Il est très fréquent que les cadres supérieurs éludent les problèmes plus profonds de leur organisation, surtout s’ils ne semblent pas être perceptibles ou s’ils présentent un problème évident et creusant. En fait, si le problème attire l’attention sur l’image de leur entreprise, ils peuvent même hésiter à le résoudre. Dans le domaine de la qualité des données, c’est une situation très réelle.
Réfléchissez-y : si votre PDG demande des informations à votre service, vous serez peut-être en mesure de lui transmettre le produit demandé, mais le temps et les efforts nécessaires ne seront peut-être pas évidents. Selon certaines études, les travailleurs intellectuels passent jusqu’à 30 % de leur temps à chercher les données dont ils ont besoin. La seule façon de démontrer la nécessité d’une solution intelligente en matière de qualité des données est de créer une justification coûts/avantages montrant les coûts de l’ignorance du problème et les avantages monétaires de sa résolution.
Avec la montée en flèche de ces coûts et leur impact négatif sur les entreprises, ce problème ne doit pas être ignoré. Une étude de Gartner a révélé que 140 entreprises perdaient en moyenne 8,2 millions de dollars par an à cause de données erronées.
En tant que professionnel de l’informatique, vous avez peut-être intérêt à faire réaliser une analyse des coûts liés à vos problèmes de qualité des données. Selon Thomas C. Redman, auteur de Data Driven : Profiting From Your Most Important Business Asset, les coûts quotidiens d’une mauvaise qualité des données peuvent représenter entre 10 et 20 % du chiffre d’affaires.
En général, les coûts résultant de la mauvaise qualité des données sont plus faciles à identifier que les avantages de la résolution du problème. En termes simples, il existe deux façons d’évaluer les coûts des problèmes de données :
- Les coûts de leur correction
- Les coûts liés au fait de ne pas les corriger
Disons-le en termes encore plus simples. Selon Larry English, auteur et expert en qualité des données, il existe trois catégories générales de coûts :
- Coûts de la non-qualité de l’information
- Frais d’évaluation ou d’inspection
- Coûts liés à l’amélioration du processus et à la prévention des erreurs
Bien que ces catégories puissent être subdivisées, elles couvrent la portée générale des problèmes. Partez sur la bonne voie en ce qui concerne vos préoccupations en matière de qualité des données en évaluant les coûts et les avantages d’un programme. Si vous avez besoin de plus d’informations, veuillez contacter nos spécialistes chez Data Ladder. Nous avons été en mesure de créer de la valeur pour nos clients.
