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De quoi se compose le DQM ?
Une stratégie de Data Quality Management inclut de nombreux paramètres. Voici les composantes de ce processus.
Les différents éléments d'une stratégie de DQM
Les entreprises prennent peu à peu conscience de tous les bénéfices qu’offrent des données de qualité. Et pour améliorer la qualité de sa data, une entreprise doit mettre en place une stratégie de Data Quality Management, ou gestion de la qualité des données. Ce processus inclut de nombreux paramètres, et tous doivent être respectés pour que la qualité de la data soit optimale. Dans le détail, voici ce qui compose le Data Quality Management.
La fiabilité des données
L’une des composantes principales du Data Quality Management, c’est le contrôle de la fiabilité des données. Un nettoyage régulier est nécessaire afin de supprimer les erreurs de saisie, notamment à l’aide d’une solution de Data Cleaning. Ces solutions font partie des outils du DQM et permettent l’analyse automatique des erreurs dans un jeu de données.
Mais la fiabilité des données peut également être compromise de bien d’autres manières : incohérences de la data, données incomplètes, formulaires mal conçus, etc. Le contrôle régulier de la fiabilité des données est donc une composante essentielle de la stratégie de Data Quality Management.
La précision de la data
S’il est si important pour une entreprise de posséder des données de qualité, c’est avant tout parce que des informations précieuses peuvent en émerger. Dans le cadre de la Business Intelligence notamment, ces informations seront utilisées pour adapter la stratégie marketing de l’entreprise. Mais encore faut-il que ces données renvoient à une réalité. Cela est d’autant plus important quand cette data concerne les clients. L’une des composantes du Data Quality Management est donc de contrôler la source de chaque information entrante et d’en vérifier la véracité.
La légalité des données
La data, surtout quand il s’agit de données clients, est strictement encadrée par la loi. Les entreprises sont tenues de respecter les règles édictées par le RGPD. S’assurer que les données de l’entreprise sont conformes au niveau du droit est donc l’une des composantes du Data Quality Management.
L’organisation des données
Des données de qualités doivent être stockées dans un système unique et selon une organisation rigoureuse. En fixant certaines règles et normes, le Data Quality Management permet d’obtenir un ensemble de données structuré et facilement accessible. Des outils de reporting peuvent alors être utilisés pour faire remonter les informations importantes. Le temps alloué au traitement des données mal organisées peut être consacré à d’autres tâches. L’efficacité globale de l’entreprise est ainsi améliorée.
La sensibilisation à l’importance de la data
Faire en sorte que les collaborateurs d’une entreprise soient sensibilisés aux bonnes pratiques concernant les données, c’est l’assurance de conserver une data de qualité. Un ensemble de règles doit être édicté et permettra d’assurer la cohérence et la pérennité des données. La gestion de la qualité des données se compose donc également d’une stratégie de sensibilisation.
Parce qu’une donnée de qualité doit répondre à de nombreux critères, l’application d’une stratégie de Data Quality Management se compose de nombreuses facettes différentes et complémentaires. La gestion de la qualité des données est un processus long à mettre en place, mais ses bénéfices sont tels qu’ils légitiment amplement les efforts à fournir.
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