Il est désormais largement reconnu que le manque de confiance des utilisateurs est un des principaux problèmes associés à une qualité de données insuffisante. De nombreuses entreprises en sont conscientes et ont fait des efforts significatifs pour nettoyer leurs données. Cependant, même ces entreprises continuent à rencontrer de gros problèmes de qualité de données. Dans un monde qui vit en temps réel 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7, il n’est plus acceptable qu’il existe un décalage entre la création des données et leur validation – décalage qui aboutit à des décisions métiers fondées sur de simples suppositions.

Ce Livre Blanc de Bloor Research montre qu’une approche plus progressive et globale de la qualité de données est indispensable parce qu’il vaut souvent mieux prévenir que guérir. Une telle approche demande une stratégie claire, de la volonté et un changement de culture. Il s’agit en effet de faire en sorte, d’une part, que « l’équipe qualité de données » s’étende, au-delà du département informatique, à ceux qui utilisent les données au quotidien et, d’autre part, qu’à tous les niveaux de l’organisation, l’ensemble des collaborateurs soit convaincu de l’importance vitale d’avoir des données de bonne qualité. Cette implication plus large doit se traduire par une plus grande sensibilisation et attention accrue, ayant pour effet des données dans lesquelles tout le monde peut avoir confiance et une réduction des coûts.

« Un programme global de qualité de données, couvrant tous les domaines de données – y compris les données financières, clients, produits et autres types – se traduit in fine par des bénéfices plus importants pour l’entreprise. Ces bénéfices seront encore plus évidents si le programme couvre toutes les applications. »

Philip Howard – Bloor Research

L’adoption d’une approche globale de la qualité de données se traduit notamment par les bénéfices suivants :

• Des décisions métiers fondées sur des données cohérentes, propres et exactes, dans lesquelles on peut avoir confiance.
• L’élimination d’erreurs opérationnelles et de délais coûteux et une moindre dépendance des départements métiers vis-à-vis des équipes informatiques.
• L’assurance que les données restent propres et cohérentes grâce à des règles et processus réutilisables.
• Une capacité accrue à attirer et retenir les clients en leur offrant un service et un support de haute qualité, quel que soit le point de contact.
• L’identification rapide de nouveaux marchés et une capacité accrue à délivrer efficacement de nouveaux produits.
• L’élimination de nombreux malentendus entre les équipes métiers et informatiques.
• La production des données fiables et précises pour le reporting de conformité, éliminant le risque de pénalités dues à des données erronées ou incomplètes.

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