Les données sont au cœur de tout ce qui est important pour les entreprises aujourd’hui. Les organisations dépendent des données pour prendre un grand nombre de leurs décisions commerciales les plus cruciales. Par conséquent, les entreprises doivent mettre en œuvre un vaste processus de gestion de la qualité des données afin de garantir l’efficacité de l’information. C’est pourquoi le domaine de la gestion de la qualité des données est devenu si important, en particulier à l’ère de l’explosion des données massives (big data).
Avant que les entreprises puissent tirer profit de l’explosion des données volumineuses, elles doivent mettre en œuvre des pratiques de gestion de la qualité des données. Ces pratiques contribueront à garantir la cohérence, l’exactitude et la validité des informations.
Ce blog explique la gestion de la qualité des données, identifie les meilleures pratiques nécessaires pour garantir la qualité des données et explique pourquoi elle est importante. Restez avec nous jusqu’à la fin de ce blog pour en savoir plus.
Qu’est-ce que la gestion de la qualité des données ?
La gestion de la qualité des données est un ensemble de méthodes destinées à préserver la haute qualité des données. Elle est souvent appelée DQM et comprend tout, de la collecte des données à la mise en place de processus d’information avancés et à la distribution utile des données.
Il vous aide également à gérer les informations dont vous disposez. Pour obtenir des informations exploitables et surtout fiables à partir de vos données, une gestion efficace de la qualité des données est largement considérée comme vitale pour une analyse cohérente des données.
Importance pour la gestion de la qualité des données
La gestion de la qualité des données est importante pour donner un sens à vos données, ce qui peut aider votre entreprise à long terme. Parlons de l’importance de la gestion de la qualité des données.
- Une bonne gestion de la qualité est le fondement de toutes les initiatives commerciales. La gestion des programmes de qualité des données permet de créer et d’appliquer des règles de qualité des données dans tous les services de l’organisation. Des données obsolètes ou non fiables peuvent conduire à des erreurs.
- Des données précises et actualisées vous donnent une image claire des activités régulières de votre entreprise. Vous pouvez donc être sûr que des applications utiliseront toutes ces données en amont et en aval. La gestion de la qualité des données permet également de réduire les coûts.
- Une mauvaise qualité peut entraîner des maladresses et des oublis coûteux, tels que la perte du suivi des commandes ou des dépenses. Grâce à une bonne compréhension de vos informations, DQM vous fournit une base de données solide qui vous aide à comprendre votre activité et ses coûts.
- La gestion de la qualité est une exigence finale si vous voulez atteindre vos objectifs en matière de conformité et de risque. Il peut y avoir un niveau « acceptable » de qualité des données défini par un organisme, tel qu’un conseil ou une commission de gouvernance des données. Des processus transparents et des lignes de communication ouvertes sont des éléments essentiels d’une excellente gouvernance des données.
La qualité des données est essentielle dans le processus de mise en place d’un cadre de gouvernance des données. En outre, un DQM efficace permet aux responsables des données de s’acquitter plus efficacement de leurs tâches.
Bonnes pratiques de gestion de la qualité des données
Voici cinq bonnes pratiques que les entreprises qui commencent à peine le processus de gestion de la qualité des données peuvent garder à l’esprit :
Pratique 1 : examiner les données les plus récentes
Tout d’abord, vous disposez probablement d’un grand nombre d’informations sur vos clients. Vous ne voulez pas que des données insuffisantes restent bloquées dans votre nouvelle architecture de données. Ainsi, lorsque vous commencez à travailler sur le DQM, vous devez vérifier les données dont vous disposez déjà.
Il s’agit de dresser une liste des incohérences, des erreurs et des doublons et de résoudre les problèmes qui se posent. Cela permet de s’assurer que les données qui entrent dans votre infrastructure sont de la meilleure qualité possible.
Pratique 2 : Pare-feu dans la gestion de la qualité des données
L’installation d’un pare-feu pour protéger l’entreprise contre l’introduction de données erronées peut contribuer à éviter que le système ne se dérègle. Un pare-feu est un logiciel qui empêche automatiquement un incendie métaphorique de se propager. Dans ce cas, l’incendie sera causé par des données inexactes.
Les pare-feu permettent d’éviter les erreurs des utilisateurs en empêchant les mauvaises données d’entrer. Il est facile pour les utilisateurs de commettre des erreurs, mais les pare-feux permettent de les arrêter plus facilement.
Le nombre maximum d’utilisateurs pouvant ajouter des données à l’infrastructure est un facteur essentiel qui influe sur la précision des données. Mais dans de nombreuses grandes entreprises, il est important d’avoir plus d’une voie d’accès.
Pratique 3 : réunir DQM et BI
Dans la culture d’entreprise moderne d’aujourd’hui, l’intégration est le sujet brûlant dont tout le monde parle. Lorsque les systèmes sont intégrés, ils fonctionnent mieux.
Aucune entreprise ne peut se permettre de vérifier en permanence l’exactitude de chaque enregistrement de données. Toutefois, l’intégration d’outils de veille stratégique au DQM peut contribuer à l’automatisation du processus.
Par exemple, les nouveaux ensembles de données susceptibles d’être consultés fréquemment peuvent faire l’objet d’un audit dans le cadre du cycle de gestion de la qualité des données. Elle précisera les critères d’identification pour l’évaluation.
Pratique 4 : Placer les personnes concernées dans leur rôle
Plusieurs personnes dans votre entreprise sont responsables du processus de qualité des données. Et chacun de ces emplois s’accompagne d’un ensemble de tâches qui lui sont propres. Lorsque ces emplois sont occupés par des personnes qui s’investissent dans leur travail, on s’attend à ce que les normes de gouvernance soient toujours respectées.
Pratique 5 : la gouvernance des données peut être assurée par la mise en place d’un conseil d’administration
Un conseil de gouvernance des données doit être mis en place pour protéger les entreprises contre les dangers liés à la prise de décisions fondées sur des données. L’organisation élaborera des politiques et des normes pour la gouvernance des données. Les participants au panel doivent comprendre des professionnels des technologies de l’information et des entreprises.
Une réunion régulière du conseil de gouvernance des données est également nécessaire pour définir de nouveaux objectifs de qualité et suivre les progrès des initiatives DQB DQM dans les différents LOB. Il faut trouver un moyen de le mesurer pour améliorer la qualité des données. Il est donc utile de disposer d’une échelle de mesure précise.
Conclusion
Nous espérons sincèrement que ce blog vous a fourni tous les détails nécessaires pour maintenir la qualité de vos données. Nous espérons également que vous conviendrez que la mise en place d’une gestion de la qualité des données est essentielle pour que votre entreprise reste compétitive sur le marché numérique d’aujourd’hui.
N’oubliez pas que certaines entreprises considèrent le DQM comme un défi, malgré la charge que représente la conservation de données de haute qualité. Par conséquent, si votre entreprise s’assure que ses données sont exactes, vous aurez un avantage concurrentiel.
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