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Product Lifecycle Management

Mauvaise qualité des données : quelques exemples de causes

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  • 3 septembre 2018
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 !

Origines possibles de la « mauvaise qualité » : quelques exemples

  • 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, et c’est un enjeu traité par le PLM !

2 commentaires

  • URBAN-GALINDO dit :

    Je rajoute les applications qui vieillissent et se complexifient de cas particuliers rendus obligatoires pour « suivre » le business lesquels génèrent des îlots d’informations qui ne respectent plus les règles de cohérence globales définies au départ. Le bel édifice harmonieux est complété de protubérances diverses …
    Quand il faut remettre « au carré » l’effort est souvent repoussé et l’incohérence reportée jusqu’à une future grande opération dont le coût aura encore grandi et que l’on repoussera peut-être …

  • Damien Andrieu dit :

    Merci pour ces compléments! La multiplication des cas particuliers sur les applications anciennes pour se caler avec nouveaux besoins est en effet une problématique que l’on retrouve souvent : réponse court terme vs vision long terme.

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