Mettre en place une politique de qualité des données, un incontournable pour une gouvernance data performante

Episode 5, Paris 24 juin

Les données sont un des actifs les plus précieux des entreprises. Préserver et garantir la qualité des données est indispensable pour s’assurer de la fiabilité des analyses, de l’efficacité des processus métiers et de la conformité réglementaire. En tant qu’ESN spécialisée en data engineering et data governance, Smartpoint intervient auprès des entreprises françaises dans la structuration de leur data management. Ce cinquième épisode de notre série se concentre sur la mise en œuvre concrète d’une politique de qualité des données, au cœur des enjeux de data governance, de business intelligence et de conformité réglementaire.

La data quality, fondement technique et opérationnel de toute stratégie de gouvernance des données

La qualité des données est une condition sine qua non de la confiance des utilisateurs, de l’efficacité des algorithmes d’intelligence artificielle et la pertinence des tableaux de bord. Sans données exactes, complètes et fraîches, aucun projet de Master Data Management (MDM), de Data Catalog, ou de BI n’est possible ; du moins dans la durée.

La Data Quality doit aujourd’hui s’intégrer dans une gouvernance des données cohérente avec les architectures data cloud modernes, les logiques de data mesh et les modèles de data fabric.

Les 6 dimensions standards de la qualité des données

1. Exactitude (Accuracy) : les données reflètent-elles fidèlement la réalité ?
2. Complétude (Completeness) : toutes les informations requises sont-elles bien présentes ?
3. Cohérence (Consistency) : les données sont-elles harmonisées entre les systèmes et référentiels ?
4. Fraîcheur (Timeliness) : les données sont-elles suffisamment récentes pour être fiables ?
5. Unicité (Uniqueness) : chaque entité est-elle représentée une seule fois dans le système ?
6. Accessibilité (Availability) : les données sont-elles disponibles pour les bons utilisateurs au bon moment ?

Ces six dimensions font référence dans les standards internationaux de la gouvernance des données (ex. ISO 8000, DAMA-DMBOK) et constituent la base de toute politique de data quality management.

Méthodologie pour construire une politique DQM robuste

Mettre en place une politique de Data Quality Management (DQM) ne s’improvise pas. Il s’agit d’un chantier extrêmement structurant qui demande d’impliquer les équipes data, les métiers et les architectes Data SI. Voici les cinq étapes pour mettre en œuvre une démarche cohérente, durable et surtout intégrée dans une stratégie de data governance.

1. Évaluer l’existant pour un état des lieux précis des données

Tout projet de DQM commence par une phase d’audit qualité des principales sources de données : bases transactionnelles, référentiels, entrepôts, flux d’intégration. Grâce au data profiling, on identifie doublons, valeurs incohérentes, champs vides, etc.

Des outils comme Informatica Data Quality, Talend Data Inventory ou encore SAS Data Management permettent aujourd’hui d’automatiser ce diagnostic. L’analyse des flux (ETL, API, pipelines) est également nécessaire pour comprendre comment les anomalies se répandent dans l’écosystème Data.

2. Définir les règles de qualité métier et technique

Les règles de qualité doivent être définies en collaboration avec les métiers car chaque domaine data (client, produit, contrat, finance, RH…) a ses spécificités. On distingue généralement les règles de validation (formats, contraintes), les règles de cohérence (logique métier) et les règles d’unicité (clés primaires, matching).

Ces règles doivent être centralisées dans un référentiel de données intégré à un Data Catalog comme Collibra ou DataGalaxy qui facilitent cette documentation en lien avec les équipes de Data Stewards.

3. Automatiser les contrôles et les corrections

Autre phase incontournable dans un projet DQM, c’est l’industrialisation des contrôles qualité. Concrètement, on intègre des points de contrôle dans les pipelines de données : lors de l’ingestion, les différentes transformations ou avant restitution dans un dashboard.

Les solutions de Data Quality Management comme Informatica, Ataccama ONE ou Talend Data Quality ont des fonctionnalités d’automatisation de la détection, du suivi et de la correction des anomalies. Ces outils permettent d’intégrer des règles de contrôle qualité directement dans les pipelines de traitement, aussi bien en batch qu’en streaming.

