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Comment garantir la qualité des données ?
Par Bruno Labidoire, directeur technique d’Informatica
Mardi 03 Juin 2008
 Dans le monde des affaires complexe d'aujourd'hui, une infrastructure de données inefficace peut se révéler une réalité dangereuse pour un grand nombre d'entreprises. Bien que l'impact direct de la qualité des données varie sensiblement d'un secteur d'activité à l'autre, avoir des données de bonne qualité est une nécessité dictée aux entreprises par un besoin fondamental d'exactitude des résultats et de respect des législations et des diverses réglementations. Pour une entreprise traitant directement avec le grand public par exemple, une des difficultés majeures est souvent de collecter et d'analyser efficacement des données démographiques. Or, dans la grande distribution, il est devenu pratiquement impossible de prendre des décisions opérationnelles sans une étude de marché solide et des données de qualité, outils indispensables aux managers pour prendre les bonnes décisions. Une gestion inappropriée des données peut avoir pour conséquence une perte de chiffre d'affaires, des affectations budgétaires insuffisantes et des prévisions d'activité erronées. Par exemple, si une entreprise souhaite étendre son activité à une ville voisine, des données de qualité lui seront indispensables pour évaluer correctement le potentiel de sa zone de chalandise. Sans ces informations, pas d'estimation réaliste du chiffre d'affaires futur, pas de stratégie marketing, etc. Tout cela est impossible sans des données de bonne qualité. Tous les rapports de Business Intelligence devraient comporter une note de qualité de données. Imaginez la différence entre dire « nous venons de prendre notre plus grosse décision d'investissement depuis cinq ans (en nous appuyant sur des données ayant une note de qualité de 45/100) » et « nous sommes confiants dans la décision que nous avons prise (fondée sur des données dont la note de qualité de 95/100)». De l'autre côté de la barrière, à l'intérieur de l'entreprise, la qualité des données est tout aussi vitale pour piloter efficacement l'activité. Dans beaucoup de grandes entreprises, la qualité de données est aujourd'hui une priorité. Un nombre considérable d'organisations se sont par conséquent lancées dans des initiatives à grande échelle visant à identifier et résoudre de manière systématique les problèmes internes de qualité des données. Et le coût d'une qualité de données insuffisante est bien supérieur à ce qu'imaginent la plupart des entreprises. Si nous vivons vraiment dans une économie mondiale de l'information, alors la plupart des entreprises devraient être considérées comme insolvables, au vu de la quantité d'informations de mauvaise qualité sur lesquelles se fondent leurs décisions et leurs opérations. Le rôle essentiel de la DSI Dans différents rapports publics, des chercheurs ont démontré que les entreprises dépensent chaque année des milliards en frais de courrier, impressions et heures supplémentaires inutiles. S'agissant des données d'entreprise à proprement parler, des études ont montré que plus de 25 % des données considérées comme critiques sont en réalité défectueuses, principalement du fait d'erreurs humaines. Si la simple négligence est souvent à l'origine des erreurs humaines, dans nombre d'entreprises, les erreurs sont surtout dues à l'absence de méthodes normalisées pour saisir et récupérer les données. Dans le monde numérique actuel, une fois que les contrôles de qualité de données appropriés ont été définis, c'est souvent à la DSI qu'il revient de veiller à l'application et au respect des standards mis en place. Dans certaines entreprises (banques d'investissements, sociétés internationales de grande distribution, etc.) qui traitent des millions de transactions par jour, il est extrêmement important que les managers responsables du maintien des normes de qualité de données et les responsables informatiques soient constamment en contact et communiquent. Pour garantir à l'entreprise un niveau optimal de sécurité et d'ordre, il est essentiel que ces deux groupes d'acteurs travaillent de concert. L'indispensable normalisation La notion de « qualité de données effective » devient d'une importance cruciale lorsqu'il s'agit de bâtir une activité et de la maintenir sur la voie du succès. Si le désir de mettre en place le bon type de contrôle qualité pour les données est déjà une première étape, ce n'est assurément pas la dernière. Une fois prise la décision de modifier l'infrastructure opérationnelle de l'entreprise, reste à accomplir le plus fastidieux, à savoir : la mise en œuvre... La collecte et l'analyse de données n'ont jamais été choses aisées, en raison même de la nature de nombreux secteurs d'activité. Par exemple, pour une grande banque d'investissement, un simple rapport annuel comporte souvent des dizaines et des dizaines de pages, compilées à partir d'une masse quasi intarissable de données sur les investissements et les profits. Pour une banque de cette taille, il est indispensable que les données servant à suivre les milliards de dollars qu'elle a dans ses livres soient justes et bien organisées. Ce qui précède n'est pas une question essentielle uniquement pour les banques : aujourd'hui toutes les entreprises, quel que soit leur secteur, sont concernées. Les logiciels de qualité de données traditionnels sont généralement polarisés sur un type de données - le plus souvent les données clients ou produits. Mais les besoins des entreprises sont beaucoup plus complexes que cela, notamment parce qu'elles doivent analyser les relations entre les différents types de données. La plupart des spécialistes de la qualité de données s'accordent pour dire que la normalisation est la première étape incontournable pour parvenir à une qualité de données effective. En termes d'organisation des données, il est important que tous les collaborateurs de l'entreprise soient sur la même longueur d'onde quant à la manière dont les données doivent être saisies, analysées, représentées, etc. A partir de rapports sur la qualité des données, les managers ont la possibilité d'évaluer les progrès réalisés au sein de l'entreprise et, le cas échéant, de définir les améliorations à mettre en œuvre. Le rôle des opérationnels Aujourd'hui, une des priorités des managers est de pouvoir porter un diagnostic sur la manière dont leurs équipes assurent la complétude, la conformité, la cohérence, l'exactitude, la déduplication et l'intégrité des données. De plus, ils ont commencé à travailler avec des logiciels leur permettant d'identifier et d'analyser un par un les enregistrements de données de mauvaise qualité. Les entreprises doivent aussi être préparées à la réalité inéluctable d'un changement permanent de leurs activités et leurs organisations. Pour être efficace, un environnement de gestion de la qualité de données doit pouvoir prendre en charge de nouveaux types de données, rapidement et sans corrompre les informations préexistantes. En cas de changement organisationnel majeur, les managers doivent pouvoir s'adapter sur-le-champ, sans efforts, et en perturbant le moins possible le cours des opérations. Ces derniers temps, les managers ont aussi commencé à rechercher le moyen de s'attaquer eux-mêmes aux problèmes complexes de qualité de données plutôt que de faire appel à des experts informatiques ne se sentant pas « propriétaires » des données. Cela ne signifie pas que la coordination entre le management et l'informatique doive en souffrir. Si, dans l'idéal, c'est à la DSI que revient la responsabilité de maintenir les ressources nécessaires pour fournir la qualité de données voulue, les managers doivent de leur côté faire en sorte que le contenu des données soit bien toujours ce qu'il est doit être. _____________________ Enregistré le 29 avril dernier, le webinar de David Loshin, Président de Knowledge Integrity, Inc., intitulé « Gérer le risque d'information grâce au contrôle de la qualité de données : on ne peut contrôler que ce que l'on mesure !» permet d'approfondir le sujet. Pour accéder gratuitement à ce webinar, cliquez ici : (http://www.informatica.com/info/loshinq208riskcenter).
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