La qualité des données : un levier stratégique pour l'entreprise

Des données de mauvaise qualité réduisent les performances de l’entreprise et génèrent des risques

Des données incomplètes, dupliquées ou obsolètes ne sont pas seulement un irritant technique : elles faussent la prise de décision, ont un impact financier direct, dégradent les performances des campagnes, empêchent de tirer parti de l'intelligence artificielle et exposent l'entreprise à des risques de non-conformité réglementaire. Pourtant, en dépit de l'importance croissante prise par les données dans le fonctionnement des entreprises, le sujet de leur la qualité reste souvent traité comme un projet ponctuel plutôt que d'être intégré à la stratégie. 

Les conséquences d’une qualité des données insuffisante sont directement mesurables : décisions erronées, campagnes marketing peu efficaces, erreurs dans la gestion client, intégration de l’IA décevante, etc. Sans oublier le risque juridique : depuis l'entrée en vigueur du RGPD relatif à la gestion des données personnelles, une donnée personnelle de mauvaise qualité est aussi une donnée non conforme.

Le livre blanc Qualité des données : un levier stratégique pour votre entreprise, publié par Alliance Digitale, explique ce qu’est la qualité de données et comment la mettre en œuvre concrètement. Le document, très accessible, s'adresse à tous les décideurs impliqués dans la valorisation des données : spécialistes de la donnée, équipes marketing, responsables des traitements de données personnelles, responsables de projets IA, etc. 

Qu’est-ce que la qualité des données ?

La « qualité des données » désigne le degré selon lequel un ensemble de données répond aux besoins de ses utilisateurs. On l’évalue traditionnellement selon neuf critères « intrinsèques et essentiels » :

1. la complétude : toutes les informations attendues sont présentes ;
2. l'unicité : absence de doublons ;
3. l'exactitude : correspondance avec la réalité ;
4. la validité : conformité aux formats et règles définis ;
5. la cohérence : absence de contradiction entre les sources ;
6. la fiabilité : qualité de la source et du traitement ;
7. l'actualité : les données sont assez récentes ;
8. la précision : le niveau de détail est suffisant pour répondre au besoin ;
9. l'uniformité : homogénéité des formats, unités et conventions.

Ces critères sont complétés par huit critères « contextuels et contributifs » :

1. la traçabilité : historique clair des transformations ;
2. la clarté : données compréhensibles et bien documentées ;
3. l’utilité : pertinence vis-à-vis du besoin réel ;
4. l’accessibilité : facilité d’accès pour les utilisateurs autorisés ;
5. la conformité : respect des réglementations ;
6. la sécurité : protection contre les accès et usages non autorisés ;
7. la disponibilité : données accessibles au bon moment ;
8. la pérennité : capacité à conserver la donnée dans le temps.

Cette grille permet d'évaluer chaque jeux de données collectées pour en améliorer la qualité en se posant les questions suivantes : mes données sont-elles complètes et uniques ? Mon nouvel ensemble de données est-il cohérent et fiable ? D’où viennent-elles ? Sont-elles conformes aux règlementations ? Sont-elles en sécurité et facilement accessibles et disponibles pour les utilisateurs ?

Comment mesurer la qualité de vos données ?

Pour évaluer la qualité de vos données, il est indispensable de mettre en place des indicateurs. Le guide propose 5 indicateurs de performance (KPI) pour contrôler le niveau de qualité pour chaque type de données : 

• la qualité syntaxique  : mesure si les données respectent un format valide et exploitable (ex. email correctement structuré, numéro conforme).
• la délivrabilité : évalue la capacité des données (notamment de contact) à permettre une transmission effective, comme la réception d’un email ou d’un courrier.
• la récence : indique à quel point les données sont à jour et reflètent une situation actuelle.
• le taux de réactivité : mesure la propension des contacts à interagir suite à une sollicitation (ouverture, clic, réponse).
• la fiabilité / association : apprécie l’exactitude des données et leur bonne correspondance avec la bonne personne ou entité.

Le livre blanc fournit des exemples d'indicateurs à suivre pour évaluer la qualité des données marketing : email, téléphone, adresse, nom / prénom, nom de l'entreprise, etc.

