5 facteurs communs qui réduisent la qualité des données - et comment les corriger

Comme le sait toute entreprise prospère, les données sont l'élément vital de l'activité. Mais il y a une condition. Les données doivent être complètes, précises, actuelles, fiables et facilement accessibles à tous ceux qui en ont besoin. Cela signifie que les données doivent être intégrées, gérées et régies par une plateforme utilisateur. Cela semble facile ? Pas nécessairement.

L'un des problèmes auxquels les entreprises continuent d'être confrontées est la mauvaise qualité des données, qui peut avoir un impact négatif sur les processus opérationnels, qu'il s'agisse d'analyse, d'automatisation ou de conformité. Selon Gartner, la mauvaise qualité des données coûte en moyenne 12,9 millions de dollars par an aux entreprises. Gartner note que la mauvaise qualité des données augmente également la complexité des écosystèmes de données et conduit à une mauvaise prise de décision.

La bonne approche de la gestion des données en entreprise permet de garantir la qualité des données. De même, le fait de reconnaître et de traiter les facteurs qui réduisent la qualité des données permet d'atténuer les problèmes tout en apportant des avantages aux processus fondés sur les données.

Les organisations qui rencontrent l'un de ces cinq problèmes ont des données de mauvaise qualité. Voici comment identifier et résoudre ces problèmes :

1. Les données sont en silo pour un groupe d'utilisateur spécifique

Lorsque des employés ou des départements individuels font des copies de données pour leur usage ou collectent des données qui ne sont accessibles qu'à un petit groupe d'utilisateur - et qui sont isolées du reste de l'entreprise - des silos de données apparaissent. Les données sont souvent incomplètes ou concentrées sur un seul département, comme le marketing. Ce problème courant limite le partage des données et la collaboration, offre des perspectives limitées basées sur des données partielles plutôt que sur une vision globale de l'entreprise, augmente les coûts en raison de la maintenance de plusieurs versions des mêmes données, ainsi que d'autres problèmes. La solution consiste à décloisonner les silos pour obtenir une version unique de la vérité et à mettre des données intégrées à la disposition de tous les utilisateurs.

2. Un même client a plusieurs enregistrements

On parle de duplication des données lorsqu'il existe plus d'un enregistrement pour un même client. Les données dupliquées peuvent se retrouver dans des formats différents, être stockées dans divers systèmes et conduire à des rapports inexacts. Ce problème survient lorsque des données concernant le même client ou la même entité sont stockées plusieurs fois, ou lorsque des clients existants fournissent des versions différentes de leurs informations, par exemple Bob et Robert pour un nom ou une nouvelle adresse. Dans ces cas, des enregistrements supplémentaires sont créés au lieu d'un seul enregistrement mis à jour. Cela peut avoir un impact négatif sur l'expérience client en bombardant les individus avec les mêmes offres plusieurs fois, ou en empêchant le marketing de créer un profil complet à 360 degrés pour des offres ciblées. Le nettoyage des données avec les bons outils et l'intégration des enregistrements permettent de supprimer les données en double et de créer des profils de clients plus robustes.

3. Absence d'une stratégie actuelle et globale de gestion des données

Les organisations ont besoin d'une stratégie qui gère la manière dont les données sont collectées, organisées, stockées et gérées pour un usage professionnel. La stratégie établit le bon niveau de qualité des données pour des cas d'utilisation spécifiques, tels que la prise de décision au niveau exécutif, et, si elle est exécutée correctement, évite les silos de données et d'autres problèmes de qualité des données. La bonne stratégie peut être utile dans tous les domaines, de la gouvernance données à la sécurité des données en passant par la qualité des données. La gestion et la gouvernance stratégiques des données deviennent de plus en plus importantes à mesure que les volumes de données augmentent, que de nouvelles sources sont ajoutées et qu'un plus grand nombre d'utilisateurs et de processus s'appuient sur les données.

