La mauvaise qualité des données passe souvent inaperçue jusqu'à ce qu'elle se manifeste sous forme d'analyses erronées, de stratégies mal conçues et, finalement, d'opportunités perdues. Un gestionnaire de produits de données expérimenté a même critiqué les équipes de données pour toujours les ignorer et les pousser jusqu'à ce qu'un désastre se produise dans son témoignage sur comment digna a aidé son entrepôt de données à résoudre leurs problèmes quotidiens de qualité des données. Une mauvaise qualité des données peut entraîner des préjudices significatifs dans divers secteurs, de la santé à la banque, l'assurance, les télécommunications et les produits pharmaceutiques. Lorsque des imprécisions, des incohérences et des lacunes pénètrent dans vos données, c'est comme injecter du poison dans les veines de votre organisation. 

Comprendre et améliorer la qualité des données n'est pas seulement une nécessité technique mais un impératif stratégique. Cet article explore ce qui constitue de mauvaises données, ses impacts dans divers secteurs et les étapes que vous pouvez entreprendre pour garantir que vos données renforcent plutôt qu'elles ne freinent vos décisions commerciales. 

Qu'est-ce que les mauvaises données ?

Les mauvaises données se réfèrent à des informations qui sont inexactes, incomplètes, dupliquées, obsolètes ou incohérentes. Cela peut se produire pour plusieurs raisons, telles que des erreurs humaines lors de la saisie des données, un manque de Data Governance appropriée, ou des problèmes d'intégration entre systèmes. Les mauvaises données se manifestent sous diverses formes : 

• Données inexactes : Des erreurs dans les données qui ne reflètent pas les valeurs réelles. 

  
  

• Données incomplètes : Des champs de données manquants qui empêchent une compréhension complète de l'ensemble de données. 

  
  

• Données incohérentes : Des écarts entre différents ensembles de données qui devraient s'aligner. 

  
  

• Données obsolètes : Des informations qui ne sont plus à jour ou pertinentes. 

  
  

• Données dupliquées : La même valeur de données ou colonne apparaissant plus d'une fois dans le même ensemble de données. 

L'impact de la mauvaise qualité des données dans les industries 

Les conséquences des mauvaises données sont considérables, en particulier dans des secteurs comme la santé, la finance, l'assurance, les télécommunications et les produits pharmaceutiques. 

Mauvaises données dans le secteur de la santé

Dans le secteur de la santé, des données inexactes peuvent mener à des diagnostics incorrects et des traitements inappropriés, mettant ultimement en danger la sécurité des patients. Par exemple, des données patient inexactes peuvent entraîner l'administration de la mauvaise médication ou dosage, avec des conséquences graves sur la santé des patients. De plus, de mauvaises données peuvent gonfler les coûts de santé en raison d'erreurs de facturation et d'inefficacités dans les soins aux patients. 

Mauvaises données dans le secteur bancaire

Pour le secteur bancaire, l'intégrité des données est cruciale pour l'évaluation des risques et le Compliance réglementaire. Des données inexactes peuvent entraîner des évaluations de risques erronées, des transactions frauduleuses, des scores de crédit incorrects et des opportunités d'investissement manquées, entraînant des expositions indésirables ou la non-Compliance avec des réglementations financières cruciales. 

Mauvaises données dans le secteur de l'assurance

Pour les compagnies d'assurance, de mauvaises données peuvent fausser les évaluations des risques, entraînant des prix de police incorrects et une augmentation des refus de réclamations. Cela n'affecte pas seulement la rentabilité mais érode également la confiance des clients. 

Mauvaises données dans les télécommunications

Les entreprises de télécommunications s'appuient fortement sur les données pour la gestion de la relation client et l'optimisation du réseau. Ici, une mauvaise qualité des données peut entraîner une attrition de la clientèle, des stratégies marketing inefficaces et une prestation de services de qualité inférieure. 

Mauvaises données dans le secteur pharmaceutique

Pour les produits pharmaceutiques, l'intégrité des données affecte tout, de la recherche et du développement de médicaments à la Compliance réglementaire et à la sécurité des patients. Des données cliniques inexactes peuvent retarder ou stopper l'approbation de nouveaux médicaments, impactant significativement la santé des patients, les revenus de l'entreprise et endommageant les réputations. 

