Qu'est-ce que la qualité des données ?
La qualité des données se réfère à la fiabilité et à l'utilisabilité des données pour leur objectif prévu. Elle détermine si un ensemble de données peut être fiable pour les rapports, les analyses et les décisions opérationnelles.
Les logiciels de qualité des données aident à maintenir ces normes en identifiant les erreurs, les incohérences et les lacunes dans les données. De nombreux outils automatisent la validation, la détection d'anomalies, le nettoyage et la standardisation, et peuvent s'intégrer aux plateformes de gestion des données pour améliorer la façon dont les données sont stockées, organisées et gouvernées.
TL;DR : Définition, dimensions et amélioration de la qualité des données
La qualité des données détermine la fiabilité des données pour les décisions commerciales, les analyses et les opérations. Elle est mesurée par l'exactitude, la complétude, la cohérence, la pertinence, l'unicité, la validité et la rapidité. Des données de haute qualité améliorent la prise de décision, les revenus, le marketing et l'efficacité, tandis qu'une mauvaise qualité entraîne des erreurs, des risques et des opportunités manquées. Les organisations améliorent la qualité des données grâce au profilage, au nettoyage, à la standardisation, à la gouvernance, à l'automatisation et à la surveillance.
Pourquoi la qualité des données est-elle importante ?
La qualité des données est importante car les décisions commerciales ne sont fiables que si les données qui les sous-tendent le sont. Les organisations utilisent les données pour guider la stratégie, gérer les risques, optimiser la production et comprendre les clients. Si ces données sont inexactes ou incomplètes, elles peuvent conduire à des insights erronés et à des erreurs coûteuses.
Des données de haute qualité permettent des rapports, des analyses et des étalonnages de performance précis, tandis que des données de mauvaise qualité conduisent à des insights erronés, à des risques opérationnels et à des opportunités manquées. Inversement, des données de mauvaise qualité peuvent augmenter le risque de biais algorithmique et créer de gros problèmes pour une entreprise.
Les déclarations suivantes décrivent comment les données peuvent avoir un impact négatif sur une entreprise qui ne priorise pas la qualité des données.
- Des données de marché inexactes feront manquer aux entreprises des opportunités de croissance.
- De mauvaises décisions commerciales peuvent être prises sur la base de données invalides.
- Des données clients incorrectes peuvent créer de la confusion et de la frustration pour l'entreprise et le client.
- La publication de faux rapports de qualité des données peut ruiner la réputation d'une marque.
- Un stockage inapproprié des données peut rendre les entreprises vulnérables aux risques de sécurité.
Comment la qualité des données est-elle mesurée ?
Les dimensions principales de la qualité des données sont l'exactitude, la complétude, la pertinence, la validité, la rapidité, la cohérence et l'unicité. Ensemble, ces dimensions fournissent un cadre structuré pour identifier les faiblesses, prioriser les améliorations et maintenir des normes de données cohérentes à travers les systèmes.
- Exactitude : À quel point les données reflètent correctement l'information qu'elles tentent de représenter.
- Complétude : L'exhaustivité des données. Si les données sont complètes, cela signifie que toutes les données nécessaires sont actuellement accessibles.
- Pertinence : Pourquoi les données sont collectées et à quoi elles serviront. Prioriser la pertinence des données garantira que le temps n'est pas gaspillé à collecter, organiser et analyser des données qui ne seront jamais utilisées.
- Validité : Comment les données ont été collectées. La collecte de données doit respecter les politiques existantes de l'entreprise.
- Rapidité : À quel point les données sont à jour. Si les données de l'entreprise ne sont pas aussi à jour que possible, elles sont considérées comme non actuelles.
- Cohérence : À quel point les données restent uniformes d'un ensemble à l'autre.
- Unicité : Assure qu'il n'y a pas de duplication au sein des ensembles de données.
Quels sont les avantages d'une haute qualité des données ?
