Les données sont l'oxygène des entreprises : elles alimentent les processus de décision, les stratégies de croissance, l'innovation et bien sûr, l’intelligence artificielle qui n’est rien sans une donnée de qualité. Pourtant, une réalité persistante freine de nombreuses organisations. Bien que la data soit en abondance, la qualité fait souvent défaut. Cette carence entraîne des décisions basées sur des informations incomplètes, des inefficacités et une perte de confiance des utilisateurs finaux, qu'il s'agisse de vos équipes internes ou de vos clients.
L'enjeu crucial de la qualité des données pour les entreprises d'aujourd'hui
Les conséquences d'une mauvaise qualité des données sont bien réelles. Gartner estime que les organisations perdent des millions chaque année en raison de données de mauvaise qualité. Erreurs, duplications, incohérences et autres anomalies sapent les efforts de transformation numérique, réduisent la rentabilité et affectent la satisfaction des clients finaux. En d'autres termes, toute initiative liée aux données – qu'il s'agisse de l'intelligence artificielle, de l'analytique avancée ou de la prise de décision augmentée – est tributaire de la qualité des données. Investir dans la qualité de vos données n'est donc plus une option, mais une nécessité stratégique.
Data Quality : un déploiement souvent complexe mais indispensable à mettre en œuvre
Nous le constatons à travers nos expériences terrain et les grands projets sur lesquels nous accompagnons nos clients : la mise en qualité des données est essentielle mais souvent complexe à déployer. Nos cas d’usages sont très variés :
- Prolifération des sources de données : Les données proviennent désormais de multiples canaux (IoT, applications mobiles, CRM, ERP), chacun ayant son propre format et ses propres standards. Harmoniser ces sources est donc un véritable défi : il est nécessaire d’aligner toutes les parties prenantes sur une vision commune et de définir des processus industrialisés pour la mise en qualité des données.
- Absence d’une gouvernance Data claire et partagée : La gouvernance est souvent sous-estimée. Une politique de gouvernance Data centralisée garantit l’intégrité et la traçabilité des données. Sans elle, les données se fragmentent et perdent en fiabilité.
- Besoins spécifiques aux métiers : Chaque unité métier a en effet des besoins spécifiques en termes de données. Par exemple, le CMO s’intéressera aux KPI de performance client, tandis que le CFO se concentrera sur la précision financière. Il est donc indispensable de construire un référentiel de qualité de données qui tienne compte de ces spécificités.
- Systèmes hétérogènes et historiques : Les entreprises doivent intégrer des données provenant de systèmes hérités qui peuvent être rigides et incompatibles avec les architectures modernes. En cas de modernisation et standardisation des systèmes de données existants, il faut allouer du temps et des ressources. Cela doit être vu comme un projet d’entreprise qui embarque tous les acteurs dans la transformation, donne du sens et crée l’adhésion.
La qualité des données , un atout compétitif majeur pour votre entreprise
Investir dans une stratégie de mise en qualité de données présente des avantages tangibles. D’abord, disposer de données qualitatives permet une prise de décision éclairée. Les responsables métiers peuvent s’appuyer sur des informations robustes et précises pour piloter leurs opérations. En outre, moins de temps passé à nettoyer ou recouper les données signifie plus de temps pour générer de la valeur. La qualité des données élimine les redondances, réduit les erreurs et diminue les coûts associés aux anomalies. Elle vient également améliorer la personnalisation des offres et optimiser l'expérience client, qui est aujourd'hui un différenciateur clé.
La qualité des données constitue par ailleurs la fondation de toute initiative IA puisque celle-ci ne peut prospérer que si les données sont fiables. En éliminant les biais et erreurs dans les données, on évite les erreurs coûteuses dans les résultats produits par les modèles. A l’inverse, l’IA est un outil désormais incontournable pour fiabiliser vos données et en améliorer la qualité. Vous l’avez compris, IA et qualité de données se renforcent mutuellement.
Enfin, la conformité aux réglementations (RGPD, ISO 8000, CSRD, etc .) est facilitée lorsque les données sont bien structurées et tracées. La qualité de données rend votre organisation plus agile face aux audits et aux changements de législation.
Des opportunités pour une montée en performance globale de votre organisation
Que vous soyez CXO, DSI, CDO, responsable Data ou CMO, investir dans une stratégie de qualité de données doit être pour vous un acte de vision. Elle catalyse non seulement l'optimisation opérationnelle mais pose aussi les bases d'une organisation résiliente et prête pour les défis de demain. C’est l’opportunité de se différencier et de passer du statut de « data-rich » à celui de « data-driven ». Alors que le volume de données continue d'exploser, la qualité doit rester au cœur de nos stratégies pour en extraire le plein potentiel.
Pour plus d’informations sur notre approche de la mise en qualité des données, découvrez plus en détail notre offre et prenez contact avec nous pour échanger sur vos cas d’usages.