Data Management : qu'est-ce qui fait la qualité des données

Quelle crédibilité accorder à des données dont nous ne sommes pas sûr de leur qualité intrinsèque ? Comment mesurer la qualité des données ? Comment améliorer la qualité des données ? Pour quelle raison la qualité d’une donnée a son importance ?

Des indicateurs précieux... et de qualité !

Le data management permet de réutiliser des données pour améliorer des produits et des services selon les besoins d’usagers, partenaires, clients, salariés etc…Cela rentre dans une démarche de transparence, qualité ou commerciale, tout en permettant d’afficher une certaine modernité. 

Prenons deux cas de figure : 

• le Ministère de l'Education Nationale et de la Jeunesse qui calcule et publie les indicateurs de valeur ajoutée des collèges français, ils permettent d’évaluer la contribution d’un collège à la réussite de ces élèves au diplôme national du brevet (DNB). Grâce à ces données, les parents peuvent sélectionner un collège ayant une haute évaluation. Tandis que pour le ministère, cela permet d’évaluer la performance de ces établissements pour construire sa propre politique.
• une banque, qui dispose d’informations d’ordre personnel associés à ces comptes clients. Grâce aux données, les conseillers sont en mesure de faire des propositions personnalisées à leurs clients. Tandis que ces derniers se font l’économie des propositions dont ils n’ont pas le besoin.

Cependant le résultat final du data management sera tributaire de la qualité des données qui sont utilisées.

Reprenons les deux cas de figure précédents : 

• Si les indicateurs de valeur ajoutée des collèges français ne sont pas de bonne qualité, les parents vont inscrire leurs enfants dans des établissements faussement avantagés.
• Si les informations personnelles des clients de la banque sont incorrectes, les conseillers bancaires feront des propositions non pertinentes.

La mauvaise qualité des données crée un décalage entre ce qui est attendu par le data management et ce qui est accompli.

Data management : quels critères de qualité mesurer ?

Dans le contexte du data management, nous mesurons la qualité d’une donnée selon sa source, son actualité, son format, sa régularité. 

La source est-elle fiable ? La collecte induit une mise à jour de l’ancienne donnée ? Je récolte les données sous un format réutilisable ? Le renseignement de cette donnée est obligatoire ? Si vous répondez positivement à chacune de ces questions, vos données sont généralement de bonne qualité. Le point commun entre toutes ces caractéristiques est qu' elles sont dépendantes de la méthode de collecte.

Cependant, il est nécessaire d’ajouter un volet complémentaire sur la qualité des données, il s’agit du volet conformité voire éthique. Depuis l’entrée en vigueur du RGPD, l’utilisation d’informations personnelles dans un autre but que celui auquel les personnes concernées ont consenti, est encadrée. Des données qui respectent les précédents critères mais dont la réutilisation n’est pas permise, sont de mauvaise qualité. Leur réutilisation comporte même un risque pour l’administration ou l’entreprise, que ce soit en termes financiers ou d’image.

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