Selon le rapport Rethink Data Report 2020 de Seagate, 44 % des données d’entreprise sont perdues, et seulement 56 % sont rendues utilisables. En outre, sur les 56 %, seuls 57 % sont effectivement utilisés, tandis que les 43 % restants ne sont pas utilisés. Cela montre que seulement 32 % des données d’entreprise sont mises à profit.
De multiples facteurs contribuent à réduire l’adoption et l’utilisation des données dans une entreprise. Parfois, le manque de compétences en matière de données chez les employés les empêche d’utiliser efficacement les données. À d’autres moments, les employés ne se sentent pas en confiance pour utiliser les données disponibles en raison de leur mauvaise qualité.
Les données ayant un impact sur l’ensemble de l’entreprise, la mise en œuvre de mesures correctives et la correction de ces lacunes nécessitent un effort collectif. Autrement dit, chaque rôle dans une organisation contribue d’une manière ou d’une autre à l’obtention et au maintien de la qualité des données.
C’est pourquoi il est important de comprendre les rôles clés et les responsabilités impliqués dans l’établissement et le maintien de la qualité des données tout au long de leur cycle de vie – de la capture à l’utilisation.
Notes pour le lecteur
La responsabilité de préserver la qualité des données d’une organisation est étroitement liée à la responsabilité de gérer les données elles-mêmes. Dans ce blog, nous nous concentrerons uniquement sur les rôles et leurs responsabilités qui sont directement liés à la qualité des données. Il existe certainement d’autres rôles assignés à la gestion des données dans une organisation, mais ils sortent du cadre de ce blog.
En outre, ce blog ne couvre pas les différents niveaux d’ancienneté impliqués dans ces rôles, mais aborde les responsabilités fondamentales de chacun d’entre eux – qui deviennent plus avancées au fur et à mesure que l’on monte dans la hiérarchie.
Commençons.
Rôles et responsabilités au sein d’une équipe de qualité des données
Lorsque vous mettez en place une équipe chargée de la qualité des données – ou que vous attribuez des responsabilités aux rôles existants – il est important de commencer par séparer les trois domaines suivants au sein de votre entreprise :
- Rôles qui gèrent les données
- Rôles qui créent de la valeur à partir des données
- Rôles qui utilisent les données
Une fois que vous avez fait cela, il est maintenant plus facile de comprendre le niveau de contribution de chaque rôle dans la gestion de la qualité des données. Examinons chacun de ces domaines plus en détail.
A. Rôles qui gèrent les données
Ces rôles se concentrent généralement sur l’adoption de meilleures pratiques de gestion des données qui minimisent les pertes de données et maximisent la qualité des données. Ils sont considérés comme les gardiens ou les surveillants des données d’une organisation. Nous allons examiner ci-dessous les rôles qui gèrent les données et leur qualité dans une entreprise.
1. Chief Data Officer (CDO)
Plus important encore que d’obtenir l’approbation ou l’adhésion de la direction générale à l’établissement de la qualité des données, nous avons besoin de représentants complets à cette fin au niveau supérieur. C’est là qu’intervient le CDO.
Un Chief Data Officer (CDO) est un poste de direction, uniquement chargé de concevoir des stratégies permettant l’utilisation des données, le contrôle de la qualité des données et la gouvernance des données dans l’ensemble de l’entreprise.
Un CDO comprend les buts et objectifs de l’entreprise et est capable de concevoir des fonctions liées aux données qui aideront les équipes à atteindre les objectifs fixés. Au départ, lorsque ce rôle a été introduit au début des années 2000, un CDO était uniquement responsable de la gouvernance des données. Mais au fil du temps, les responsabilités de ce rôle ont évolué, et comprennent désormais :
- Conception d’un système de gestion des données qui collecte, traite et déplace les données, tout en minimisant les pertes de données.
- Favoriser une culture de la donnée en appréciant l’acquisition de compétences en matière de données, ainsi que la manipulation et le partage intelligents des données entre les employés.
- Maximiser l’utilisation et l’adoption des données dans l’ensemble de l’organisation en offrant une source unique de vérité, en éliminant les obstacles liés aux données dans les processus d’affaires et en permettant la prise de décision basée sur les données.
2. Responsable des données
Un responsable des données est la personne à contacter dans une entreprise pour toute question relative aux données. Ils sont totalement impliqués dans la manière dont l’organisation capture les données, où elle les stocke, ce qu’elles signifient pour les différents départements et comment leur qualité est maintenue tout au long de leur cycle de vie.
Les responsables des données sont chargés de :
- Superviser le cycle de vie complet des données – de la création et de la capture des données à leur traitement, leur stockage et leur utilisation.