4. Les données sont incomplètes

Pour que les données soient optimisées et fiables, elles doivent être complètes. Les informations manquantes constituent un obstacle à l'obtention d'informations précises et à la création d'une vision globale de l'entreprise ou du client. En revanche, des données complètes contiennent toutes les informations dont l'entreprise a besoin pour l'analyse ou d'autres utilisations, sans lacunes ni détails manquants susceptibles d'entraîner des erreurs, des conclusions inexactes et d'autres problèmes. Les organisations peuvent prendre des mesures pour s'assurer que les données sont complètes en déterminant quelles informations ou quels champs sont nécessaires pour atteindre les objectifs, puis en rendant ces champs obligatoires lorsque les clients remplissent des informations, en utilisant des techniques de profilage des données pour aider à l'assurance qualité des données et en intégrant des ensembles de données.

5. L'informatique fantôme introduit des données non gouvernées

La pratique consistant à utiliser des systèmes informatiques, des appareils, des applications ou d'autres ressources ponctuelles plutôt que de tirer parti des processus et systèmes centralisés du département informatique peut compromettre la qualité des données. En effet, les données peuvent ne pas être régies, nettoyées ou sécurisées. Ces solutions de contournement informatiques peuvent se répandre dans ou à travers le nuage, conduisant à des silos de données, avec peu ou pas de surveillance et résultant en des données qui ne respectent pas les exigences de conformité de l'organisation. Offrir au personnel un accès facile et instantané à des données de qualité sur une plateforme unique qui répond à leurs besoins décourage la pratique de l'informatique fantôme.

La garantie de la qualité des données apporte des avantages à l'ensemble de l'entreprise

La mise en place de systèmes de gestion des données d'entreprise pour garantir la qualité des données peut constituer un avantage concurrentiel, en permettant d'améliorer l'analyse des données et d'accélérer l'innovation. Les utilisateurs de l'ensemble de l'organisation sont également plus confiants dans leurs résultats lorsqu'ils ont confiance dans la qualité des données, et sont plus enclins à suivre les protocoles établis pour les utiliser.

L'obtention et le maintien de la qualité des données nécessitent une technologie adaptée. Les plateformes existantes qui ne peuvent pas s'adapter aux volumes croissants de données ne support pas support stratégies de qualité des données. De même, les plateformes qui nécessitent une intervention informatique permanente pour ingérer, intégrer et accéder aux données sont des freins à la qualité des données car elles encouragent les silos ou les solutions de contournement informatiques.

Les problèmes de qualité des données ne se limitent pas aux environnements sur site . Les entreprises risquent de le découvrir à leurs dépens lorsqu'elles migreront leurs entrepôts de données vers l'informatique dématérialisée - tous les problèmes de qualité des données sur site migreront également vers l'informatique dématérialisée.

Une façon d'éviter les problèmes de qualité des données est d'utiliser une plateforme moderne. Par exemple, la plateforme de données Actian simplifie la façon dont les gens connectent, gèrent et analysent leurs données. Cette plateforme facile à utiliser offre une expérience unifiée pour l'ingestion, la transformation, l'analyse et le stockage des données, tout en permettant d'appliquer les meilleures pratiques en matière de qualité des données.

Ressources complémentaires :

• Qu'est-ce que la gestion de la qualité des données ?
• Qu'est-ce que la gestion des données Maturity ?

À propos d'Actian Corporation

Actian facilite l'accès aux données. Notre plateforme de données simplifie la façon dont les gens connectent, gèrent et analysent les données dans les environnements cloud, hybrides et sur site . Avec des décennies d'expérience dans la gestion des données et l'analyse, Actian fournit des solutions de de haute performance qui permettent aux entreprises de prendre des décisions basées sur les données. Actian est reconnu par les principaux analystes et a reçu des prix de l'industrie pour sa performance et son innovation. Nos équipes partagent des cas d'utilisation éprouvés lors de conférences (par exemple, Strata Data) et contribuent à des projets à code source ouvert. Sur le blog d'Actian, nous abordons des sujets tels que l'ingestion de données en temps réel, l'analyse de données, la gouvernance données, la gestion des données, la qualité des données, l'intelligence des données et l'analyse pilotée par l'IA.