Comprendre la qualité des données : un enjeu stratégique pour la performance des entreprises
Avec la transformation numérique, les entreprises ont vu leur capacité à collecter et stocker des données exploser. Mais accumuler des données ne garantit pas leur valeur.
Aujourd’hui, il ne s’agit plus seulement de quantité, mais bien de qualité des données. En clair : ce n’est plus « combien j’en ai », mais « sont-elles fiables, exploitables et pertinentes ? »
Pourquoi la qualité des données est-elle devenue critique ?
La qualité des données permet à une organisation de :
- Prendre des décisions éclairées
- Sécuriser ses analyses
- Automatiser ses processus sans risque
En son absence, les conséquences sont immédiates : erreurs dans les rapports, inefficacité opérationnelle, non-conformité réglementaire (comme le RGPD), et in fine, perte de performance.
Les 5 critères fondamentaux d’une donnée fiable
Voici les cinq dimensions essentielles à vérifier pour garantir une donnée exploitable et de qualité :
- Complétude : la donnée couvre-t-elle tout le périmètre attendu ?
- Exactitude : reflète-t-elle correctement la réalité ?
- Actualisation : est-elle à jour et utile au moment de son utilisation ?
- Cohérence : est-elle logique et alignée entre les sources ou systèmes ?
- Accessibilité : est-elle disponible pour les bons utilisateurs, au bon moment ?
Un exemple concret : pendant la crise du COVID-19, de nombreux établissements ont été incapables d’extraire les bonnes informations à temps. Cela a entraîné des retards de traitement, des décisions mal orientées et une rupture de la chaîne de soins.
Selon Gartner, les entreprises perdent en moyenne 12,8 millions de dollars par an à cause d’une mauvaise gestion des données.
La qualité des données : un chantier stratégique, pas un patch technique
Contrairement aux idées reçues, la qualité des données n’est pas qu’un sujet IT. Elle concerne toute l’organisation.
Pour être efficace, la démarche doit être transversale, continue et intégrée aux usages métiers.
Voici les six piliers d’une stratégie de gouvernance des données durable :
- Observer : surveiller les données en temps réel pour détecter les écarts
- Explorer : comprendre les jeux de données et repérer les incohérences
- Encadrer : structurer la gouvernance avec des rôles clairs et des règles partagées
- Harmoniser : aligner les formats, les unités et les nomenclatures
- Centraliser : regrouper les sources, éliminer les doublons et créer une version de référence
- Intégrer : injecter la qualité dans les processus métier pour un impact concret
Ce cadre doit rester vivant, évolutif et impliquer aussi bien les équipes IT que les métiers. C’est la clé d’une culture data performante.
Qlik : une plateforme de qualité des données au service de l’intelligence artificielle
À l’heure où les projets d’intelligence artificielle se généralisent, la fiabilité des données devient un prérequis.
Une IA, aussi performante soit-elle, ne pourra produire de bons résultats à partir de données erronées ou incomplètes.
C’est dans ce contexte que Qlik se distingue : une plateforme pensée pour garantir la qualité et la gouvernance des données de bout en bout.
Analyse, nettoyage, gouvernance : une approche complète et intégrée
Qlik ne se limite pas à l’agrégation ou à la visualisation. La plateforme analyse les jeux de données dès leur ingestion :
- Détection automatique des doublons
- Identification des champs manquants ou mal formatés
- Diagnostic global de la structure et de la qualité
Ce profilage permet d’anticiper les problèmes potentiels bien avant qu’ils ne nuisent aux projets analytiques ou IA.
Une fois les anomalies identifiées, Qlik propose une suite d’actions puissantes :
- Nettoyage automatisé
- Unification des formats
- Enrichissement des données à partir de sources de référence fiables
Cette approche s’applique à tous types de données : textes, dates, adresses, nomenclatures, etc.
Traçabilité et conformité : une donnée sous contrôle
Qlik assure une traçabilité complète de chaque transformation de la donnée :
Qui a modifié quoi ? Quand ? Selon quelle règle ?
Cette transparence renforce la confiance, garantit la conformité réglementaire (comme le RGPD) et facilite les audits.
Une gouvernance active et automatisée
Qlik permet également de définir des règles de gouvernance applicables automatiquement. Des alertes peuvent être déclenchées en cas d’anomalie ou de dérive.
La plateforme utilise également l’intelligence artificielle pour améliorer en continu la qualité des données :
- Suggestions de correction
- Détection de schémas
- Classification automatisée
Ce fonctionnement crée un cercle vertueux : plus la qualité progresse, plus les outils IA sont fiables, et plus ils contribuent à la maintenir.
Une interface pensée pour les métiers comme pour les experts
L’un des atouts majeurs de Qlik réside dans son accessibilité.
La plateforme est conçue pour que les utilisateurs métiers puissent manipuler les données sans expertise technique. Cela permet de :
- Partager la responsabilité de la donnée
- Favoriser la collaboration
- Accélérer l’adoption des bonnes pratiques data
Conclusion : une stratégie data ne vaut que par la qualité de ses fondations
Toute entreprise souhaite exploiter pleinement son patrimoine data. Mais avant de tirer de la valeur, il faut assurer la fiabilité, la clarté et la gouvernance des données.
Pas de stratégie IA crédible sans un socle de données solides. Pas d’analyse fiable sans qualité. Et pas de performance durable sans confiance.
Qlik ne se contente pas de répondre à ce besoin : elle permet de l’industrialiser, de l’automatiser, et surtout, de le mettre à la portée de tous les profils dans l’entreprise.
Une base solide, fiable, collaborative, pour faire de la donnée un véritable levier de transformation.
🎯 Envie de tirer pleinement parti de vos données ?