Une haute qualité des données améliore la précision, l'efficacité et l'impact des décisions commerciales. Voici quelques-uns des principaux avantages que les organisations obtiennent lorsque leurs données sont fiables et bien gérées :
- Amélioration de la prise de décision : Des données précises et fiables réduisent les essais et erreurs, permettant aux organisations de faire des changements stratégiques informés avec plus de confiance.
- Augmentation des revenus : Des insights clairs sur les tendances du marché et les besoins des clients aident les entreprises à agir sur les opportunités avant les concurrents.
- Marketing plus efficace : Des données d'audience fiables permettent aux entreprises de peaufiner le ciblage, d'aligner les campagnes avec leur profil client idéal (ICP), et d'ajuster les stratégies en fonction des véritables schémas d'engagement.
- Économies de temps : Collecter et maintenir uniquement des données pertinentes et de haute qualité réduit les analyses inutiles et les corrections manuelles.
- Positionnement concurrentiel renforcé : Des données de qualité sur l'industrie et les concurrents aident les organisations à anticiper les changements du marché, à réagir plus rapidement et à soutenir la croissance à long terme.
Quels sont les problèmes courants de qualité des données ?
Les problèmes courants de qualité des données proviennent d'erreurs dans la collecte, le stockage, l'intégration et la gouvernance des données. Ces problèmes découlent souvent de lacunes dans les processus, de limitations des systèmes ou d'erreurs humaines.
- Erreurs de saisie manuelle : Fautes de frappe, valeurs incorrectes ou noms incohérents causés par l'entrée humaine.
- Mauvaise intégration des systèmes : Enregistrements non concordants ou conflits de données lorsque plusieurs plateformes telles que les outils CRM, les systèmes d'analyse ou les plateformes d'enrôlement des appareils ne se synchronisent pas correctement.
- Processus d'entrée de données non standardisés : Différentes équipes utilisant des formats ou des définitions incohérents.
- Absence de contrôles de validation : Absence de vérifications permettant à des données incorrectes ou mal formées d'entrer dans les systèmes.
- Données fantômes et silos : Départements maintenant des ensembles de données séparés qui ne sont pas gouvernés de manière centrale.
- Mauvaise migration des données : Corruption ou perte de données lors des mises à niveau ou des transferts de systèmes.
- Faible surveillance de la gouvernance : Pas de propriété claire ou de responsabilité pour le maintien des normes de données.
Quelles sont les étapes d'un processus de gestion de la qualité des données ?
Un processus de gestion de la qualité des données inclut généralement l'évaluation des ensembles de données existants, la correction des erreurs, le renforcement des sources de données, l'application des politiques de gouvernance et la surveillance continue des performances.
- Effectuer un profilage des données. Le profilage des données est un processus qui évalue la qualité actuelle des données d'une entreprise.
- Déterminer comment les données impactent l'entreprise. Les entreprises doivent effectuer des tests internes pour voir comment les données affectent leur activité. Les données pourraient les aider à mieux comprendre leur audience ou entraver une planification de la demande réussie. Si les données ont un impact négatif sur une entreprise, il est temps de s'attaquer à la qualité des données et de prendre des mesures pour l'améliorer.
- Vérifier les sources. Si une entreprise essaie d'améliorer la qualité de ses données, elle doit commencer par le début. Les sources doivent être vérifiées pour la qualité et la sécurité des données. Si les entreprises collectent elles-mêmes les données, elles doivent prioriser l'expérience utilisateur pour éviter les erreurs dans la collecte des données.
- Respecter les lois sur les données. Collecter et stocker incorrectement des données peut entraîner des problèmes juridiques pour les entreprises. Il devrait y avoir des directives claires sur qui peut voir les données, où elles peuvent être conservées et à quoi elles peuvent servir. Suivre ces lois de près aide également les entreprises à éviter d'utiliser des données obsolètes ou incorrectes en créant un système pour les supprimer en toute sécurité.
- Mettre en œuvre une formation sur les données. Les données ne s'améliorent que lorsqu'elles sont utilisées correctement. Les entreprises doivent prioriser la formation pour aider les équipes à comprendre les données disponibles et à les utiliser efficacement.