Ils offrent aussi des fonctions de profiling temps réel capables d’identifier les écarts (valeurs manquantes, doublons, formats incohérents) dès l’ingestion ou au moment de la transformation. En cas d’anomalie, un système d’alerting configurable peut notifier automatiquement les équipes concernées via email, tickets ITSM (ex. Jira, ServiceNow) ou messages instantanés (Slack, Teams). Mais surtout ces plateformes permettent de lancer des processus de correction ou de redressement automatique : normalisation des formats, suppression de doublons, enrichissement depuis des référentiels internes (MDM, CRM) ou externes (API) ou encore suppression conditionnelle des données de mauvaise qualité ou corrompues.

Aujourd’hui certaines solutions comme Informatica ou Ataccama ont des fonctionnalités d’auto-apprentissage. Elles peuvent recommander ou adapter dynamiquement les règles de correction en fonction des patterns observés sur les données historiques. C’est clairement la voie vers une gouvernance de la qualité industrialisée adaptative et contextualisée, ce qui est essentiel dans des environnements data distribués et multi-cloud qui se généralisent dans Systèmes d’information.

4. Intégrer les outils DQM dans l’architecture data existante

Mettre en place une gouvernance de la qualité nécessite une intégration fine avec toutes les briques de votre architecture Data : ETL, Data Warehouse, Lakehouse, outils BI ou moteurs d’IA. Avoir des connecteurs natifs (APIs REST) et des intégrations cloud-native sont désormais des critères de choix incontournables à notre sens.

5. Suivre les résultats avec des indicateurs métiers et techniques

Une politique de DQM se doit d’être pilotée avec des KPI clairs. Le DQI (Data Quality Index) est généralement utilisé comme agrégateur mais il doit être complété par des métriques plus opérationnelles comme :

• Le taux de rejet en entrée de pipeline
• Le volume de données corrigées automatiquement
• Le taux de complétude par domaine
• L’impact business : réduction des erreurs métiers, qualité des rapports, gains d’efficacité, etc.

Ces indicateurs doivent être consolidées dans des tableaux de bord partagés entre les équipes data, IT et métiers ; et bien entendu intégrés au reporting global de la gouvernance des données.

Quelles bonnes pratiques pour réussir la mise en production d’un projet de Data Quality Management (DQM) ?

La réussite de tout projet informatique, et c’est encore plus le cas pour un projet de mise en qualité des données, dépend d’un alignement fort entre IT, métiers et gouvernance.

• Impliquer les métiers dès la définition des règles de qualité
  La qualité des données doit répondre aux usages métiers. Leur implication dès les premières phases permet d’identifier les bons indicateurs de qualité et de garantir l’adhésion aux règles. Ce sont les utilisateurs métiers qui sont les plus à même de définir les critères pertinents selon les cas d’usage.
• Nommer des Data Stewards par domaine fonctionnel
  Véritables relais entre les équipes IT et les métiers, les Data Stewards jouent un rôle clé dans l’animation de la gouvernance. Ils assurent une coordination continue et permettent de pérenniser les responsabilités dans le temps.
• Documenter les règles de qualité dans un data catalog
  Le data catalog centralise et rend accessible l’ensemble des règles de qualité. Il facilite leur compréhension, assure leur traçabilité et supporte une gouvernance structurée. Il constitue le référent structurant qui garantit la transparence et la traçabilité du dispositif de qualité.
• Aligner les KPIs de qualité de données et KPIs métiers
  Le suivi de la qualité doit être rattaché aux objectifs opérationnels de l’entreprise. L’alignement des indicateurs permet de démontrer l’impact du DQM sur la performance et d’en justifier le retour sur investissement (ROI) auprès des directions.
• Mettre en place une gouvernance continue de la qualité
  La réussite d’un projet DQM se mesure dans la durée. Cela implique la mise en place de comités Qualité, la mise à jour régulière des règles ainsi que la réalisation d’audits réguliers. La gouvernance ne doit jamais être perçue comme un livrable, mais comme un processus vivant.

Une politique de qualité des données efficace

Une politique de Data Quality efficace permet de gagner en performance, en alignement règlementaire (conformité) et en force d’innovation. Elle s’inscrit dans une stratégie de gouvernance holistique, alignée sur les objectifs métiers et les architectures SI modernes.

Chez Smartpoint, nous accompagnons les entreprises dans le design, le déploiement et l’industrialisation de leur stratégie Data Governance, avec une approche outillée, pragmatique et axée résultats. Challengez-nous !