Comment assurer la qualité des données en entreprise ?

Dans un environnement économique où l’information circule à grande vitesse, la data quality est devenue un pilier incontournable du pilotage des organisations. Elle désigne la capacité d’une entreprise à garantir que les données issues de son système d’information soient fiables, cohérentes, complètes et durables dans le temps. Assurer la qualité des données ne consiste pas uniquement à corriger des erreurs ponctuelles mais à structurer des processus qui permettent de produire, maintenir et exploiter des données justes, pertinentes et compréhensibles, au service des métiers.

Loin d’être une problématique purement technique, la qualité des données impacte directement les décisions stratégiques, les performances opérationnelles et la satisfaction client. Toute démarche de data management ambitieuse repose sur une donnée maîtrisée et structurée. Pourtant, de nombreuses entreprises sous-estiment encore l’importance d’assurer la qualité des données de manière rigoureuse dans leurs projets.

Les enjeux stratégiques de la data quality en entreprise

Un fondement pour des décisions éclairées

Dans un environnement où les entreprises s’appuient de plus en plus sur les données pour orienter leurs décisions, la fiabilité des informations devient un facteur de performance. Une donnée juste, complète et à jour permet de construire des analyses pertinentes, de piloter efficacement les processus métiers et d’optimiser les interactions avec les clients.

La data quality ne concerne donc pas uniquement les services IT. Elle est un levier transverse qui touche tous les métiers : marketing, finance, ressources humaines, production, … Elle permet de sécuriser les prises de décision et d’améliorer la réactivité de l’organisation face aux évolutions du marché.

Un levier d’agilité face à la complexité des systèmes d’information

Avec la multiplication des solutions numériques (CRM, ERP, applications cloud, objets connectés…), les flux de données se sont démultipliés. Cette richesse informationnelle offre de nombreuses opportunités, mais elle suppose aussi une maîtrise rigoureuse de la qualité des données pour garantir leur cohérence à travers les systèmes.

Un prérequis à la réussite des projets IA et analytiques

L’intelligence artificielle et l’analyse prédictive dépendent de la qualité des données d’entrée. Une IA nourrie de données erronées produit des résultats faussés. C’est pourquoi la data quality est aujourd’hui un prérequis pour exploiter pleinement le potentiel de ces technologies. Les entreprises qui souhaitent accélérer leur transformation numérique doivent intégrer cette dimension comme un pilier de leurs projets technologiques.

Dans ce contexte, la data quality devient un enjeu structurant : elle permet de fiabiliser les échanges entre applications, d’éviter les silos de données, et de garantir une vision unifiée et exploitable des informations clés. C’est aussi un prérequis pour tirer pleinement parti des technologies émergentes comme l’intelligence artificielle ou les analyses prédictives.

Structurer une démarche de data quality efficace en entreprise

Les critères fondamentaux de la data quality 

Mettre en place une démarche de data quality commence par définir les critères de référence. Parmi les plus importants :

• L’unicité : chaque donnée doit être unique et exempte de doublons.
• La complétude : les informations essentielles doivent être présentes (ex. : coordonnées clients, données financières).
• L’exactitude : les données doivent correspondre à la réalité (adresses valides, montants corrects).
• L’actualité : elles doivent être mises à jour régulièrement pour rester exploitables.
• La cohérence : elles doivent conserver une logique uniforme entre systèmes (par ex., un même client référencé de la même manière dans le CRM et l’ERP).
• La traçabilité : il doit être possible de connaître l’origine et les modifications des données.
• La pertinence : les données doivent être utiles et adaptées à l’usage prévu.
• La validité : Les données doivent être au bon format et conformes aux règles définies. 

Les techniques pour assurer la qualité des données

Différentes méthodes permettent d’améliorer et de maintenir un haut niveau de data quality :

• Profilage de données : analyse des bases pour détecter incohérences, anomalies, manques ou format incorrects.
• Nettoyage et dédoublonnage : Mise en qualité de la donnée existante (suppression des doublons et correction des erreurs typographiques).
• Normalisation : harmonisation des formats (codes postaux, numéros de téléphone, unités de mesure) et orthographes (noms en majuscule, prénom en minuscule commençant par une majuscule,…).
• Règles métier : intégration de contraintes automatiques sur les nouvelles données entrantes pour s’assurer de leur bon format et de leur validité (format d’email valide, valeur numérique obligatoire).
• Définir un data Owner : désigner un responsable unique de la donnée pour garantir sa mise à jour et éviter les incohérences ou l’absence de maintenance.
• Monitoring (supervision) : mise en place de processus automatisés pour surveiller en permanence la qualité des données et détecter les problèmes dès qu’ils apparaissent, plutôt que d’attendre une analyse ponctuelle.

Ces techniques doivent être intégrées dans un processus continu et non envisagées comme des actions ponctuelles. Dans un contexte où la volumétrie et la diversité des données augmentent continuellement, comme le rappelle Julien Durritxague, Data Analyst chez Amoddex, « il n’est pas simple de mettre la donnée en qualité. Il est donc très important ensuite de maintenir cette qualité afin de pouvoir exploiter au mieux la donnée et aider au suivi d’indicateurs ou à la prise de décision. »

Centraliser les données grâce à une base référentielle maîtresse

La plupart des problèmes de data quality proviennent de la multiplicité des sources. Plusieurs bases alimentées en parallèle entraînent des incohérences, des doublons et des informations non maintenues.
Pour y remédier, les entreprises peuvent mettre en place une base de données référentielle maîtresse (datahub ou puit de données) qui devient la source unique de vérité, utilisée par l’ensemble des applications (ERP, CRM, outils métiers, etc.).
Ce chantier peut sembler fastidieux, mais il assure à long terme l’unicité, la qualité et la maintenabilité des données, tout en facilitant leur supervision et leur exploitation analytique.