- Effectuer des contrôles fréquents de la qualité des données. Après avoir travaillé si dur pour améliorer la qualité, les entreprises doivent continuer sur cette lancée en priorisant le contrôle de la qualité des données et en effectuant une surveillance constante des données. Cela aidera à identifier les erreurs courantes et à éviter les erreurs coûteuses basées sur les données avant qu'elles ne se produisent.
- Collaborer avec des experts en données. En cas de doute, les entreprises devraient s'appuyer sur des spécialistes pour améliorer la qualité des données. Les scientifiques et analystes de données peuvent guider les entreprises vers une meilleure qualité des données et assurer la conformité en cours de route.
La qualité des données est-elle la même chose que l'intégrité des données ?
La qualité des données et l'intégrité des données ne sont pas la même chose. La qualité des données se concentre sur l'exactitude et l'utilisabilité des données. L'intégrité des données est plus large et garantit que les données restent fiables, cohérentes et protégées tout au long de leur cycle de vie. La qualité des données est un composant de l'intégrité des données.
| Catégorie | Qualité des données | Intégrité des données |
| Définition | L'état des données et si elles sont adaptées à l'utilisation | La garantie que les données restent exactes, cohérentes et protégées au fil du temps |
| Focus principal | Utilisabilité et exactitude | Préservation et protection |
| Dimensions clés | Exactitude, complétude, pertinence, rapidité, cohérence, unicité | Inclut la qualité des données plus l'intégration, la validation, l'intelligence de localisation et l'enrichissement des données |
| Couverture du cycle de vie | Évalue les données à un moment donné | Maintient la fiabilité des données tout au long de leur cycle de vie |
| Objectif | Assurer que les données peuvent être fiables pour les décisions | Assurer que les données restent fiables et inchangées de la création à la suppression |
L'intégration des données, une partie de l'intégrité des données, fournit des insights bien équilibrés. L'intelligence de localisation ajoute des informations sur l'origine des données, et l'enrichissement des données analyse les données pour leur donner un sens. Avec tous ces processus travaillant ensemble, l'intégrité des données garantit que les données sont collectées comme prévu, sécurise les données à la fois physiquement et logiquement, et empêche les changements qui pourraient compromettre la qualité et la validité.
Questions fréquemment posées sur la qualité des données
Voici des réponses aux questions courantes sur la qualité des données.
Q1. Quel est un exemple de données de bonne qualité ?
Un exemple de données de haute qualité est une base de données clients avec des coordonnées vérifiées et sans entrées en double, ce qui soutient des rapports fiables et un ciblage précis.
Q2. Quel est un exemple de mauvaise qualité des données ?
Un exemple de mauvaise qualité des données est un système d'inventaire de produits qui ne parvient pas à refléter avec précision les niveaux de stock ou à les mettre à jour en temps réel. Cela peut entraîner la vente excessive d'articles, des expéditions retardées, des rapports incorrects et des clients frustrés.
Q3. Comment testez-vous la qualité des données ?
La qualité des données est testée avec des vérifications de validation telles que les vérifications de valeurs nulles, la validation de format, les tests de limites, les vérifications de complétude et la validation basée sur des règles pour s'assurer que les ensembles de données répondent aux normes.
Q4. Quelles sont les meilleures pratiques pour maintenir la qualité des données ?
Les meilleures pratiques incluent la communication claire des normes de données, la documentation des erreurs et des corrections, l'assurance de la conformité réglementaire, la protection des données sensibles avec le masquage des données, et l'utilisation de l'automatisation pour réduire les erreurs manuelles et appliquer des règles cohérentes.
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Alexandra Vazquez
Alexandra Vazquez is a former Senior Content Marketing Specialist at G2. She received her Business Administration degree from Florida International University and is a published playwright. Alexandra's expertise lies in copywriting for the G2 Tea newsletter, interviewing experts in the Industry Insights blog and video series, and leading our internal thought leadership blog series, G2 Voices. In her spare time, she enjoys collecting board games, playing karaoke, and watching trashy reality TV.
