À l’ère du numérique, la donnée (ou data) est omniprésente : interactions clients, données comptables, historiques de vente, comportements utilisateurs, inventaires…Mais avoir des données ne suffit pas !
Pour qu’elles servent réellement à piloter votre activité de manière efficace, il faut qu’elles soient de qualité !
En effet, avec l’explosion de la Business Intelligence (BI) et des outils comme Metabase, il devient tentant de tout analyser. Mais si vos décisions reposent sur des données erronées, incomplètes ou obsolètes, les conséquences peuvent être désastreuses.
Alors de quoi parle t-on quand on parle de « qualité des données » ?
Quels sont les critères de qualité des données ?
Quand on parle de qualité des données, plusieurs critères essentiels sont à prendre en compte :
Exactitude
Les données doivent refléter la réalité. Un chiffre erroné, une mauvaise orthographe, ou une donnée mal saisie peuvent fausser tout un rapport.
Actualité
Des données obsolètes sont souvent pires que pas de données du tout. Il faut qu’elles soient mises à jour en temps réel ou de façon régulière.
Accessibilité
Des données de qualité doivent pouvoir être facilement exploitées par les bons interlocuteurs, sans blocage technique.
Complétude
Une base incomplète empêche d’avoir une vue d’ensemble. Un client sans adresse mail ou une facture sans montant ? Inexploitable.
Cohérence
Toutes les sources doivent être alignées. Un client avec plusieurs statuts différents selon les outils crée de la confusion.
Quels sont les risques liés à une mauvaise qualité des données ?
Les conséquences d’une mauvaise qualité de données sont nombreuses, et souvent invisibles à court terme, mais peuvent avoir de lourdes conséquences à long terme. Des données de mauvaise qualité coûtent cher : en argent, en temps, et en opportunités perdues.
Risques
- Mauvaises décisions stratégiques
- Pertes financières
- Clients insatisfaits
- Inefficacité opérationnelle
- Non-conformité réglementaire
- Atteinte à la réputation
Conséquences
- Décisions basées sur des données erronées → impact sur la stratégie globale
- Coûts dus aux erreurs, à la correction des données, ou aux opportunités manquées
- Données erronées → erreurs de livraison, ciblage marketing inefficace
- Processus internes perturbés, erreurs, doublons
- Sanctions possibles (ex : RGPD)
- Perte de confiance des clients et partenaires
- Problèmes d’intégration systèmes
L’architecture en médaillon : une approche structurante
Pour garantir une qualité optimale des données, il est crucial de penser leur architecture. L’architecture en médaillon (ou medallion architecture) est une approche structurée issue du monde du data engineering, qui permet de fiabiliser les traitements et les analyses.
Elle se compose généralement de trois couches :
- Bronze : les données brutes, extraites directement des sources. Elles sont stockées sans modification.
- Silver : les données nettoyées, enrichies, formatées. Elles sont prêtes à être croisées ou analysées.
- Gold : les données prêtes à être consommées par les outils de BI, comme Metabase. Elles sont organisées selon les besoins métiers.
Cette architecture favorise la traçabilité, la rigueur, et permet une meilleure gouvernance des données. C’est une base saine sur laquelle construire un pilotage efficace.
Metabase, un levier pour révéler la valeur de vos données
Chez ATM CONSULTING, nous sommes convaincus que des données de qualité sont la clé d’un pilotage d’entreprise agile et performant.
C’est pourquoi nous proposons à nos clients l’intégration et le déploiement de Metabase, une solution de Business Intelligence open source, intuitive et puissante. Metabase vous permet de visualiser vos données, de créer des tableaux de bord dynamiques, et surtout de prendre des décisions éclairées, à partir de données fiables.
Metabase peut vous servir dans vos décisions stratégiques mais aussi à analyser la qualité de vos données par des tableaux de bords.
