Qualité des données

Qu'est-ce que la qualité des données ?

La qualité des données fait référence à l'état d'une collection de données basé sur plusieurs facteurs. Un ensemble de données avec une assurance qualité élevée est considéré comme apte à répondre aux besoins de l'entreprise. Cela signifie que les données sont précises, pertinentes, uniques et mises à jour. Les données de faible qualité sont généralement désorganisées, incohérentes, incomplètes et vulnérables aux failles de sécurité.

La gestion de la qualité des données garantit que les normes et procédures de qualité sont mises en œuvre avec succès et maintenues tout au long du processus de données. Cela inclut le profilage des données et de leur état actuel, le rapport des objectifs et des erreurs de données, la réparation des données défectueuses et l'enrichissement des données futures en les surveillant à long terme. 

Les logiciels de qualité des données analysent les ensembles de données à l'aide de l'intelligence artificielle pour identifier les données incorrectes, incohérentes et incomplètes tout en respectant les normes de l'entreprise.

Les outils de qualité des données permettent également aux entreprises d'automatiser la manière dont elles identifient les anomalies, de prendre des mesures préventives pour préserver la qualité, de mettre en œuvre des fonctions de nettoyage automatisées et d'offrir des modifications et une standardisation. Certaines entreprises intégreront des plateformes de gestion des données pour rationaliser la manière dont elles organisent et déplacent leurs données.

Logiciel Qualité des données

Logiciel mentionnant qualité des données comme fonctionnalité ou terme.

ZoomInfo Sales

Anomalo

Monte Carlo

SAP Master Data Governance (MDG)

Soda

Apollo.io

Pourquoi la qualité des données est-elle importante ?

Les données sont essentielles pour les entreprises qui les utilisent pour influencer leur prise de décision, apporter des changements à la production et mener des analyses globales de gestion des risques.

S'assurer que la qualité des données est à la hauteur ne se résume pas à vérifier qu'elles sont « bonnes ». Cela implique de collecter des données à partir de sources fiables, de mener des contrôles fréquents d'assurance qualité et de maintenance, et d'utiliser ces données efficacement dans la planification commerciale. Des données de haute qualité aident les entreprises à améliorer leur fiabilité et augmentent la qualité de leurs pratiques commerciales.

Des données de faible qualité peuvent causer des problèmes importants pour une entreprise. Voici comment les données peuvent avoir un impact négatif sur une entreprise qui ne priorise pas la qualité des données. 

• Des données de marché inexactes feront manquer aux entreprises des opportunités de croissance. 
• De mauvaises décisions commerciales peuvent être prises sur la base de données invalides. 
• Des données clients incorrectes peuvent créer de la confusion et de la frustration pour l'entreprise et le client.
• La publication de faux rapports de qualité des données peut ruiner la réputation d'une marque.
• Un stockage inapproprié des données peut rendre les entreprises vulnérables aux risques de sécurité. 

Facteurs affectant la qualité des données

Sept facteurs majeurs contribuent à la qualité des données commerciales. Ces facteurs aident les entreprises à déterminer quelles zones de données manquent de qualité et ce qui doit être abordé pour améliorer la qualité. 

1. Précision : Dans quelle mesure les données reflètent-elles correctement les informations qu'elles tentent de représenter.
2. Complétude : L'exhaustivité des données. Si les données sont complètes, cela signifie que toutes les données nécessaires sont actuellement accessibles. 
3. Pertinence : Pourquoi les données sont-elles collectées et à quoi serviront-elles. Prioriser la pertinence des données garantira que le temps n'est pas gaspillé à collecter, organiser et analyser des données qui ne seront jamais utilisées.
4. Validité : Comment les données ont-elles été collectées. La collecte de données doit respecter les politiques existantes de l'entreprise. 
5. Actualité : Dans quelle mesure les données sont-elles mises à jour. Si les données de l'entreprise ne sont pas aussi à jour que possible, elles sont considérées comme non actuelles. 
6. Cohérence : Dans quelle mesure les données restent-elles uniformes d'un ensemble à l'autre.
7. Unicité : Assure qu'il n'y a pas de duplication au sein des ensembles de données. 

Avantages d'une haute qualité des données

Une bonne qualité des données n'est pas facile à obtenir, mais les avantages en valent la peine. Les entreprises qui priorisent la qualité de leurs données utilisent ces données pour améliorer la manière dont elles gèrent leur entreprise. 

• Améliorer la prise de décision en disposant des données les plus précises pour prendre des décisions efficaces. Des données de qualité aident les entreprises à éviter les risques d'essais et d'erreurs et à se sentir plus confiantes pour changer les processus commerciaux en fonction des résultats des données. 
• Augmenter les revenus en comprenant les tendances du marché et les besoins des clients et en agissant avant les concurrents.
• Modifier les efforts de marketing pour atteindre le public cible de la manière la plus efficace. Collecter les bonnes données donne aux entreprises les informations dont elles ont besoin pour vraiment comprendre leur marché cible. Avec ces informations, les entreprises peuvent modifier leurs techniques de marketing pour s'adapter à leur profil de client idéal (ICP). 
  