De la qualité à la gouvernance des données

Deux approches indissociables 

La qualité et la gouvernance des données sont indissociables : 

• la qualité vise à garantir que les données sont fiables, complètes et exploitables ; 
• la gouvernance fournit le cadre organisationnel pour atteindre et maintenir ce niveau de qualité dans la durée.

La qualité de données implique de mettre en place des règles, d'attribuer des rôles, de définir des processus et d’effectuer des arbitrages. C'est le rôle de la gouvernance des données, qui définit les règles d’organisation, de structuration et de sécurisation de l’ensemble du cycle de vie des données. 

La gouvernance des données est transversale par nature. Elle associe les métiers (propriétaires et consommateurs de données), les équipes en charge de la gestion des données, les équipes informatiques, le juridique et la conformité (DPO), ainsi que la direction générale.

Les bénéfices d'une gouvernance structurée sont multiples : instauration de la confiance, accélération des projets, réduction des risques juridiques, meilleure cohérence entre directions, valorisation économique de la donnée et gains d'efficience opérationnelle.

Gérer la qualité des données tout au long de leur cycle de vie

La gouvernance des données permet de gérer la qualité des données, à chaque étape de leur existence :

• Dès la création, il s'agit d'intégrer les processus de qualité dès l'origine, selon une logique de qualité des données dès la conception (en anglais data quality by design) : surveillance continue, règles métier automatisées, vérification avant stockage, outils de gestion des données de référence (ou Master Data Management).
• Lors du stockage, un profilage et un diagnostic initial permettent d'identifier les anomalies avant même l'intégration dans les systèmes. Des règles de validation à l'importation, des contrôles croisés et des audits réguliers (trimestriels ou semestriels) permettent ensuite de garantir l'intégrité des données.
• Au moment de l'utilisation, avant une campagne marketing ou l'alimentation d'un modèle d'IA, des vérifications spécifiques s'imposent : évaluation du fichier, nettoyage des doublons, contrôle des consentements, test sur un échantillon.
• Dans la durée, la qualité repose sur une gouvernance claire, des contrôles réguliers, et des règles qui préviennent le vieillissement progressif des données.

Comment déployer une démarche de qualité des données ? 

L'acculturation des équipes, premier levier de réussite

La qualité des données n'est pas qu'une affaire d'outils ou de processus. C'est avant tout le résultat d'un comportement humain. Les problèmes de qualité viennent rarement des seuls systèmes : ils sont le fruit de mauvaises pratiques, d'un manque de rigueur, de l'absence de standards, ou des silos entre directions.

Chaque service d'une entreprise produit, transforme ou consomme des données : le marketing collecte des données de prospects, le commercial enrichit le CRM, les opérations traitent les données de production, la finance consolide des données de facturation. Sans une culture de la donnée partagée, la qualité se dégrade mécaniquement.

L'acculturation permet de réduire les erreurs humaines, d'ancrer des réflexes de conformité et de casser les silos en alignant toutes les directions autour de définitions et de règles communes.

Une feuille de route en 5 étapes

Le guide propose une démarche de qualité des données, structurée en cinq étapes : 

1. Audit et cartographie : dresser un état des lieux de toutes les données et de leurs flux, de la collecte à l'exploitation, en identifiant les intervenants et les outils impliqués.
2. Analyse des causes : identifier l'origine des problèmes : modalités de collecte, traitements défaillants, règles de déduplication absentes, ancienneté des données.
3. Mise en place de mesures correctives : déduplication, normalisation des données, vérification des emails, sirétisation des bases BtoB, redressements syntaxiques, vérification des consentements.
4. Prévention : faire évoluer l'organisation et les outils pour éviter tout retour à une situation dégradée : champs obligatoires, règles de gestion, aide à la saisie, double authentification, référentiel client unique.
5. Pilotage : suivre en continu les indicateurs de qualité clés (taux de plis non distribués, taux de délivrabilité, taux de complétude, taux de doublons…) via des tableaux de bord.

Une démarche d'amélioration continue

La qualité des données n'est pas un chantier ponctuel : c'est un processus vivant, inscrit dans une logique d'amélioration continue, qui doit évoluer avec les usages, les systèmes, les métiers et les réglementations. 

Traitée comme une discipline à part entière, elle peut devenir un levier de performance, de confiance et de gouvernance pour toute entreprise.