Dans un contexte de cloudification toujours plus avancée des systèmes d’information, on entend beaucoup parler de l’importance des données et de leur qualité. Mais dans la pratique et en réalité, qu’est-ce exactement qu’une donnée de qualité ? En quoi avoir accès à des données de qualité est essentiel en entreprise ? Et comment mettre en application des données de qualité en 2025 ?
Les caractéristiques d’une donnée de qualité
La qualité d’une donnée peut être mesurée en analysant ses caractéristiques internes et externes à l’entreprise. Une donnée de qualité est une donnée à la fois :
- Cohérente
- Valide
- Exacte
- Exhaustive
- Intègre
- Claire
- Actuelle
- Sécurisée
- etc.
En entreprise, il peut arriver que la qualité d’une donnée se dégrade soit au niveau de sa description (imprécisions, conflits entre différents noms d’objets, etc.), soit au niveau de sa nature-même (doublons, anomalies, données obsolètes, etc.).
Et c’est justement dans l’objectif de faire face à ces problèmes de non-conformité, d’inexactitude et d’imprécision que de nombreuses entreprises tentent au quotidien de mieux gérer leurs données, à travers des outils de contrôle et de mesure de la qualité des données. Ces mesures, bien que parfois trop cloisonnées, contribuent à l’obtention de données de qualité, un facteur de réussite essentiel pour les entreprises.
Pourquoi la qualité des données est-elle si importante ?
Aujourd’hui, toutes les entreprises en ont conscience, disposer de données de qualité est essentiel pour améliorer sa stratégie, fiabiliser ses prévisions et prendre les bonnes décisions. Et c’est vrai qu’elles s’avèrent particulièrement précieuses pour attirer davantage de clients, augmenter ses ventes et éviter les dépenses inutiles.
Aussi appelé Gestion des Données de Référence (GDR), le Master Data Management (MDM) permet d’obtenir des données de qualité qui auront un effet positif sur l’organisation et les résultats de l’entreprise :
- Augmentation du chiffre d’affaires
- Diminution (voire suppression) des dépenses jugées inutiles
- Amélioration permanente du site web, des offres et du positionnement
- Meilleur management du risque
- Prise de décision facilitée et plus courte
- Etc.
Lorsqu’elles sont fiables, bien paramétrées et prêtes à être analysées, des données de qualité représentent un atout fondamental pour les entreprises. En quelques clics, elles offrent une vision globale des tendances de vente pour chaque produit et permettent de mieux comprendre les attentes des clients et prospects, tout en réduisant les coûts de campagne grâce à un meilleur ciblage.
Même si elles nécessitent un travail chronophage et coûteux en amont, les données de qualité représentent un investissement rentable pour les entreprises.
Prenons l’exemple de Vinci, le leader mondial de la construction, qui rencontrait autrefois des problèmes pour communiquer avec ses nombreux collaborateurs dans le monte entier. En choisissant un MDM pour améliorer la mise en qualité de ses données, le groupe est parvenu à créer un langage commun pour tous ses métiers et à faire passer le taux d’erreur de 8 à 0,05 % !
Données de qualité et mise en application en 2025
La qualité des données joue un rôle fondamental dans les entreprises de tous les secteurs. Dans le transport, par exemple, le MDM permet de rassembler les coordonnées des clients tout en garantissant le respect de leur vie privée. L’optimisation des programmes de fidélisation et des réservations permet une meilleure cohérence entre les activités marketing et commerciales.
La gestion de l’information liée aux produits médicaux est elle aussi concernée par la mise en qualité des données. En effet, dans un secteur aussi sensible que celui de la santé, l’automatisation de la gestion des données et leur protection permettent d’améliorer les résultats. Même chose pour les médias, qui doivent eux aussi s’appuyer sur des données fiables et de qualité pour éviter les risques de poursuites judiciaires. Désormais, des outils existent pour nettoyer, transformer et intégrer correctement les données. Pour se faire accompagner, les éditeurs de solutions de MDM sont nombreux. On peut par exemple citer Blueway, Semarchy, OpenDQ, Data Fabric…
La qualité des données dans le contexte cyber et l’IA générative
Alors que les cyberattaques se multiplient et que l’IA générative prend de l’ampleur, la qualité des données revêt une importance de premier plan pour les entreprises. D’une part, des données fiables et sécurisées minimisent les risques de failles qui pourraient conduire à des fuites ou à des altérations malveillantes, exposant les organisations à des sanctions juridiques (notamment via le RGPD) et à des pertes financières. D’autre part, des données de haute qualité alimentent plus efficacement les modèles d’IA, lesquels exigent des informations exactes et cohérentes pour offrir des résultats pertinents.
Ainsi, la gestion des risques passe autant par la mise en place de mesures de protection renforcées (chiffrement, contrôles d’accès, audits réguliers) que par une gouvernance rigoureuse des données. Les processus d’intégration et de vérification doivent également être pensés pour garantir la conformité réglementaire, mais aussi pour répondre aux besoins opérationnels et analytiques de plus en plus sophistiqués.
En définitive, la qualité des données demeure un pilier indispensable pour bâtir une stratégie résiliente et évolutive.
