La quantité de données actuellement générées par les activités (qu’elles soient en ligne ou hors ligne) croît de manière exponentielle. Néanmoins, cette abondance des données, si elle offre des opportunités inédites, soulève également la question de leur qualité. En effet, baser des décisions stratégiques sur des données de mauvaise qualité peut conduire à des erreurs coûteuses, et compromettre la compétitivité et la pérennité de son organisation…
L’explosion de la data, nouveau décor de l’écosystème des entreprises
Le Cloud et la démocratisation des solutions SaaS ont entraîné une augmentation sans précédent de la quantité de données générées/disponibles. Chaque clic, chaque interaction sur un site Web ou sur une application, chaque transaction et même chaque objet connecté contribue à cette massification de la data. On pense forcément aux géants du e-commerce comme Amazon qui ont su créer des solutions parfaitement adaptées à son exploitation.
Ce « Big Data », caractérisé non seulement par son volume mais aussi par sa variété et sa vélocité, font qu’aujourd’hui n’importe quelle entreprise se retrouve face à un flux permanent de données, dont l’exploitation peut s’avérer être une extraordinaire source d’avantages compétitifs…à condition qu’elle soit judicieuse. A l’inverse, le risque de s’y perdre est réel, d’autant plus pour les petites structures qui peuvent y laisser quelques plumes, sans un minimum d’organisation.
L’importance des données comme pilier des stratégies d’entreprise
Dans ce contexte, les données se positionnent clairement, et ce depuis une dizaine d’années déjà, comme un pilier de toute stratégie d’entreprise.
Elles alimentent les analyses, éclairent les prises de décision et permettent d’anticiper les tendances du marché. Une entreprise capable d’exploiter efficacement ses données a aujourd’hui toutes les cartes en main pour optimiser ses opérations, innover en continu et se démarquer de la concurrence.
Bien évidemment, pour que les données jouent ce rôle stratégique, elles doivent être fiables et pertinentes…d’où l’enjeu de leur qualité.
Comment la qualité des données impacte directement les décisions stratégiques en entreprise
Si la qualité des données influence directement la capacité d’une entreprise à prendre les bonnes décisions, des données erronées, obsolètes ou incomplètes peuvent mener à des analyses inexactes, des prévisions erronées et, en fin de compte, à des décisions stratégiques inappropriées.
Par exemple, une entreprise qui se base sur des données clients inexactes pour élaborer sa stratégie marketing pourrait cibler le mauvais segment, et gaspiller ainsi des ressources précieuses.
Mais alors qu’entend-on au juste par qualité des données ?
Qu’entend-t-on par qualité des données ?
La qualité des données peut être définie selon plusieurs dimensions.
- L’exactitude des données fait référence à leur précision et à leur fiabilité ;
- L’intégrité souligne l’importance de leur sécurité et de leur cohérence au fil du temps ;
- La consistance assure que les données restent homogènes à travers différents systèmes ;
- La ponctualité met en lumière la nécessité de disposer de données à jour ;
- La complétude garantit que toutes les informations nécessaires sont présentes et accessibles.
Chacune de ces dimensions joue un rôle clé dans l’efficacité des données comme outil de décision stratégique. Des données exactes permettent d’éviter les erreurs de jugement, tandis que l’intégrité des données protège contre les manipulations et les pertes d’informations. La consistance et la ponctualité des données assurent que les analyses sont à la fois fiables et actuelles, et la complétude des données garantit une vision holistique des enjeux.
Le rôle de la qualité des données dans la prise de décision stratégique
Vous l’avez compris, données de haute qualité = meilleurs décisions.
Lorsque les données sont exactes, complètes et actuelles, les dirigeants voient beaucoup plus clair. Ils sont alors capables d’identifier plus précisément les opportunités et les menaces, d’élaborer des stratégies plus efficaces et d’optimiser les ressources de l’entreprise.
Aussi, les prévisions, les stratégies de marché et la gestion des risques dépendent fortement de la qualité des données.
Des prévisions précises permettent de planifier adéquatement la production, le personnel et les finances.
Une compréhension claire du marché cible et des tendances permet d’élaborer des stratégies marketing et produit gagnantes.
Et une bonne gestion des risques repose sur l’identification et l’évaluation précises des menaces potentielles…rendues possibles par des données fiables !
Mais alors, comment améliorer la qualité de ses données pour prendre de meilleurs décisions ?
Vaste question !
Pour améliorer la qualité des données, les entreprises peuvent recourir à diverses stratégies et outils.
Les logiciels de gestion des données type MDM permettent de centraliser, d’organiser et de sécuriser les informations. Le nettoyage des données élimine les incohérences et les duplications. L’intégration des données assure leur cohérence à travers les systèmes, tandis que l’automatisation réduit les erreurs humaines.
Dans tous les cas, maintenir une qualité de données élevée sur le long terme nécessite une approche systématique et continue.
Cela implique de mettre en place des procédures de gouvernance des données, de former les employés aux bonnes pratiques, de réaliser des audits réguliers de la qualité des données, etc. L’engagement de la direction est également indispensable pour développer une culture d’entreprise qui valorise la « bonne data ».
Enfin se faire accompagner sur un tel projet par un prestataire spécialisé est généralement une bonne idée, surtout s’il implique des migrations de gros logiciels. Par exemple, mettre en œuvre un plan de migration ERP n’est pas un projet à prendre à la légère, et nécessite une préparation minutieuse…notamment sur le sujet de la data !
Les défis futurs pour la gestion de la qualité des données
D’ici 5 à 10 ans,la gestion de la qualité des données devra forcément inclure la gestion des volumes croissants de données, la garantie de leur confidentialité et la protection de leur sécurité.
Mais sauf limitation technique due à l’impact environnemental des datacenters, la prolifération des données semble sans fin à la seule condition d’avoir des solutions plus robustes et plus évolutives…et sécurisées ! Les préoccupations croissantes en matière de confidentialité et de sécurité, dans le contexte cyber actuel, nécessitent en effet déjà des mesures rigoureuses pour protéger les informations sensibles.
Côté outils,l’évolution des technologies et des méthodologies devrait continuer à jouer un rôle clé dans l’assurance d’obtenir des données toujours plus qualitatives.
L’intelligence artificielle et le machine learning offrent déjà des possibilités très prometteuses, qu’il s’agisse d’automatiser la détection et/ou de corriger des erreurs de données. La blockchain peut également fournir un niveau supplémentaire de sécurité et d’intégrité des données. Sans compter que l’adoption de standards et de frameworks internationaux contribuera certainement dans un avenir proche (espérons-le) à élever le niveau global de qualité des données.