Comment les mauvaises données impactent la prise de décision commerciale 

La mauvaise qualité des données affecte les processus de prise de décision commerciale en : 

1. Analyse trompeuse : Des données erronées conduisent à des insights biaisés, entraînant des erreurs stratégiques. 

   
   

2. Ressources gaspillées : Les entreprises peuvent investir du temps et de l'argent à résoudre des problèmes inexistants ou manquer des opportunités qui n'étaient pas apparentes en raison de données défectueuses. 

   
   

3. Efficacité réduite : Les mauvaises données ralentissent les processus et augmentent la charge de travail alors que les employés passent du temps à vérifier et nettoyer les données. 

   
   

4. Perte d'avantage concurrentiel : Sans données précises, les entreprises ne peuvent pas répondre efficacement aux changements du marché ou innover pour satisfaire les besoins des clients. 

Étapes pour améliorer la qualité des données d'entreprise 

L'antidote aux mauvaises données est une approche proactive de la gestion de la qualité des données. Dans notre précédent article, nous avons partagé un guide complet sur comment assurer la qualité des données par des experts chez digna. Cependant, voici quelques étapes essentielles : 

 1. Commencez par une évaluation de la qualité des données 

Avant d'améliorer la qualité des données, évaluez où votre organisation se situe actuellement. Cela implique d'identifier les problèmes de qualité des données et de déterminer leurs sources. Utilisez des outils pour profiler vos données et mettre en lumière les zones à améliorer. 

2. Établissez des normes de qualité des données 

Définissez ce qui constitue des données de haute qualité pour votre organisation. Ces normes doivent couvrir la précision, l'exhaustivité, la cohérence et l'actualité. Communiquez ces normes à toutes les personnes impliquées dans la gestion des données.   

3. Utilisez des outils de profilage des données 

Tirez parti des outils de profilage des données pour identifier des problèmes tels que des données manquantes ou incohérentes, des enregistrements dupliqués et des valeurs invalides. Cela aide à maintenir des normes de haute qualité de données dans l'ensemble. 

4. Mettez en œuvre des règles de validation des données 

Établissez des règles pour garantir que les données saisies dans les systèmes respectent vos normes de qualité établies. Les processus de validation automatisés peuvent minimiser les erreurs humaines et rationaliser la collecte de données. Avec des outils comme digna, vous n'avez pas besoin de définir des règles de validation de données car elles sont reconnues par expérience.

5. Effectuez un nettoyage régulier des données 

Vérifiez régulièrement vos bases de données pour identifier et corriger les inexactitudes. Ce processus continu empêche l'accumulation de mauvaises données au fil du temps. 

6. Formez les employés aux meilleures pratiques de qualité des données 

Éduquez votre équipe sur l'importance de la qualité des données et fournissez une formation sur la façon de la maintenir. Cela aide à créer une culture de responsabilité et de précision dans la gestion des données. 

7. Implémentez des politiques de Data Governance 

Établissez des politiques claires qui définissent comment les données doivent être gérées, maintenues et accessibles. Cela garantit que les données restent fiables et sécurisées dans le temps. 

digna : Votre solution pour assurer la qualité des données 

Les solutions de qualité des données de digna offrent une approche globale pour lutter contre les mauvaises données. Notre plateforme va au-delà du simple nettoyage et validation des données, offrant des analyses avancées et des insights alimentés par l'IA. Avec digna, vous pouvez : 

• Identifier de manière proactive les problèmes : Notre fonctionnalité Autometrics profile en continu vos données pour détecter des anomalies, garantissant que toutes les métriques sont capturées et analysées pour une précision maximale. 

  
  

• Prédire les tendances des données : Notre modèle de prévision utilise l'apprentissage automatique pour anticiper le comportement futur des données, vous aidant à anticiper les défis de qualité des données. 

  
  

• Optimiser les seuils de qualité des données : Notre fonctionnalité Autothresholds ajuste automatiquement les seuils de qualité des données en fonction des modèles de données, garantissant des performances optimales. 

• Signaler les anomalies des données : Notre tableau de bord intuitif et nos notifications fournissent des insights en temps réel et vous alertent des problèmes potentiels avant qu'ils ne s'aggravent. 

Agissez aujourd'hui 

Ne laissez pas de mauvaises données saper vos décisions d'entreprise. Réservez une démonstration avec digna aujourd'hui et découvrez comment notre outil d'Observability et de qualité des données peut permettre à votre organisation d'exploiter tout le potentiel de données précises et fiables. Rejoignez-nous pour transformer les défis des données en opportunités commerciales.