La mauvaise qualité des données coûte en moyenne 12,9 millions de dollars par an aux entreprises. Ce chiffre alarmant, tiré d'une Étude de Gartner montre les coûts énormes que peuvent engendrer des données erronées. IBM estime même que rien qu'aux États-Unis, 3,1 billions de dollars sont perdus chaque année à cause de mauvaises données. L'expert en données Thomas Redman ajoute que les entreprises doivent consacrer jusqu'à 25 % de leur chiffre d'affaires annuel à la résolution des problèmes liés aux données. Mais les conséquences d'une mauvaise qualité des données vont bien au-delà des coûts.
Cet article met en lumière tous les aspects et mesures relatifs à la qualité des données qui sont pertinents pour votre entreprise.
Définition - Qu'est-ce que la qualité des données ?
La qualité des données (data quality) décrit dans quelle mesure les informations sont adaptées à l'objectif visé. Elle constitue la base des décisions et d'un travail économe en ressources. Vos données doivent répondre à certains critères : Elles doivent être à jour, complètes, valides et cohérentes.
En revanche, les données erronées nuisent à l'efficacité et entraînent donc des charges financières. Par exemple, des données erronées dans les enregistrements clients, comme des adresses ou des numéros de téléphone incorrects, peuvent rendre une campagne de marketing sans valeur - votre groupe cible n'est pas atteint, les ressources humaines ne sont pas utilisées à bon escient. C'est là que l'on voit à quel point il est essentiel de Intégrité des données comme critère suprême de qualité des données.
Une bonne gestion de la qualité des données a pour objectif de faire en sorte que vos données soient non seulement correctes, mais aussi utiles. Les entreprises ne peuvent garantir l'exactitude et la cohérence que si elles misent systématiquement sur une qualité d'information élevée.
Impact positif des données de haute qualité
La qualité de l'information a une influence directe sur la gouvernance, l'efficacité et la précision au sein de votre entreprise. Il ne s'agit pas seulement d'éviter les informations erronées, mais aussi de disposer d'une base solide pour des décisions commerciales axées sur les données, des processus fluides et une fidélisation accrue des clients. Des données de qualité constituent un avantage stratégique pour votre entreprise :
- De meilleures décisions - Des données fiables augmentent la précision et la sécurité de vos décisions stratégiques et opérationnelles.
- Ressources libérées - Des données précises et cohérentes permettent une automatisation fluide et libèrent vos collaborateurs des tâches de routine.
- Une plus grande satisfaction des clients - Avec des données complètes et valides, vous pouvez proposer des offres et des services personnalisés de manière fiable.
Dans un environnement numérique où les données constituent l'épine dorsale de tout processus décisionnel, l'importance de la gestion de la qualité des données est de plus en plus évidente. Découvrez ci-dessous comment une approche stratégique et la technologie peuvent vous aider à réduire les risques d'erreurs, à garantir l'actualité de vos jeux de données et à profiter à long terme d'une qualité de données durable.
9 Principes et critères de mesure de la qualité des données
La qualité de vos données peut être évaluée à l'aide de neuf dimensions. De nombreuses entreprises utilisent à cet effet des cadres éprouvés tels que ceux développés par les recherches du BARC approches proposées.
- Intégralité - Toutes les informations nécessaires sont-elles disponibles ?
- Unicité - Y a-t-il des redondances ou des doublons dans les données ?
- Validité - Les normes telles que les formats, les domaines de valeurs ou les règles de gestion sont-elles respectées ?
- Actualité - Dans quelle mesure les informations enregistrées sont-elles actuelles ?
- Précision - Les données correspondent-elles à la réalité ?
- Consistance - Les données sont-elles cohérentes sur l'ensemble des systèmes ?
- Utilité - Les données sont-elles pertinentes et utiles pour le cas d'utilisation en question ?
- Transparence - Les erreurs dans les données sont-elles visibles et compréhensibles ?
- Durabilité - La qualité des données est-elle maintenue dans le temps ?
Des solutions comme Konfuzio garantissent l'exhaustivité de la saisie des données et soutiennent la qualité et la gouvernance des données. Cette dernière définit dans ce contexte la gestion, la surveillance et le contrôle systématiques des données et de leur qualité au sein d'une entreprise.
En faisant IA documentaire extrait automatiquement les informations souhaitées des documents, des images et des numérisations, les classe et les met à disposition de manière structurée, elle réduit les sources d'erreurs manuelles potentielles tout en garantissant la possibilité de libérer des ressources humaines pour des tâches stratégiques.
