La data quality ou qualité des données est un processus utilisé par les entreprises afin de contrôler leurs informations et de vérifier que ces dernières soient correctes, cohérentes, complètes et utilisables sur de longues périodes. Cette méthodologie permet de mettre en place des actions déterminant les indicateurs pour le développement de la société, mais aussi divers processus servant à utiliser les indications obtenues pour atteindre les objectifs de l'organisme. La quality (qualité) est devenu un élément essentiel ces dernières années. Les renseignements utilisés dans le secteur professionnel doivent être exacts et parfaitement exploitables pour répondre aux besoins de la structure et pour arriver aux buts fixés par les cadres pour le développement de la société. Et pour contrôler efficacement ce flux de données, l'intervention d'un data quality manager est essentielle. Ce spécialiste est le garant de la qualité des indications au sein de l'entreprise. Son rôle est de s'assurer que les informations de l'organisme sont précises, exploitables et qu'elles répondent aux objectifs professionnels. Bien sûr, tous ces éléments ne sont possibles que grâce au data quality management, un ensemble de techniques prenant en compte aussi bien les renseignements professionnels que les différents aspects de la gestion au sein de l'entreprise ou encore les stratégies marketing.
Qu'est-ce que la 'data quality' ?
Récemment, la question "qu'est ce que la data quality ?" est sur toutes les lèvres. Il s'agit d'un processus de gouvernance des données intervenant à chaque étape des activités d'une entreprise. Cette stratégie nécessite l'emploi de renseignements parfaitement exacts, complets et utilisables à tout moment par les collaborateurs. Ainsi, il est crucial de vérifier la pertinence des indications employées au sein de l'organisme. Toute valeur erronée à des conséquences négatives sur l'ensemble de la société. En effet, la moindre erreur survenant dès le début de la chaîne de partage des informations peut entraîner de mauvaises décisions qui impactent négativement sur les résultats de la structure.
Il est donc incontournable de mesurer la qualité des renseignements employés. Pour cela, il faut des éléments :
- Uniques qui ne présentent pas de doublon pouvant perturber la chaîne des activités à un niveau ou à un autre ;
- Complets qui comprennent toutes les indications nécessaires pour la bonne marche de chaque collaborateur ;
- Précis et valides qui accélèrent le processus de travail ;
- Conformes aux process internes de l'entreprise ;
- Cohérents et pertinents qui permettent une prise de décision rapide face à une situation particulière ;
- Compréhensibles qui peuvent être interprétés facilement par les différents services au sein de l'organisme ;
- À jour qui retracent en temps réel les activités de chacun, les actions réalisées ou les décisions prises.
La 'data quality' est un élément essentiel pour la prise de décision en entreprise
Avec des renseignements clairs et précis, chaque service dans une société peut agir rapidement et de manière autonome. L'exactitude des éléments à leur disposition permet aux collaborateurs d'éviter les tâches chronophages ou inutiles. Ainsi, ils se concentrent sur les actions importantes améliorant l'activité de la structure. Ce point est important au niveau de la production. La qualité des informations partagées permet de déterminer quelles commandes ont été déjà livrées et quelles sont les demandes à traiter. Des indications claires assurent de ne pas répéter les mêmes actions. C'est aussi le cas dans la gestion des clients. Des données précises et à jour aident à éviter les erreurs dans l'envoi de messages ou de fichiers importants à ces derniers.
Quel est le rôle d'un data quality manager ?
Le data quality manager est le garant de la qualité des informations au sein de l'entreprise. Son rôle est de veiller à ce que les renseignements utilisés soient précis, fiables et complets pour faciliter les prises de décision importantes. Pour atteindre ces objectifs, le professionnel établit des processus de data quality management. Il sélectionne les indicateurs déterminant la pertinence des indications employées et il analyse et surveille ces dernières pour repérer d'éventuelles erreurs.
Il revient aussi à cet expert de mettre en place les outils nécessaires pour faciliter le contrôle des renseignements ainsi que les processus pour habituer chaque collaborateur aux nouvelles méthodologies de travail. Ce métier est donc essentiel pour assurer les activités dans une entreprise et pour assurer son développement.
Le data quality manager est le gardien de la qualité des données en entreprise
Ce spécialiste agit sur tous les fronts. Il procède à une analyse en continu des informations afin de vérifier leur qualité. Ce faisant, il crée des tableaux de bord pour partager les renseignements en temps réel et pour permettre à chaque service d'agir plus vite. Pour atteindre ces objectifs, il conçoit des tests de validation assurant la pertinence des contenus. De même, il fait installer des logiciels analysant et traitant les indications afin de repérer d'éventuelles erreurs et de les corriger immédiatement.
Comment fonctionne le data quality management ?
Le data quality management est né suite au besoin de gestion de la qualité des données en entreprise. Cette discipline ne se concentre pas uniquement sur les informations et leur validité, mais aussi sur la relation client, l'utilisation du CRM et le marketing. Son application passe par :
- La collecte des renseignements via divers canaux (points de vente physiques, sites Internet, réseaux sociaux, enquêtes…) ;
- La vérification des éléments à disposition (analyses et nettoyage des infos, détection des doublons…) ;
- Le développement de l'expérience client (définition de la personæ, ciblage des profils…) ;
- La mise en place de stratégies efficaces dans les divers domaines de l'organisme.
Grâce à cette nouvelle méthodologie, la compréhension et l'utilisation des indications disponibles sont plus simples. Sous la surveillance du data quality manager, les collaborateurs sont plus efficaces et plus rapides et les prises de décision sont plus pertinentes.
Le data quality management est un processus continu et évolutif
Ce procédé est en constante évolution et permet de résoudre les enjeux stratégiques et les défis de performance des entreprises. Les données disponibles au quotidien changent constamment, d'où le besoin d'une veille continue afin de maintenir leur analyse et la vérification de leur qualité. Ainsi, avec un bon management et des indications modifiées en temps réel, les différents services peuvent agir immédiatement pour corriger une erreur ou gérer efficacement les commandes ou l'envoi de produits.
La qualité des données est la clé pour le développement d'une société. Plus ces dernières sont claires, précises et à jour, plus elles permettent d'agir rapidement, de prendre de bonnes décisions ou d'éviter les problèmes stratégiques. Et pour veiller au bon traitement de ces informations, le data quality manager est nécessaire. Ce professionnel analyse, compile et établit des stratégies grâce aux renseignements à sa disposition. Il met également en place des outils visant à faciliter le travail des collaborateurs et à développer la structure. Il se base sur le data quality management qui gère les éléments permettant de prendre des décisions. Ce procédé traite toutes les données et leur donne un sens qui facilite le travail dans l'entreprise. Il est donc capital de se concentrer sur la nature des contenus échangés dans l'organisme. Plus ces derniers sont pertinents, utiles et à jour, plus il augmente la productivité de la structure et assure son développement.
