Cabinet Clearway
Outils et données

Qualité des données

La qualité des données est le degré de fiabilité, d’exhaustivité et de cohérence des informations utilisées pour décider. Des données de mauvaise qualité rendent un tableau de bord trompeur, même très bien conçu : la décision s’appuie alors sur des chiffres faux sans que personne ne s’en aperçoive.

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Sommaire
  1. Explication détaillée : les enjeux pour la PME
  2. Cas pratique
  3. Schémas

Explication détaillée : les enjeux pour la PME

Un tableau de bord est aussi fiable que les données qui l’alimentent. Un client saisi trois fois, un montant erroné, une date manquante : chaque défaut se répercute dans les indicateurs. Le dirigeant voit un chiffre net, sans savoir qu’il repose sur des fiches incomplètes ou en double.

La qualité des données se juge sur quatre critères simples : fiabilité (la donnée est-elle exacte ?), exhaustivité (les champs essentiels sont-ils remplis ?), cohérence (la même information est-elle identique d’un outil à l’autre ?) et actualité (est-elle à jour ?). On les mesure par des taux : part de fiches complètes, nombre de doublons, écart entre deux outils.

Les causes sont presque toujours organisationnelles : saisie libre sans règle, absence de propriétaire, ressaisies entre outils. Les leviers sont donc simples : champs obligatoires, règles de saisie écrites, contrôle régulier et unique source de vérité. Un CRM fiable en est l’exemple le plus courant.

Cas pratique

Une PME de 40 personnes constate que son taux de transformation affiché dans le CRM (38 %) ne correspond pas à celui du service financier (29 %). L’analyse révèle 18 % de fiches en doublon et 22 % d’affaires sans montant. Après nettoyage, mise en place de champs obligatoires et contrôle mensuel, les doublons tombent à 2 % et les fiches sans montant à 3 %. Le taux de transformation, désormais identique dans les deux outils, s’établit à 30 %.

Schémas

Tableau avant et après : fiches en doublon de 18 % à 2 %, affaires sans montant de 22 % à 3 %, écart de taux de transformation entre deux outils de 9 points à 0.
Effet d’un nettoyage des données et de règles de saisie sur la fiabilité des indicateurs. Données illustratives, PME fictive.
Quatre cases : une donnée de qualité est exacte, complète, identique d’un outil à l’autre et à jour.
Les quatre critères pour juger la qualité d’une donnée. Repère d’ordre général.

Questions fréquentes

Comment mesurer la qualité des données ?

Par des taux simples : part de fiches complètes, nombre de doublons, écart entre deux outils sur un même indicateur, ancienneté de la dernière mise à jour.

Qui est responsable de la qualité des données ?

Chaque jeu de données a un propriétaire, désigné par la direction. Il fixe les règles de saisie et contrôle régulièrement les indicateurs de qualité.

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Auteur

Clément Marchal, fondateur du Cabinet Clearway
Responsable des opérations externalisé, fondateur du cabinetClément Marchal

Clément Marchal est responsable des opérations externalisé et fondateur du Cabinet Clearway. Il a tenu le service investisseurs d'une plateforme d'investissement participatif, y compris pendant un redressement judiciaire, avant d'exercer le même métier auprès de dirigeants de PME numériques.

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