Quel est le niveau de qualité de vos données ?


Si une majorité d'acteurs de l'entreprise reconnaissent que la qualité des données constitue un véritable enjeu stratégique, peu d'entre eux parviennent à définir les critères correspondants et à établir des mesures, ce qui est un sérieux frein à toute démarche d'amélioration de la qualité. Comment donc définir le niveau de qualité des données ?

Très clairement, la qualité des données est dépendante de l’utilisation que l’on en fait. On peut établir qu’une donnée est de qualité si l’ensemble des utilisateurs de cette donnée la jugent ainsi. La compréhension des besoins utilisateurs est donc une condition nécessaire à la définition et à l’obtention de données de qualité. Mais le problème n'est pas si simple car une même donnée est parfois partagée par des groupes d’utilisateurs différents, et dans ce cas il n'est pas rare qu'une même donnée soit qualifiée de très bonne qualité par un groupe d’utilisateurs, et décrite comme étant de mauvaise qualité par un autre groupe d’utilisateurs ! C’est l'une des difficultés des données partagées.

Il faut noter aussi que bien souvent, une donnée « juste » est jugée de bonne qualité. La justesse est une condition nécessaire à la qualité, mais elle n’est pas suffisante. Car d’autres caractéristiques telles que la compréhension de l’information, le niveau de détail, l'accessibilité, etc…contribuent à la qualité de la donnée.

On peut globalement retenir les critères suivants pour juger de la qualité d'une donnée :

Qualité du contenu :
- Justesse
- Adéquation aux besoins
- Compréhension
Accessibilité :
- Disponibilité
- Facilité d’accès
Flexibilité :
- Evolutivité
- Cohérence avec d’autres sources
- Traduction
Sécurité :
- Respect de la confidentialité
- Fiabilité
- Traçabilité
- Intégrité

Cette liste est bien entendu non exhaustive et peut être enrichie en fonction du contexte.

Pour mener une politique d'amélioration de la qualité des données dans votre entreprise, un bon départ consiste à interroger les utilisateurs sur chacun de ces critères, à l'aide d'une grille d'évaluation. Ce premier "sondage" sera riche d'enseignements, même si l'interprètation doit être menée avec prudence, car comme partout il faut distinguer la perception de la réalité. A partir de ce diagnostic, un plan ou un programme d'amélioration pourra être défini puis mis en oeuvre.


A lire : Data Management

2 commentaires:

Anonyme a dit…

bsr, vas sur www.fossati.fr pour comprendre comment on passe de patron d'hyper a épicier ht de gamme italien!Mais j'aurai pu être boulanger............

Yannick a dit…

Intéressant, car dans ma boîte, on est confronté à des problèmes de données (fatures erronées, produits en doublon dans la base,...).
Dommage que le post fasse un peu pub pour ton bouquin...

 

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