- Comprendre la signification des données, à un haut niveau, ainsi que dans les détails, comme la signification des données stockées dans les champs des ensembles de données.
- Aider les collègues à utiliser les données comme un avantage concurrentiel et les rendre compétents en la matière.
- Choix des métriques pour la mesure de la qualité des données selon la nature des données de l’organisation.
- Contrôler la qualité des données, résoudre les problèmes qui peuvent survenir et mettre en œuvre des plans d’amélioration de la qualité des données.
- Assurer la protection, la conformité et la sécurité des données, tout en surveillant les risques et les défis potentiels associés aux données.
3. Dépositaire des données
Les gens confondent généralement les rôles des gestionnaires de données et des conservateurs de données. La différence la plus simple entre ces rôles est qu’un gestionnaire de données est responsable du contenu stocké dans un champ de données, tandis qu’un conservateur de données est responsable de la structure de ces champs de données – y compris les structures et modèles de base de données.
Les responsabilités d’un dépositaire de données comprennent :
- Contrôler techniquement l’accès aux données et ne permettre qu’aux personnes autorisées d’aller chercher les données.
- Concevoir des structures de bases de données et modéliser des objets de données en fonction des besoins.
- Travailler avec les responsables des données pour comprendre ce qui sera placé dans les champs de données, et décider de la structure des données qui permettra la qualité des données, y compris les types, tailles et formats de données appropriés.
- Effectuer des contrôles de validation sur les systèmes de saisie des données pour s’assurer que les données entrantes respectent les directives en matière de qualité des données.
- Gérer l’environnement technique des magasins de données.
- Maintenir les versions des données et le journal de l’historique pour toutes les modifications apportées aux objets de données.
B. Rôles qui créent de la valeur à partir des données
Ces rôles sont principalement axés sur la création de valeur à partir des données – ce qui inclut la collecte des bonnes données, la réalisation d’analyses et l’interprétation des résultats pour résoudre des problèmes commerciaux. Ils jouent le rôle d’intermédiaires en matière de données – ils prennent les données des rôles qui les supervisent et fournissent des informations exploitables aux rôles qui les utilisent.
1. Analyste de données
Un analyste de données est une personne capable de prendre des données brutes et de les convertir en informations significatives, notamment dans des domaines spécifiques. Le rôle d’un analyste de données est assez simple et se compose de quatre domaines principaux :
- Collecte de données à partir de différentes sources, soit en interrogeant des personnes, soit en rassemblant des données déjà saisies.
- Nettoyage et préparation des données en fonction des exigences de l’analyse pour garantir l’exactitude des résultats.
- Analyser les données et interpréter les résultats – il s’agit d’identifier des tendances ou des modèles dans les données qui peuvent aider à prendre des décisions éclairées.
- Communiquer les résultats analysés aux équipes par le biais de visualisations ou de rapports écrits.
2. Responsable des données et de l’analyse (D&A)
Tout comme une organisation a besoin d’un CDO en présence de Data Stewards, elle a également besoin de leaders D&A en présence d’analystes de données.
Les analystes de données opèrent à un niveau inférieur où ils traitent directement les données à portée de main et les traitent pour obtenir les résultats requis. Alors que les responsables de la D&A supervisent l’aspect stratégique de la création de valeur à partir des données. Les responsabilités suivantes incombent à un responsable D&A :
- Comprendre le rôle que jouent les données dans la prise de décision précise requise dans différents départements.
- Concevoir des stratégies modernes qui permettent une prise de décision efficace et améliorée.
- Communiquer les besoins en données au CDO, et expliquer quelles données (et dans quel format) facilite le processus d’analyse.
- Former les différents groupes fonctionnels de l’organisation pour qu’ils comprennent comment utiliser les données et les analyses.
- Créer et activer des politiques de gouvernance des données .
C. Rôles qui utilisent les données
Ces rôles sont considérés comme des consommateurs de données, ce qui signifie qu’ils utilisent les données – soit sous leur forme brute, soit lorsqu’elles sont converties en informations exploitables. Presque tous les départements d’une organisation ont besoin de données à des fins opérationnelles, et ils influencent donc la qualité des données. Examinons certains de ces rôles courants et le type de données qu’ils utilisent :
- Les équipes de vente et de marketing : Les données clients – l’un des plus grands actifs d’une entreprise – sont principalement produites, manipulées et consommées par les équipes de vente et de marketing, et il y a donc de fortes chances que la qualité des données clients soit affectée au cours de ces activités.
- Équipe produit : Les données sur les produits sont un autre objet de données de base qui a une valeur extrême pour une entreprise. Générer et consommer quotidiennement des données sur les produits peut avoir un impact considérable sur leur qualité.