  Par exemple, si les données montrent qu'un public est moins actif sur Facebook et plus actif sur Twitter, l'entreprise devrait envisager d'investir plus dans des campagnes marketing sur Twitter. Cela favorisera également la satisfaction des clients en modifiant les campagnes pour donner au public cible ce qu'il recherche. 

• Gagner du temps en ne collectant que les données nécessaires. La qualité des données garantit que toutes les données collectées serviront un but. 
• Exploiter les données concurrentielles en obtenant des informations sur l'industrie. Des données de marché de qualité ne se contenteront pas de recueillir des informations sur le public cible, mais sur l'ensemble de l'industrie. Cela inclut des données sur les concurrents et ce qu'ils font sur le marché. Les entreprises peuvent utiliser cela pour prédire les tendances du marché, obtenir un avantage concurrentiel et accélérer les mouvements commerciaux pour favoriser la croissance. 

Comment améliorer la qualité des données

Il y a quelques étapes que les entreprises peuvent suivre pour identifier la qualité de leurs données et commencer à l'améliorer. 

1. Effectuer un profilage des données. Le profilage des données est un processus qui évalue l'état actuel de la qualité des données d'une entreprise. 
2. Déterminer comment les données impactent l'entreprise. Les entreprises doivent effectuer des tests internes pour voir comment les données affectent leur activité. Les données pourraient les aider à mieux comprendre leur public ou les empêcher de réussir leur planification de la demande. Si les données ont un impact négatif sur une entreprise, il est temps de s'attaquer à la qualité des données et de prendre des mesures pour l'améliorer. 
3. Vérifier les sources. Si une entreprise cherche à améliorer la qualité de ses données, elle doit commencer par le début. Les sources doivent être vérifiées pour leur qualité et leur sécurité des données. Si les entreprises collectent elles-mêmes les données, elles doivent prioriser l'expérience utilisateur pour éviter les erreurs dans la collecte de données. 
4. Respecter les lois sur les données. Collecter et stocker incorrectement des données peut causer des problèmes juridiques aux entreprises. Il devrait y avoir des directives claires sur qui peut voir les données, où elles peuvent être conservées et à quoi elles peuvent servir. Suivre ces lois de près aide également les entreprises à s'abstenir d'utiliser des données anciennes ou incorrectes en créant un système pour les supprimer en toute sécurité. 
5. Mettre en œuvre une formation sur les données. Les données ne s'améliorent que lorsqu'elles sont utilisées correctement. Les entreprises doivent prioriser la formation pour aider les équipes à comprendre les données disponibles et à les utiliser efficacement. 
6. Effectuer des contrôles fréquents de la qualité des données. Après avoir travaillé si dur pour améliorer la qualité, les entreprises doivent continuer sur cette lancée en priorisant le contrôle de la qualité des données et en effectuant une surveillance constante des données. Cela aidera à identifier les erreurs courantes et à éviter les erreurs basées sur les données avant qu'elles ne deviennent coûteuses. 
7. Collaborer avec des experts en données. En cas de doute, les entreprises devraient s'appuyer sur ceux qui se spécialisent dans l'amélioration de la qualité des données. Les scientifiques et analystes de données peuvent guider les entreprises vers une meilleure qualité des données et garantir la conformité en cours de route.

Meilleures pratiques pour la qualité des données

Il y a quelques choses que les entreprises peuvent faire pour prioriser la qualité de leurs données. Ces meilleures pratiques décrivent comment maintenir la qualité des données à long terme. 

• Maintenir une communication ouverte. Cela inclut la communication des normes de qualité des données avec tout le monde, des nouveaux employés à la direction de l'entreprise. 
• Tout documenter. Chaque fois qu'une erreur ou une faute est identifiée, les entreprises doivent créer un journal pour s'assurer que quelque chose de cette nature ne se reproduise pas.
• Utiliser des experts juridiques. Les entreprises peuvent externaliser des conseils juridiques pour garantir la conformité avec leurs procédures de qualité des données. 
• Protéger les données sensibles. La dernière chose dont une entreprise a besoin est de mettre ses données entre de mauvaises mains. Les entreprises devraient investir dans des mesures de sécurité de pointe pour leurs données, comme le masquage des données. 
• Automatiser autant que possible. Les logiciels de données peuvent aider à minimiser les risques d'erreur humaine. 

Qualité des données vs intégrité des données

La qualité des données détermine si un ensemble de données est précis, complet, pertinent, mis à jour et unique. Elle garantit que les données à disposition sont dans l'état approprié pour être utilisées et fiables. La qualité des données est un sous-ensemble de l'intégrité des données. 

Intégrité des données est la vue d'ensemble qui détermine à quel point les données seront précieuses en pratique. Cela inclut le maintien des données pour qu'elles soient dans l'état approprié tout au long de leur cycle de vie. L'intégrité des données est composée de la qualité des données, de l'intégration des données, de l'intelligence de localisation et de l'enrichissement des données. 

L'intégration des données fournit des informations complètes, l'intelligence de localisation ajoute plus d'informations sur l'origine des données, et l'enrichissement des données analyse les données pour leur donner un sens. Avec tous ces processus travaillant ensemble, l'intégrité des données garantit que les données sont collectées comme prévu, sécurise les données à la fois physiquement et logiquement, et évite les changements qui pourraient compromettre la qualité et la validité.