La qualité des données : enjeu majeur des entreprises en 2025
Alors que la donnée est devenue le carburant de l'économie numérique, sa qualité et sa gouvernance s'imposent comme des enjeux majeurs pour les entreprises en ce début d'année 2025. Statistiques, process, outils... Plongée dans les meilleures pratiques data des organisations les plus matures.
Data Quality : de la nécessité à la maturité
Selon une récente étude, 92% des entreprises considèrent désormais la qualité de la donnée comme une priorité stratégique, contre seulement 75% il y a 5 ans. Il faut dire que les enjeux sont de taille, à l'heure où la data irrigue la plupart des processus clés : connaissance clients, automatisation, aide à la décision, innovation... Sans une donnée fiable, exhaustive et à jour, difficile de tirer la quintessence de ces projets et d'en dégager un ROI significatif.
La qualité de la donnée n'est plus une option mais un pré-requis incontournable pour toute entreprise souhaitant devenir data-driven.
Sophie Leroy, CDO chez Datarocks
Mais au-delà de cette prise de conscience, la maturité data des organisations reste très hétérogène. D'après le baromètre Datamatics 2024 :
- Seules 21% des entreprises ont mis en place un programme data qualité complet
- 65% effectuent des contrôles ponctuels mais non systématisés
- 14% n'ont aucun processus de vérification de la qualité des données
Les 5 piliers d'une stratégie Data Quality efficiente
Pour passer d'une approche artisanale à une véritable culture de la qualité des données, voici les 5 piliers à mettre en œuvre :
1. Gouvernance et rôles
Nommer un sponsor exécutif (CDO ou équivalent) en charge du sujet data qualité ainsi que des data owners par domaine. Mettre en place un Data Governance Board transverse et multifonction. Définir une feuille de route data quality alignée sur la stratégie d'entreprise.
2. Processus et guidelines
Cartographier et documenter ses données. Élaborer des règles de gestion et des procédures pour garantir l'exactitude, la complétude, la cohérence et la fraîcheur des données. Instaurer des processus de validation et de correction des anomalies.
3. Outils et automatisation
S'appuyer sur des outils de data quality management et de data matching pour automatiser les contrôles, le nettoyage et le rapprochement des données. Intégrer des briques d'IA pour faciliter la détection des doublons ou des valeurs aberrantes.
4. Mesure et monitoring
Définir des indicateurs data quality (précision, unicité, validité...). Mettre en place des tableaux de bord pour suivre ces KPIs dans le temps et identifier les domaines à améliorer en priorité. Automatiser la génération de rapports data quality.
5. Culture et sécurité
Sensibiliser et former les collaborateurs aux enjeux et bonnes pratiques data quality. Responsabiliser chacun sur la qualité des données qu'il produit ou manipule. Intégrer des contrôles de qualité en amont des processus data. Et garantir la sécurité et la confidentialité des données à caractère personnel.
Vers une exploitation éthique et valorisante de la donnée
Une donnée de qualité est un pré-requis nécessaire mais non suffisant. Encore faut-il l'exploiter de manière pertinente et responsable :
- En développant une culture data au service de la stratégie d'entreprise
- En faisant de la data science un moteur d'innovation et de différenciation
- En ancrant l'éthique et la sécurité des données dans l'ADN de l'entreprise, au-delà de la seule conformité réglementaire
L'avenir appartient aux entreprises capables de bâtir un écosystème data performant, de la collecte à l'exploitation, tout en cultivant la confiance de leurs parties prenantes. Un défi stratégique et vertueux à l'horizon 2025.
