser les données d'une entreprise de manière centralisée. Elle offre une vue consolidée des différentes sources de données disponibles, facilitant ainsi la recherche et l'accès aux informations. De plus, elle fournit des métadonnées détaillées sur les données, telles que leur origine, leur structure et leur qualité, ce qui aide les utilisateurs à comprendre et à évaluer leur pertinence avant de les exploiter.

Solutions de Data Lineage

Une solution de data lineage est un outil qui permet de suivre et de documenter le parcours des données depuis leur source initiale jusqu'à leur utilisation finale. Elle offre une visibilité complète sur les transformations et les étapes intermédiaires subies par les données, permettant ainsi de comprendre leur origine, leur qualité et leur traçabilité. Grâce à la data lineage, les utilisateurs peuvent prendre des décisions éclairées et avoir confiance dans l'intégrité des données qu'ils utilisent.

Solutions de découverte de données

Une solution de découverte de données, également connue sous le nom de data discovery, est un outil qui facilite l'exploration et l'identification des données pertinentes au sein d'un environnement informatique. Elle permet aux utilisateurs de rechercher, de parcourir et de comprendre les différentes sources de données disponibles, en mettant en évidence les schémas, les relations et les modèles qui existent entre les ensembles de données. Cela aide à découvrir de nouvelles perspectives et à prendre des décisions éclairées basées sur les informations trouvées.

Outils d’analyse qualité des données (DQ)

Un outil d'analyse de qualité de la données permet de détecter quelles sont les donnée de tout ou partie d'un patrimoine de données qui sont valides et exploitables. Le cas contraire, ces dernières sont exposées pour être complétées, supprimées ou mise à jours.

Systèmes de Master Data Management

Le Master Data Management (MDM), ou gestion des données de référence, vise à garantir qu'une organisation utilise une version précise, mise à jour de ses données et de qualité. L'objectif est de s'assurer que toutes les décisions de l'organisation reposent sur cette version fiable des données.

Solutions de partage de données

Une solution de solution de partage de données permet de centraliser des données APIfiées (datasets) afin de fluidifier le partage de données entre utilisateurs et en faciliter la re-utilisation au sein de produits digitaux innovants.

Outils de transformation des données

Un outil de transformation de données est un logiciel ou une plateforme qui permet aux entreprises de résoudre les problèmes de compatibilité et d'améliorer la cohérence de leurs données. En exécutant diverses fonctions telles que l'agrégation, le tri et le nettoyage des données, ces outils convertissent les données dans un format compatible avec le système de destination. Cela permet d'optimiser et d'intégrer les données, les rendant ainsi prêtes à être traitées.

Outils de visualisation et de reporting

Un outil de visualisation et de reporting de données est un logiciel ou une plateforme qui permet aux utilisateurs d'explorer, d'analyser et de présenter visuellement des données de manière claire et intuitive.

En résumé, la gouvernance des données implique une responsabilité partagée par tous les acteurs d’une l’organisation ; c’est effectivement une approche transverse qui vise à mieux comprendre le cycle de vie des données et leur usage.

Mais si la gouvernance des données est effectivement tout d’abord une culture d’entreprise/d’organisation, la technologie et les outils ont des rôles clés et complémentaires car ils permettent de faciliter différentes actions autours des données :

• documenter,
• sécuriser,
• monitorer,
• partager,
• valoriser, ….

Et vous, avez-vous une confiance à 100% à vos données ? Dawizz peut vous apporter du soutient dans différentes étapes de votre gouvernance de données, y compris la maîtrise de la qualité.

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