Qualité des données : 6 problèmes qui touchent les entreprises

Publié le 26/06/2019 par Caroline Rousseau et Thomas LaMonte

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Qualité des données 6 problèmes qui touchent les entreprises

Votre entreprise ne connaît pas la crise ? Pas un nuage à l’horizon ? Profitez-en pour vous pencher sur un élément clé de vos activités : la qualité des données.

Aujourd’hui, les sociétés rivalisent pour exploiter aux mieux les données. Elles s’appuient sur des logiciels de business intelligence (BI) pour analyser les informations en profondeur et prendre les meilleures décisions possible. Pourtant, selon Forbes Insights, 84 % des PDG s’inquiètent de la qualité des données sur lesquelles ils fondent leurs décisions. Et lorsque l’intégrité des données est compromise, il peut être difficile de savoir quelles archives et quelles variables ont été altérées, dupliquées, supprimées ou oubliées.

Mauvaises données, mauvaises décisions

Les chefs de PME doivent s’assurer que les données sur lesquelles ils se fondent sont exactes, légitimes et intactes. Des données de mauvaise qualité ont un impact économique non négligeable pour les entreprises. Pour y voir plus clair, rien de tel que d’évaluer objectivement l’impact et le poids des facteurs qui influencent l’intégrité des données.


Voici 6 problèmes susceptibles daffecter la qualité de vos données.

Données incomplètes ou contradictoires

L’encodage des données est souvent à l’origine d’erreurs et de perte de qualité des données. Lorsque les informations ne sont pas correctement saisies (formulaires client mal remplis, champs imprécis, erreurs humaines), certaines variables peuvent manquer.

Imaginez à quel point il peut être difficile de localiser l’adresse e-mail d’un client dont le nom de domaine est incomplet (@gmail sans .com, par exemple). De plus, le manque de cohérence (formats de dates mm/aaaa ou aaaa/mm, par exemple) peut entraîner une mauvaise interprétation des données par les systèmes, les processus et les équipes.

Conseil : les responsables marketing doivent collaborer étroitement avec le service informatique pour aligner leurs priorités respectives lors de la création de formulaires client, la sélection de champs ou de formats, et l’établissement de standards de récolte des données.

Données incomplètes ou contradictoires

Non-conformité

Qui peut accéder aux données ? Comment les informations doivent-elles être stockées ? Quelles sont les procédures de gestion globale des données tout au long de leur cycle de vie ? Voilà des questions essentielles qui, selon votre secteur d’activité ou la juridiction dont vous dépendez, devraient vous permettre d’assurer votre conformité à des lois et à des réglementations comme le RGPD.

Les données non conformes sont représentatives d’un manque de qualité. Les problèmes qui découlent d’une gestion des données peu rigoureuse peuvent rapidement empirer, entraînant des amendes salées et une perte irréparable de la confiance client.

Conseil : pour consolider la gestion des données au sein de votre PME, commencez par réviser (ou créer) une politique de gestion des données avec tous les individus concernés. Établissez des directives et des procédures claires pour guider l’utilisation des informations récoltées conformément aux réglementations en vigueur. Veillez également à définir des méthodes décrivant précisément comment vos clients (ou les autres personnes concernées) seront informés des modifications ou des incidents de sécurité éventuels.

Transmission altérée

Quand les données quittent le service informatique ou sont utilisées par d’autres collaborateurs, c’est souvent là que les PME rencontrent des problèmes. La communication d’informations rappelle souvent le téléphone arabe : la qualité du message se dégrade à chaque transmission ou, dans ce cas précis, des données se perdent ou se déforment à chaque étape. Par conséquent, les équipes se transmettent des versions datées ou détériorées des informations sans jamais avoir une vision globale du processus.

Conseil : les outils de BI en self-service permettent à tous les utilisateurs de profiter d’outils fonctionnels d’analytics et aident toutes les équipes à garder un œil sur les actifs.

Doublons et données dépassées

Les données ne sont pratiquement jamais au repos. Elles se déplacent constamment et passent entre des dizaines de mains. Il est donc inévitable d’avoir des doublons et des informations obsolètes. Les doublons, souvent erronés, peuvent compliquer les recherches et biaiser l’analyse des données. De plus, étant donné qu’elles échappent facilement aux détections superficielles, les informations datées provoquent des erreurs d’analyse. 

Conseil : même si vos processus de gestion des données sont majoritairement automatisés, n’oubliez pas que les scripts et les algorithmes peuvent aussi se tromper. Pour obtenir les meilleurs résultats possible,  en associant efforts humains et informatiques.

Failles et risques de sécurité

Quand on envisage les menaces pesant sur la qualité des données, on pense évidemment aux failles de sécurité provoquées par des cyberattaques. Selon Symantec, 71 % des PME victimes de cyberattaques doivent déposer le bilan. Les données exposées peuvent être corrompues, altérées ou compromises par des malwares ou des virus et ce, en toute discrétion.

Les chefs d’entreprise sont souvent surpris d’apprendre que leurs collaborateurs représentent une menace directe : un grand nombre de cyberattaques sont dues à des employés qui ont, sans le savoir, communiqué des données sensibles à des tiers.

Conseil : de nombreuses organisations engagent sans le savoir des personnes qui risquent d’être associées au piratage de leurs données, mais les fuites d’informations sont plus souvent dues à l’ignorance qu’à la malveillance. Veillez à ce que vos collaborateurs développent un certain bon sens en matière de sécurité et formez-les aux meilleures pratiques en matière de mots de passe et de procédures de sauvegarde de données.

Failles et risques de sécurité

Mises à niveau des systèmes

Les mises à niveau des systèmes constituent un danger souvent négligé. Pourtant, extraire et réimplémenter un système clé lourd en données peut avoir des conséquences sur l’intégration des anciens contenus. Parfois, des problèmes peuvent survenir lors de la modification du système de gestion principal, de la structure des fichiers ou du format des données. Il faut donc procéder à la migration et à la restauration de données en suivant une stratégie reproductible et en s’appuyant sur des sources vérifiées.

Conseil : soyez méthodique. Planifiez soigneusement l’intégration des données avant de mettre vos systèmes à niveau. Créez aussi des plans d’urgence en cas de sinistre, de faille de sécurité au d’autre événement inattendu exigeant une restauration des données.

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