Les outils dédiés à la gestion de la qualité des données

Les outils de gestion de la qualité des données se répartissent en deux grandes familles :

• Les ETL (Extract, Transform, Load) : ils permettent l’extraction, la transformation et le chargement des données tout en intégrant des fonctions de contrôle et de nettoyage.
• Les outils de supervision : ils assurent la surveillance continue, la classification et la conformité des données au sein des systèmes d’information.

Parmi les plus utilisés :

• Talend Data Quality : Module de l’outil « Talend » plus global et utilisé dans la gestion de la donnée de façon générale.
• Informatica Data Quality : outil leader pour l’intégration et la gouvernance.
• Collibra : plateforme de gouvernance des données orientée collaboration.
• Microsoft Purview : solution cloud pour la gestion et la classification des données.

Le choix dépend du contexte de l’entreprise, de la maturité de ses processus et de ses besoins en termes de volume et de complexité.

Intégrer la data quality dans les projets d’entreprise

L’audit de la data quality comme étape préalable

Avant tout projet, il est essentiel de réaliser un audit de la data quality. Celui-ci consiste à :

• Diagnostiquer les bases existantes,
• Cartographier les flux de données,
• Identifier doublons, incohérences et champs manquants,
• Évaluer le taux de fiabilité global.

À la suite de ces étapes, il est tout aussi important d’analyser et de documenter les problèmes identifiés afin d’élaborer un plan d’action concret visant à mettre la donnée en qualité et à assurer sa pérennité. Cet audit constitue le point de départ d’une stratégie d’amélioration continue. Il permet également de sensibiliser les équipes à l’importance de la donnée. 

La gouvernance et l’accompagnement au changement

La réussite d’une démarche de data quality ne repose pas uniquement sur la technologie, mais aussi sur la gouvernance et l’accompagnement au changement. Les entreprises doivent mettre en place une organisation claire, des rôles définis (data owner, data steward) et une culture partagée de la donnée.

La qualité des données comme condition de réussite des projets

Dans la majorité des projets informatiques d’envergure, refonte de SI, déploiement d’un ERP, mise en place d’un CRM, migration vers le cloud, ou encore implémentation d’un outil décisionnel,  la donnée est à la fois un point d’entrée, un carburant et un actif à valoriser. Pourtant, sa qualité est rarement évaluée à sa juste mesure en amont des projets. Résultat : des délais rallongés, des performances dégradées, des utilisateurs insatisfaits.

Une démarche de data quality intégrée dès la phase de conception permet d’anticiper ces risques et de sécuriser l’atteinte des objectifs métiers et opérationnels. C’est pourquoi la mise en qualité des données ne doit pas être traitée comme un chantier isolé mais comme un volet stratégique à part entière de tout projet SI.

L’appui de partenaires spécialisés peut s’avérer déterminant. Par exemple, les experts d’Amoddex comme nos consultants transformation accompagnent les organisations dans la structuration de leur gouvernance data. De même, le profil Data manager permet d’assurer la cohérence entre les outils numériques et les exigences de qualité des données.

Perspectives et bonnes pratiques pour assurer la qualité des données

Pour ancrer durablement la data quality dans l’organisation, plusieurs bonnes pratiques peuvent être mises en place :

• Suivi d’indicateurs de performance : taux d’erreur, taux de complétude, délai moyen de correction.
• Automatisation des contrôles : intégration de règles et scripts dans les processus quotidiens.
• Sensibilisation des équipes : formation continue des utilisateurs pour garantir une saisie correcte.
• Alignement avec les référentiels internationaux : s’inspirer des bonnes pratiques définies par l’ISO 8000 ou le DAMA-DMBOK.
• Inscription dans une stratégie globale de data management : la qualité des données doit être pensée comme un volet de la gouvernance de l’information, et non comme un chantier isolé.

Chez Amoddex, nous considérons que la data quality n’est plus un sujet annexe : elle constitue un pilier stratégique pour toute entreprise souhaitant piloter ses activités de manière fiable, réussir ses projets numériques et exploiter pleinement les opportunités offertes par l’IA et l’analytique.

Assurer la qualité des données implique de combiner outils, processus et gouvernance. C’est avant tout un travail collectif qui nécessite l’engagement de l’ensemble des métiers.

En intégrant une démarche de gestion de la qualité des données et en réalisant régulièrement un audit de la data quality, nous aidons nos clients à fiabiliser leurs décisions, améliorer leurs performances opérationnelles et renforcer leur compétitivité sur le long terme.

Et vous, avez-vous déjà réfléchi à ces enjeux ?

• Vos données sont-elles vraiment fiables pour décider ?
• Avez-vous défini des rôles clairs (data owner, data steward) ?
• Votre ERP, CRM ou projet IA intègre-t-il un audit de la data quality ?
• Êtes-vous prêt face aux exigences du RGPD et de l’AI Act ?

Nos offres Data Analyse et Data Management sont conçues pour accompagner les organisations dans la structuration, le contrôle et la valorisation de leurs données, afin de transformer la data en véritable levier de performance durable.