Garantir la Qualité des données

Quels sont les bonnes pratiques et les outils pour garantir la qualité des données ?

Nous sommes dans un monde d’immédiateté. Les employés, les directions, les consommateurs, les partenaires ont l’habitude d’accéder et d’exploiter de la donnée. Les défauts de qualité et d’accessibilité génèrent instantanément des incompréhensions.

Le contexte de la data a évolué. Par le passé, acquérir de la data représentait un coût important : analyse, collecte, stockage… Ces freins ont été levés et l’acquisition de données structurées ou non est maintenant massive. Cependant, elle engendre aussi des impératifs de qualité et de gouvernance pour la rendre exploitable et activable.

La prise en compte de l’enjeu de qualité passe par trois étapes.

Trois étapes clés pour prendre en compte le défi de la data quality :

Découverte

Prendre conscience des défauts, des problèmes et de leurs impacts sur l’organisation

Diagnostic

Analyser les causes et sources des erreurs à travers tout le cycle de la donnée et tous les systèmes

Correction

Intervernir pour garantir la fiabilité des données et un niveau de qualité adapté aux besoins métiers

Les défauts liés aux informations peuvent provenir de multiples sources : modélisation, dictionnaire de données, collecte, identification, partage, export, mise à jour… La gravité de leurs impacts est proportionnelle au délai nécessaire pour leur correction. Corrigés à la collecte, les conséquences sont minimes, elles sont plus importantes si la donnée a déjà circulé au sein de l’organisation et elles entrainent des réactions en chaine si les données ont déjà été utilisées ! Ainsi, valoriser son capital de données nécessite en premier lieu d’assurer sa mise en qualité.

La qualité des données n’est pas intrinsèque ! Elle s’évalue toujours au regard de son usage, des besoins métiers, de ses clients internes et externes, et des exigences réglementaires.

Quels dispositifs proposons-nous pour améliorer la qualité des données ?

Nous vous accompagnons pour améliorer et garantir la fiabilité, la cohérence de vos données ainsi que leur niveau de qualité au travers d’activités de planification, de mise en œuvre et de contrôle :

Comment identifier les problématiques liées aux données et leurs sources ?

Auditer

Identifier les problématiques liées aux données et leurs sources
Evaluer la qualité des données et leur intégrité par domaine
Recueillir les exigences des différents services et préciser les enjeux de conformité règlementaire (RGPD …), d’accessibilité et de sécurité
Définir la feuille de route à suivre selon l’audit et la stratégie data de l’entreprise

Comment profiler les données et étudier la structure des tables ?

Cadrer en amont

Profiler les données et étudier la structure des tables
Définir les dictionnaires de données, les glossaires métiers et leurs caractéristiques
Modéliser les données et les référentiels
Préciser les responsabilités autour de la data

Comment cartographier les données ?

Cartographier les données

Intervenir sur les cartographies applicatives, des flux, des données, des systèmes…
Mettre en place une démarche d’architecture du système d’information sur les différentes strates

Comment choisir les socles techniques ?

Choisir les socles techniques

Aider au choix des solutions techniques pour les données
Concevoir les plateformes d’échange de données (API; message broker, ETL, EDI, iPaaS, …) et les modèles d’échanges
Concevoir les plateforme de données (Data Lake, Data Mesh, Data Visualisation, framework d’IA)
Choisir les solutions de gisement de données partagés (MDM, référentiels, …)
Définir les bonnes pratiques et solutions de gestion de la qualité et de la sécurité des données.
Prendre en compte l’impact RSE des données

Mettre en place les référentiels

Identifier les zones de stockages de l’information
Aider au choix des outils
Mettre en place ou renforcer la gouvernance des données dans l’organisation
Définir les indicateurs et critères de qualité des référentiels

Former autour de la donnée

Découvrez notre Parcours de formation

Valoriser ses données

Modules qui composent le parcours

Notre démarche pour
fiabiliser vos données

Notre démarche de data quality est étroitement liée à la vision métier et aux enjeux propres à chaque secteur d’activité. C’est l’usage qui porte la valeur de la donnée. La qualité des données doit donc être interrogée au regard des processus métier et des exigences internes et externes à l’organisation !

Consultants du cabinet de transformation des organisations Projexion à Lille

Projexion est un cabinet de conseil en organisation dont la vocation est d’accompagner les entreprises dans leur transformation.

Notre “collectif d’expertises” regroupe à la fois des compétences IT, organisationnelles et métiers dans des secteurs variés. Nous sommes convaincus que les enjeux de qualité des données doivent toujours être perçus à l’aune des attentes des utilisateurs.
Nous sommes totalement indépendants des éditeurs de logiciels. L’objectivité et le pragmatisme sont des valeurs centrales pour tous nos consultants.
Notre démarche architecturale garantit d’appréhender le Système d’Information dans sa globalité et toutes les dimensions de la data quality.
Notre vision « métier » nous permet de mettre les informations au profit de la prise de décisions et de leur exploitation opérationnelle

Quelques exemples de
missions réalisées autour de la qualité des données

Pour une enseigne de grande distribution

Nous avons assisté cette enseigne dans la construction d’un référentiel de données au cœur du SI (Produits, Fournisseurs, Nomenclatures, Sites, Offres, Assortiment, Tarifaire, etc.). Nous avons aussi participé à la mise en œuvre du référentiel sur différents aspects : modélisation des données, intégration et diffusion des données.

Nous l’avons également accompagnée sur l’étude des flux d’échanges externalisés, et avons élaboré avec elle un appel d’offres pour le choix et la mise en œuvre d’une plateforme EDI.

Pour un groupe d’enseignes spécialisées dans le bricolage

Nous avons réalisé pour ce groupe une étude autour d’un projet de migration des données. Nous l’avons ensuite accompagné dans la mise en œuvre, autour des enjeux de data gouvernance et pour anticiper les sources potentielles de « mauvaise qualité ».

Pour un organisme de financement et rachat de crédit

Nous avons réalisé pour ce client une mission de management de transition avec la responsabilité du pôle Data Quality.

Pour un groupe de grande distribution

Dans ce cas d’usage métier, nous avons accompagné la mise en place de la norme GS1 au sein de la direction des achats, et des systèmes associés, dans un contexte international.

Carrefour d’apprentissage

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Exemple de stratégie de gouvernance des données dans les organisations

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discutons-en !

Quels sont les bonnes pratiques et les outils pour garantir la qualité des données ?

Trois étapes clés pour prendre en compte le défi de la data quality :

Découverte

Diagnostic

Correction

Quels dispositifs proposons-nous pour améliorer la qualité des données ?

Auditer

Cadrer en amont

Cartographier les données

Choisir les socles techniques

Mettre en place les référentiels

Former autour de la donnée

Notre démarche pour fiabiliser vos données

Quelques exemples de missions réalisées autour de la qualité des données

Carrefour d’apprentissage

Notre démarche pour
fiabiliser vos données

Quelques exemples de
missions réalisées autour de la qualité des données