Si les logiciels collent de mieux en mieux aux processus métiers de l’entreprise, le contenu est souvent négligé. Les systèmes d’information regorgent de données obsolètes, incorrectes ou incomplètes. Il est fréquent de constater qu’un même client ou un même produit soit enregistré plusieurs fois, souvent de façon différente, au sein de la même base de données. Par ailleurs, certains dirigeants se plaignent que leur système d’information délivre une quantité d’informations détaillées d’un faible intérêt et ne fournit pas les informations utiles. Comment tirer profit du système d’information si le contenu n’est pas fiable ?Les conséquences de la non-qualité des données
Les conséquences de la faible qualité des données sont nombreuses et coûtent cher aux entreprises. Pire, l’impact peut être visible à l’extérieur, notamment en raison de la place grandissante des échanges électroniques. Les conséquences rencontrées le plus fréquemment sont les suivantes : insatisfaction des clients, non conformité des chiffres publiés, dévalorisation de l’image de l’entreprise, perturbation du fonctionnement opérationnel, erreurs de stratégie, et en conséquence de tous ces points, un coût qui peut représenter plus de 10 % du chiffre d’affaires.
Les causes de la non-qualité des données
Les causes d’anomalies portant sur les données sont variées, mais elles s’expliquent le plus souvent par une sous-estimation générale de l’enjeu des données. Les tâches d’initialisation des données, tant au démarrage d’une nouvelle application (reprise des données en masse), qu’en régime permanent (saisie manuelle au fil de l’eau) sont souvent négligées. Enfin, certains défauts de qualité trouvent aussi leur origine dans la conception des applications informatiques, et dans les défaillances logicielles (bugs).
Que faire pour améliorer la qualité des données ?
La prise de conscience des dirigeants de la relation, entre qualité des données et performance de l’entreprise, est très certainement la première source de progrès à développer. Il est intéressant de constater que la responsabilité de la qualité des données est actuellement, dans le meilleur des cas, entre les mains de la direction des systèmes d'information. Or celle-ci ne peut évidemment pas être tenue responsable de tous les problèmes de données, tout simplement parce qu’elle ne contrôle pas tout, et n’est généralement pas à la source de la création des données. La qualité des données n’est pas qu'une problématique technique, elle touche avant tout au métier de l’entreprise.
Partant de là, la mise en place de programmes d’amélioration de la qualité de l’information et des données est l’un des vecteurs clés de progrès. Un programme doit être géré comme un projet et impliquer largement la ou les directions fonctionnelles concernées (vente, achats, production,…). Bien entendu, un tel projet ne doit être lancé que s’il y a un réel besoin et un enjeu significatif pour l’entreprise. Il est donc recommandé de bien s’assurer que les processus concernés jouent un rôle significatif dans la compétitivité de l’entreprise. Il faut aussi définir un objectif clair et réaliste et évaluer les chances d’aboutir à un résultat positif. La solution mise en œuvre dans le cadre d’un programme peut comporter des aspects techniques et/ou organisationnels.
Autre point important, il faut se doter de moyens de mesure pour évaluer la qualité des données avant et après mise en œuvre du programme. Par exemple, la mesure du taux d’erreurs au sein d’un processus métier peut être l’un de ces indicateurs.
Outre le lancement de programmes d’amélioration ponctuels, il y a aussi besoin d’instaurer de façon durable de bonnes pratiques de data management (gestion des données). Basé sur des principes clairs, privilégiant les mesures préventives et le pragmatisme, le data management permet incontestablement d’améliorer la qualité des données et de rendre l’entreprise plus performante et compétitive.
Enfin, et c’est vraisemblablement l’un des points essentiels, l’adhésion des collaborateurs à un programme d’amélioration de la qualité est indispensable, et les dirigeants doivent clairement montrer la voie. La communication dans l’entreprise autour du thème de la qualité des données, et la prise en compte de l’aspect humain constituent très certainement la clé de la réussite de ce type d’approches.
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