- L’équipe de développement commercial : Ils consomment généralement des données de veille économique pour identifier les éventuelles opportunités de marché.
Culture des données pour les consommateurs de données
Lorsqu’il s’agit de rôles qui utilisent des données, la plus grande responsabilité que vous devez leur confier est de maîtriser les données. Une organisation se trouve dans une situation risquée si plusieurs groupes fonctionnels utilisent/manipulent des données, mais que l’utilisateur final ne comprend pas les exigences en matière de qualité des données et ne parvient pas à les respecter. Nous reviendrons sur ce sujet dans une prochaine section.
Facteurs importants à prendre en compte lors de la constitution d’une équipe chargée de la qualité des données
1. Donner la priorité à la maîtrise des données
La maîtrise des données est la capacité de travailler efficacement avec des données (y compris la lecture, la création, la communication et l’utilisation de données en tant qu’informations). L’objectif principal de votre équipe chargée de la qualité des données devrait être de donner la priorité à la maîtrise des données dans toute l’entreprise. Cela vous permet d’empêcher les erreurs de qualité des données d’entrer dans le système de manière proactive, plutôt que de toujours travailler en mode réactif et de réparer les erreurs.
Cela peut se faire en créant des plans de maîtrise des données et en concevant des cours qui initient les équipes aux données et aux explications de l’organisation :
- Que contient chaque ensemble de données ?
- Que signifie chaque attribut de données ?
- Quels sont les critères d’acceptabilité de sa qualité ?
- Quelle est la bonne et la mauvaise manière de saisir/manipuler les données ?
- Quelles données utiliser pour atteindre un résultat donné ?
2. Créer un modèle RACI
Lorsque plusieurs rôles sont impliqués dans la réalisation d’un résultat commun, il est toujours crucial d’identifier le niveau de contribution de chaque rôle. C’est là qu’un modèle RACI peut être très utile. Un modèle ou une matrice RACI permet de déterminer si un rôle est Responsable, Responsable, Consulté ou Informé des tâches nécessaires à la réalisation d’un objectif. Lorsqu’il s’agit de gérer la qualité des données, vous devez identifier les rôles à jouer :
- Responsable de la réalisation de la tâche.
- Responsable de la réalisation des résultats de la tâche.
- Consultés pour obtenir des avis sur la réalisation des tâches.
- Informé de l’avancement de la tâche.
3. Définir la hiérarchie des rôles
La mise en place de structures organisationnelles pour les rôles liés aux données peut aider à identifier :
- La hiérarchie : Qui rend compte à qui ?
- Collaborateurs : Quels rôles collaborent pour atteindre la qualité des données ?
- Responsabilités fonctionnelles : Quels rôles ou départements sont responsables de la gestion des données, lesquels gèrent la qualité des données, et quels rôles consomment les résultats produits ?
4. Sélectionner les rôles et les responsabilités en fonction des données et des besoins de l’entreprise.
Vous n’avez pas nécessairement besoin de tous ces rôles pour constituer une équipe de qualité des données. La sélection des rôles et des responsabilités dépend de vos données et de vos exigences commerciales. Vous devez explorer ce qui fonctionne pour vous – en termes de rôles et de hiérarchie – et le mettre en œuvre dans votre organisation.
Une chose est sûre : l’emploi des rôles est la moitié du jeu. Il s’agit ensuite de leur fournir les processus, les outils et les technologies adéquats pour atteindre les résultats escomptés. Comme on sait que les analystes de données passent 80 % de leur temps à préparer les données et les 20 % restants à les utiliser pour l’analyse, cela montre clairement qu’ils ont besoin d’une technologie capable d’accomplir leur travail de manière plus efficace.
5. Fournissez à votre équipe de qualité des données les bons outils et les bonnes technologies
C’est là qu’un outil de gestion de la qualité des données peut s’avérer utile. Un outil tout-en-un, en libre-service, qui permet de profiler les données, d’effectuer diverses activités de nettoyage des données, de faire correspondre les doublons et de produire une source unique de vérité, peut devenir un facteur de différenciation important dans la performance des gestionnaires de données ainsi que des analystes de données.
DataMatch Enterprise est l’un de ces outils qui aide les équipes chargées des données à rectifier les erreurs de qualité des données avec rapidité et précision, et leur permet de se concentrer sur des tâches plus importantes. Les équipes chargées de la qualité des données peuvent profiler, nettoyer, faire correspondre, fusionner et purger des millions d’enregistrements en quelques minutes, et économiser beaucoup de temps et d’efforts qui sont habituellement gaspillés pour de telles tâches.
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