Qu’est ce que l’intégrité des données ?

La confiance est essentielle. Pour les entreprises prospères, elle découle de la capacité à prendre des décisions claires et avisées sur la base de données fiables. Mais les données sont complexes et 84 % des chefs d’entreprise s’inquiètent de l’intégrité des données sur lesquelles ils fondent leurs décisions. Et ce, malgré les investissements importants réalisés par leur organisation pour gérer les données de manière plus efficace.

Lorsqu’il est difficile de trouver les données ou qu’elles sont erronées ou mal comprises, elles perturbent l’activité de l’entreprise. Les décisions sont prises à l’instinct ou ne sont pas prises du tout, ce qui impacte la valeur de l’entreprise. C’est pourquoi les entreprises ont besoin de l’intégrité des données. Mais de quoi s’agit-il exactement ? De nombreuses définitions se concentrent seulement sur la qualité des données ou ses aspects techniques. Mais les entreprises doivent aborder l’intégrité des données plus largement.

Des données intègres sont fiables parce qu’elles sont précises, cohérentes et contextuelles. Elles sont disponibles à tout moment et en tout lieu, ce qui permet aux organisations de prendre des décisions rapidement et en toute confiance qui peuvent les aider à élargir, développer et fidéliser leur clientèle ; à évoluer rapidement et à réduire les coûts, ainsi que gérer les risques et la conformité.

L’intégrité des données ne se limite pas à la précision et à la cohérence, qui sont des caractéristiques essentielles de la qualité des données. Il s’agit également de bénéficier d’un contexte riche pour les données. Dans le cas des données clients, par exemple, il s’agit de comprendre ce qui motive le comportement d’achat. Il s’agit de comprendre les données démographiques, le mode de vie et les événements clefs qui ont un impact sur les besoins des consommateurs. Il s’agit également de savoir où vivent, travaillent et se divertissent vos clients.

L’intégrité des données exige également que l’ensemble des sources de données d’une organisation soit relié afin de permettre aux utilisateurs métiers d’avoir une idée complète et significative sur ce qui compte pour eux.. Pour ce faire, l’intégration des données est nécessaire pour révéler les informations stockées dans des systèmes cloisonnés.

Les problèmes de qualité des données représentent souvent un défi important pour l’intégrité des données. Des données inexactes, non standardisées et incomplètes réduisent le potentiel de l’analyse, de l’intelligence artificielle et du machine learning, même dans le meilleur des cas. Dans le pire des cas, elles rendent les résultats invalides. Une bonne stratégie d’intégrité des données comprend des solutions de qualité des données capables de standardiser et valider les données, identifier les lacunes ou les écarts. Elle comprend également des fonctionnalités d’observabilité des données permettant de découvrir les anomalies de données et déclencher des workflows et processus afin de corriger ces erreurs à plus grande échelle.

Enfin, l’intégrité des données nécessite une structure pratique pour la gouvernance des données afin de superviser tous les autres aspects de l’intégrité et veiller à ce que l’organisation respecte les bonnes pratiques en matière de sécurité et confidentialité ainsi que toutes les réglementations nécessaires.

Le parcours vers l’intégrité des données commence par la valeur métier

L’intégrité des données n’est pas une proposition binaire du type “tout ou rien” et c’est un parcours qui sera très différent d’une organisation à l’autre. Il n’existe pas une approche unique. Le parcours vers l’intégrité des données commence souvent par des initiatives autour de projets spécifiques, où l’impact des efforts en matière d’intégrité des données est facilement visible, et où ses résultats apportent une valeur commerciale à de nombreuses équipes différentes au sein de l’organisation.

Par exemple, pour améliorer l’expérience client, il faut commencer par décloisonner les systèmes centraux, automatiser le marketing numérique et la gestion de la relation client, mais aussi veiller à ce que tous les systèmes utilisant des données soient mis à jour en fonction des changements apportés aux systèmes transactionnels. Cet effort peut révéler des problèmes de qualité des données qui doivent être résolus, en corrigeant les écarts entre les systèmes, en identifiant les anomalies et en gérant à l’avenir la qualité de manière proactive. Enfin, l’équipe projet peut identifier un besoin de jeux de données externes pour enrichir les données clients internes de l’entreprise avec des informations démographiques, de mode de vie et géospatiales – fournissant toutes un contexte essentiel.

Une initiative d’intégrité des données peut aussi commencer par le besoin d’établir des politiques de protection des informations sur les clients, de contrôler l’accès non autorisé aux données et de documenter la conformité avec toutes les réglementations pertinentes en matière de protection de la vie privée et de souveraineté des données. La solution, la gouvernance des données, vous permettra également de répondre à des questions essentielles sur l’utilisation, l’impact et l’historique de vos données. Une initiative de gouvernance des données peut vous amener à identifier et à résoudre des problèmes de qualité des données – et ainsi le parcours vers l’intégrité des données se poursuit, augmentant la confiance dans les données à travers votre organisation et permettant des décisions et des reporting plus précis et avisés.

2023 Data Integrity Trends & Insights

Results from a Survey of Data and Analytics Professionals

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Démarrer votre parcours vers l’intégrité des données avec les bons outils

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Dans une récente étude d’IDC auprès de 310 analystes métiers et data, environ la moitié des répondants ont indiqué un manque général de confiance dans la qualité des données et 56% un manque de confiance dans les résultats des analyses de données. Ce manque de confiance n’est pas la source du problème – c’est un symptôme de la donnée. L’intégrité des données fournit une base solide pour les analyses de données et des actions avisées. La précision et la cohérence des données, améliorées par une mise en contexte avec un enrichissement et  une localisation, peuvent aider les organisations à atteindre l’intégrité des données.

Precisely s’est associé au LeBow College of Business de l’Université de Drexel pour interroger plus de 450 professionnels des données et de l’analyse dans le monde entier sur l’état de leurs programmes de données.  Aujourd’hui, nous partageons les résultats inédits de cette enquête dans le rapport 2023 Data Integrity Trends and Insights Report.