« On ne peut pas gérer ce que l’on ne mesure pas. »
Sans qualité et observabilité, les données deviennent un risque plutôt qu’un atout. Mesurer, suivre et corriger les données est essentiel pour assurer la fiabilité des décisions et la confiance des utilisateurs.
LEs points à considérer
Pour une qualité de la donnée maitrisée
Définir des critères de qualité des données
Exactitude : les données reflètent la réalité.
Complétude : toutes les informations nécessaires sont présentes.
Cohérence et véracité : les données sont harmonisées entre systèmes et sources.
Récence : les données sont à jour et pertinentes pour l’usage prévu.
Mettre en place des outils d’observabilité
Déployer des dashboards pour suivre la santé des données.
Automatiser la détection de valeurs aberrantes ou de doublons.
Avoir des alertes en temps réel pour anticiper les problèmes.
Détecter et corriger les anomalies rapidement
Mettre en place des workflows de correction et d’approbation.
Documenter les erreurs et leurs causes pour éviter qu’elles ne se reproduisent.
Prioriser les actions selon l’impact sur le business et la conformité.
Créer une culture d’engagement sur la qualité
Former les équipes métiers et data à l’importance de la qualité.
Valoriser les bonnes pratiques et responsabiliser chaque acteur.
Faire de la qualité de la donnée un KPI suivi régulièrement par la direction.
méthodologie
Étape 1 : Définir les standards de qualité
Liste des critères selon le type de données (clients, produits, finances…).
Étape 2 : Mettre en place l’observabilité
Choisir des outils adaptés (monitoring, dashboards, alertes).
Automatiser la collecte et l’analyse des indicateurs de qualité.
Étape 3 : Processus de correction des anomalies
Définir un workflow clair : détection → analyse → correction → validation.
Documenter chaque incident pour améliorer le processus.
Étape 4 : Sensibilisation et culture de la qualité
Former régulièrement les équipes.
Intégrer la qualité comme KPI stratégique.
Récompenser et valoriser les initiatives d’amélioration.
Les questions/ affirmations symptomatiques :
Construire une dataviz, c’est construire une histoire que lle lecteur arrive à comprendre sans vous demander des explications.
Ce que vous allez trouver ici :
– Matrice de maturité à compléter ou faire compléter
– Grille d’évaluation des résultats
– Fiche de restitution prêt à l’emploi
À retenir dans cette section
Fiable et exploitable
La qualité et l’observabilité transforment la donnée en actif fiable et exploitable.
Être réactif
Les critères essentiels sont exactitude, complétude, cohérence et actualité.
L’observabilité et les processus de correction garantissent une réactivité face aux anomalies.
Initier une culture
Une culture d’engagement est indispensable pour maintenir la qualité sur le long terme.
