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Product Lifecycle Management

Mauvaise qualité des données : quelques exemples de causes

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  • 6 mars 2017
Causes de mauvaise qualité des données

Tout le monde s’accorde à dire qu’il est préférable de lutter contre les problèmes de qualité de données et de supprimer les causes à la racine plutôt que de corriger les données erronées en aval. Et quand on parle des causes, nous avons tous des exemples en tête car c’est un problème qui nous touche tous!

Voici d’ailleurs quelques exemples d’origines possibles de la « mauvaise qualité » :

  • Erreurs de saisie : les erreurs de saisie sont une source fréquente d’imprécision des données. Les utilisateurs font parfois des fautes de frappe, saisissent les données dans le mauvais champ ou sélectionnent la mauvaise valeur dans une liste… Les erreurs de saisie peuvent aussi être effectuées volontairement pour gagner du temps ou par simplicité.
  • Déplacement des données hors des applications : les employés peuvent stocker des données dans des applications locales (ex : fichers Excel) car ils trouvent cela plus simple et rapide ou souhaitent répondre à un besoin immédiat auquel l’outil principal ne répond pas. Dans ce cas le contrôle des données et des versions est perdu!
  • Changements d’organisation des services : ils entrainent souvent des migrations « accélérées » des applications informatiques. Ces changements d’organisation débouchent dans de nombreux cas sur l’apparition de doublons et de différentes « versions de la vérité » pour une même information.
  • Import et migration des données : lorsque les imports et les migrations de données doivent être effectués dans l’urgence, ils vont souvent créer des problèmes de qualité. En effet les données peuvent subir des détériorations ou des pertes lors de l’import si celui-ci n’est pas mené parfaitement.
  • Intégration et échange de données entre applications : l’interaction entre les différentes applications du système d’information est nécessaire pour assurer la cohérence des données mais une erreur minime lors des transferts peut facilement entrainer des problèmes sur l’ensemble des données transmises.
  • Information partagée entre les services : pour une information commune qui devrait être unique il arrive souvent que des doublons soient crées car un service ne reconnait pas l’information créée par un autre.

Des règles et des processus clairs pour éviter ces sources d’erreurs

Mettre en place des règles précises de validation des documents, de diffusion, de correction et d’analyse représente des coûts initiaux importants. Pourtant, c’est la seule solution pour éviter les coûts directs de la non-qualité mais aussi les processus de contournement et le ralentissement de tous les process. La mauvaise qualité des données a un impact direct sur la capacité d’évolution de l’entreprise en occasionnant une inertie forte. En effet, ce ne sont pas seulement les erreurs qui sont critiques mais aussi leur capacité à se propager et à impacter l’ensemble de l’entreprise.

La qualité des données est donc une priorité essentielle pour la productivité et l’efficacité de l’entreprise !

Un commentaire

  • Ismaila Thera dit :

    Un résumé tres important pour les causes de la non-qualite des donnees. j’ai lu aussi quelque part 10 causes qui sont plus au moins inclus dans ce résumé: qui se resument au suivants: 1. Erreurs typographiques et données non conformes; 2. Offuscation d’informations: 3. Informatique traîtresse et fichiers Excel; 4. Après la fusion; 5. Le changement est bon… Sauf pour la qualité de données; 6. Code cache; 7. Transition des transactions; 8. Métamorphose de métadonnées ; 9. Définition de la qualité de données et 10. Perte d’Expertise: Source: Maîtrise de l’information , Thierry BONTEMS

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