Déterminer et améliorer la qualité des données en 5 étapes
Une approche systématique est la condition sine qua non pour atteindre une qualité élevée des données. Avec ces cinq étapes, vous posez la première pierre :
1. identifier les problèmes et les erreurs les plus fréquents
Commencez par identifier les points faibles typiques - par exemple les valeurs imprécises ou les silos de données qui génèrent des informations incohérentes.
2. développer une stratégie de qualité des données
Créez une procédure claire. Utilisez une Liste de contrôlePour obtenir une vue d'ensemble des points les plus importants, il est conseillé de consulter des documents tels que ceux que l'Office fédéral du numérique et des transports met à disposition pour le téléchargement. La mise en place pérenne d'une gestion solide de la qualité des données devrait toujours être au centre des préoccupations.
3. effectuer des mesures régulières
Utilisez une méthode de mesure constante pour gagner en contrôle dans la gestion de la qualité des données. Vous pouvez ainsi surveiller en permanence la qualité de vos ensembles de données et obtenir des données empiriques réalistes et des indicateurs de performance clés pour une amélioration continue. La mesure régulière et le retour d'information sur le statu quo permettent également de détecter rapidement les incohérences dans presque toutes les étapes de travail.
4. clarifier les responsabilités
Établissez des rôles clairs au sein de la gouvernance et de la direction, de sorte que tous les départements soient activement impliqués dans l'optimisation de la qualité des données. Il s'agit également d'un élément important pour une gestion réussie de la qualité des données et ne doit en aucun cas être négligé.
5. utiliser les technologies et influencer positivement le progrès
Les solutions modernes comme Konfuzio automatisent et simplifient les processus complexes de recherche et de mise à disposition des données. Vous définissez à l'avance les critères individuels et les informations à extraire avec les experts de Konfuzio et vous entraînez l'intelligence artificielle (IA) avec seulement une poignée de documents de formation - sur demande, à tout moment, avec l'aide de notre support. Avec un entraînement continu à l'IA, vous pouvez obtenir jusqu'à 99% de précision dans vos jeux de données.
Avec le chat Konfuzio, vous pouvez en outre regrouper des informations provenant de sources primaires internes et surmonter les silos de données. Ainsi, vos équipes travaillent en fonction des données, même à travers les départements et les sites, et accèdent à la même qualité d'information cohérente et centralisée.
Lire maintenant l'histoire d'une réussite dans la résolution des silos de données
Comment Konfuzio aide à atteindre la qualité des données
Grâce à une interface basée sur le web (API REST) et à de nombreuses intégrations, Konfuzio est une solution que vous pouvez utiliser aussi bien dans le cloud que sur vos propres serveurs (sur site) pour obtenir des données de qualité.
Automatisation des routines
Par le biais de OCR Technologie et IA pour Extraction de données ainsi que Fractionnement de documents les tâches répétitives telles que le traitement des factures, des contrats ou des documents multipages peuvent être entièrement automatisées. Cela réduit les sources d'erreur, garantit l'exhaustivité des données et libère des ressources au sein de l'entreprise.
Synchronisation de l'information
Konfuzio Chat permet la collecte et la synchronisation d'informations au sein d'équipes transversales. Les collaborateurs obtiennent par un Chatbot IA Accès à toutes les données que vous avez préalablement partagées en alimentant la base de connaissances - pour une sécurité maximale des données et une protection contre les accès non autorisés. Discuter avec des "documents", c'est franchir une étape importante sur la voie du bureau sans papier.
Extension des données existantes
Avec les chatbots de Konfuzio, vous pouvez soit étendre de manière ciblée une base de données existante, ce qui vous permet une gouvernance dynamique des données, soit générer des données entièrement nouvelles. Grâce à la connexion contrôlée de sources internes sélectionnées, vous obtenez une utilisabilité et une évolutivité sur mesure de votre gestion de données.
Conclusion - La qualité des données est votre avantage concurrentiel
L'impact financier d'une mauvaise qualité de données est clairement démontré par de nombreux chiffres et analyses - en revanche, des données fiables minimisent ces coûts, assurent des processus plus efficaces et libèrent des capacités. La plus grande précision dans l'identification des données, leur pertinence et leur actualité ainsi qu'une surveillance continue - toujours dans le respect des principes éprouvés de BARC - vous aident à prendre des décisions fondées et axées sur les données pour votre entreprise.
Avec des outils et des solutions modernes comme Konfuzio, vous misez sur l'automatisation, la sécurité des données et la collaboration avec des experts pour tirer le meilleur parti de vos ensembles de données et réduire les sources d'erreurs potentielles - pour des processus à l'épreuve du temps.
"Il existe un éventail varié de défauts de qualité des données, allant des vices de forme aux valeurs erronées en passant par une accessibilité insuffisante".
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