Il est impossible de surestimer l'importance d'avoir une bonne qualité de données. La découverte tardive de problèmes de données peut causer des conflits entre les équipes, les utilisateurs finaux de données et les entreprises. La qualité des données est non négociable dans le monde d'aujourd'hui axé sur les données. Elle peut déterminer la capacité d'une entreprise à croître, à être efficace et à prendre des décisions éclairées.

Cependant, toutes les données ne sont pas égales. Une mauvaise qualité de données peut entraver les processus métier, entraînant des défis importants et des conséquences négatives. Cet article explore ce qui constitue une mauvaise qualité de données, ses causes et les conséquences de la mauvaise qualité des données sur les entreprises et les processus de prise de décision en profondeur.

Qu'est-ce que la mauvaise qualité des données ?

Une mauvaise qualité des données fait référence à des données incorrectes, incomplètes ou incohérentes qui ne remplissent pas l'objectif pour lequel elles ont été collectées. Elle se manifeste sous différentes formes telles que des inexactitudes, des fautes de frappe, des duplications, des informations obsolètes et des lacunes qui rendent les données peu fiables pour un usage efficace.

C'est l'antithèse des données fiables et peut apparaître de diverses manières :

• Données inexactes : Des informations inexactes ou obsolètes, entraînant des insights et des décisions incorrects.

  
  

• Données incomplètes : Points de données ou champs manquants qui empêchent une vue d'ensemble complète des informations.

  
  

• Données non pertinentes : Données ne relevant pas du contexte actuel ou des besoins de l'entreprise.

  
  

• Données incohérentes : Données qui varient en format, structure ou signification, rendant leur intégration et analyse difficile.

  
  

• Données dupliquées : Plusieurs copies des mêmes données, entraînant souvent confusion et redondance.

7 Causes majeures de la mauvaise qualité des données 

1. Erreurs de saisie des données : Erreurs commises lors de la saisie des données, telles que des fautes de frappe ou un format incorrect.

   
   

2. Systèmes hérités : Systèmes obsolètes ou incompatibles qui ne peuvent pas maintenir des normes de qualité des données.

   
   

3. Silos de données : Comme les organisations utilisent une multitude de systèmes, des dépôts de données isolés entraînent des informations incohérentes et déconnectées en raison du manque d'intégration.

   
   

4. Volume et vitesse des données : La quantité massive de données collectées et la vitesse à laquelle elles arrivent peuvent engendrer des défis de gestion.

   
   

5. Manque de validation des données : Processus inadéquats pour vérifier l'exactitude et l'exhaustivité des données.

   
   

6. Manque de formation : Formation insuffisante pour le personnel impliqué dans la collecte et le traitement des données.

   
   

7. Erreur humaine : La saisie manuelle des données ou l'interprétation, ainsi que la maintenance, sont sujettes aux erreurs.

Adresser ces causes est essentiel pour améliorer la qualité des données et tirer parti du véritable potentiel des actifs de données organisationnels. Naviguez dans le paysage de la Modern Data Quality avec des solutions alimentées par l'intelligence artificielle.

Conséquences de la mauvaise qualité des données

Les conséquences de la mauvaise qualité des données dans les soins de santé, la banque, les télécommunications et d'autres industries intensives en données sont vastes et peuvent affecter différents aspects d'une organisation. Ces impacts se présentent sous différentes formes, mais proviennent principalement des conséquences financières, opérationnelles, de la relation client, de l'altération analytique et de la réputation de la marque. 

Coûts financiers

La mauvaise qualité des données a des implications financières directes. Les recherches montrent qu'elle peut coûter aux entreprises entre 15 % et 25 % de leur chiffre d'affaires. Ces coûts proviennent de :

• Efforts de correction : Des ressources importantes sont nécessaires pour nettoyer et corriger les mauvaises données.

  
  

• Opportunités perdues : De mauvaises données peuvent entraîner des opportunités manquées en raison d'analyses et de prévisions incorrectes.

  
  

• Efficacité réduite : Des processus inefficaces reposant sur des données incorrectes peuvent faire grimper les coûts opérationnels.

  
  

• Pénalités de Compliance : La non-conformité due à des données inexactes peut entraîner des amendes importantes.

Inefficacités opérationnelles

• Décisions altérées : Des décisions basées sur des données inexactes peuvent mener à des stratégies commerciales erronées.

  
  

• Épuisement de la productivité : Les employés passent du temps à rectifier des erreurs de données plutôt que de se concentrer sur les tâches principales.

  
  

• Échecs de processus : Les processus commerciaux centraux peuvent échouer ou être considérablement ralentis, affectant la prestation de services et la satisfaction client.

Relations clients

• Clients mécontents : Les inexactitudes peuvent entraîner de mauvaises expériences client, telles que des erreurs dans les détails personnels ou la facturation.

  
  

• Confiance érodée : Des problèmes de données constants peuvent éroder la confiance des clients dans une marque.

  
  

• Attrition des clients : En fin de compte, la culmination de ces problèmes peut entraîner une augmentation du taux d'attrition des clients.

Altération analytique

• Insights erronés : De mauvaises données conduisent à des informations incorrectes, affectant tous les niveaux des efforts analytiques.

  
  

• Projets d'IA et de ML biaisés : Les modèles d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique entraînés sur de mauvaises données peuvent produire des résultats peu fiables ou biaisés.

  
  

• Renseignement de marché compromis : Des données de marché inexactes peuvent conduire à des stratégies de marché erronées et à un positionnement concurrentiel faussé.

Image de marque et position sur le marché

• Dommages à la réputation : Les incidents de problèmes de données publiés peuvent endommager la réputation d'une entreprise.

  
  

• Relations avec les investisseurs : Des données inexactes peuvent induire en erreur les investisseurs et affecter la performance boursière.

  
  

• Faiblesse stratégique : Une mauvaise qualité des données peut saper les initiatives stratégiques d'une entreprise.

Les conséquences globales de la mauvaise qualité des données peuvent être vues comme un effet domino, où un aspect d'inefficacité ou d'erreur en entraîne un autre, affectant finalement l'ensemble de l'organisation.

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