{"id":67420,"date":"2022-04-11T10:03:57","date_gmt":"2022-04-11T14:03:57","guid":{"rendered":"https:\/\/dataladder.com\/limpact-de-la-mauvaise-qualite-des-donnees-risques-defis-et-solutions\/"},"modified":"2022-05-19T10:38:32","modified_gmt":"2022-05-19T10:38:32","slug":"limpact-de-la-mauvaise-qualite-des-donnees-risques-defis-et-solutions","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dataladder.com\/fr\/limpact-de-la-mauvaise-qualite-des-donnees-risques-defis-et-solutions\/","title":{"rendered":"L&rsquo;impact de la mauvaise qualit\u00e9 des donn\u00e9es : Risques, d\u00e9fis et solutions"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"has-text-align-center\"><strong><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0);color:#0071a1\" class=\"has-inline-color\">Il est difficile d&rsquo;\u00e9tablir une corr\u00e9lation entre un probl\u00e8me de donn\u00e9es et un risque ou un impact commercial.<\/mark><\/strong><\/p>\n\n<p>Une mauvaise qualit\u00e9 des donn\u00e9es peut avoir des risques d\u00e9vastateurs pour votre entreprise. La plupart des travailleurs organisationnels sont conscients de l&rsquo;impact d&rsquo;une mauvaise qualit\u00e9 des donn\u00e9es, mais il leur est difficile d&rsquo;en faire un argumentaire sur papier &#8211; qu&rsquo;il s&rsquo;agisse de justifier l&rsquo;investissement dans des <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/conception-dun-cadre-pour-la-gestion-de-la-qualite-des-donnees\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">plans d&rsquo;am\u00e9lioration de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es<\/a> ou de convaincre leurs sup\u00e9rieurs hi\u00e9rarchiques d&rsquo;agir. C&rsquo;est pourquoi il est imp\u00e9ratif de relier les probl\u00e8mes de qualit\u00e9 des donn\u00e9es aux risques commerciaux potentiels et aux co\u00fbts associ\u00e9s, afin d&rsquo;attirer \u00e0 temps l&rsquo;attention des parties prenantes et de mettre en \u0153uvre les solutions possibles.<\/p>\n\n<p>Dans ce blog, nous allons voir comment divers probl\u00e8mes de qualit\u00e9 des donn\u00e9es peuvent introduire des risques s\u00e9rieux pour votre entreprise et quelles mesures vous pouvez prendre pour les surmonter.<\/p>\n\n<div style=\"height:20px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img width=\"1000\" height=\"539\" src=\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2022\/04\/The-impact-of-poor-data-quality-1.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-66816\" srcset=\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2022\/04\/The-impact-of-poor-data-quality-1.png 1000w, https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2022\/04\/The-impact-of-poor-data-quality-1-300x162.png 300w, https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2022\/04\/The-impact-of-poor-data-quality-1-768x414.png 768w\" sizes=\"(max-width: 1000px) 100vw, 1000px\" \/><\/figure>\n\n<div style=\"height:20px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n<h2>Conception de la faille de donn\u00e9es &#8211; matrice des risques commerciaux<\/h2>\n\n<p>David Loshin (dans son livre <a href=\"https:\/\/www.amazon.com\/Practitioners-Improvement-Kaufmann-Business-Intelligence\/dp\/0123737176#:~:text=The%20Practitioner's%20Guide%20to%20Data%20Quality%20Improvement%20shares%20the%20fundamentals,establishing%20a%20data%20quality%20program.\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">\n  <em>Le guide du praticien pour l&rsquo;am\u00e9lioration de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es<\/em>\n<\/a>) pr\u00e9sente un mod\u00e8le tr\u00e8s utile pour relier les d\u00e9fauts des donn\u00e9es aux impacts commerciaux et aux co\u00fbts qui en d\u00e9coulent. J&rsquo;ai r\u00e9sum\u00e9 le mod\u00e8le dans le tableau ci-dessous :<\/p>\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table><tbody><tr><td><strong>Probl\u00e8me<\/strong><\/td><td><strong>Num\u00e9ro<\/strong><\/td><td><strong>Risque commercial<\/strong><\/td><td><strong>Quantificateur<\/strong><\/td><td><strong>Co\u00fbt (annuel)<\/strong><\/td><\/tr><tr><td>Il s&rsquo;agit du probl\u00e8me de qualit\u00e9 des donn\u00e9es qui r\u00e9side dans votre ensemble de donn\u00e9es.  <\/td><td>Ce sont les diff\u00e9rents probl\u00e8mes qui peuvent survenir en raison d&rsquo;un probl\u00e8me de donn\u00e9es.  <\/td><td>Il s&rsquo;agit de l&rsquo;impact que le probl\u00e8me peut avoir sur l&rsquo;entreprise.  <\/td><td>Cela permet de quantifier l&rsquo;impact en termes de mesure commerciale.  <\/td><td>Cela fournit une estimation p\u00e9riodique des co\u00fbts encourus en raison de l&rsquo;impact sur l&rsquo;entreprise.  <\/td><\/tr><tr><td><strong>Exemple<\/strong><\/td><td><\/td><td><\/td><td><\/td><td><\/td><\/tr><tr><td>Nom et coordonn\u00e9es du client mal orthographi\u00e9s  <\/td><td>Enregistrements en double cr\u00e9\u00e9s pour le m\u00eame client  <\/td><td>Service \u00e0 la client\u00e8le : Augmentation du nombre d&rsquo;appels entrants  <\/td><td>Augmentation du temps du personnel  <\/td><td>30 000 $ de plus en temps de personnel n\u00e9cessaire  <\/td><\/tr><tr><td><\/td><td><\/td><td>Service \u00e0 la client\u00e8le : Diminution de la satisfaction des clients  <\/td><td>R\u00e9duction des commandes, perte de clients  <\/td><td>~500 commandes de moins cette ann\u00e9e (par rapport \u00e0 l&rsquo;estimation)  <\/td><\/tr><tr><td><\/td><td><\/td><td>Les comptes : Impact sur le flux de tr\u00e9sorerie  <\/td><td>Augmentation de la volatilit\u00e9 des flux de tr\u00e9sorerie  <\/td><td>On ne peut pas se fier aux flux de tr\u00e9sorerie estim\u00e9s dans environ 20 % des cas.  <\/td><\/tr><tr><td><\/td><td><\/td><td>Comptes : Augmentation de la demande d&rsquo;audit  <\/td><td>Augmentation du temps du personnel  <\/td><td>20 000 $ de plus en temps de travail pour le personnel.  <\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n<p>Ce mod\u00e8le r\u00e9sume pr\u00e9cis\u00e9ment le type d&rsquo;impact qu&rsquo;un probl\u00e8me de qualit\u00e9 des donn\u00e9es (quelque chose d&rsquo;aussi minime qu&rsquo;un nom de client mal orthographi\u00e9) peut avoir sur votre entreprise. Il y a quelques points \u00e0 noter \u00e0 propos de ce mod\u00e8le :<\/p>\n\n<ul><li>Un <em>probl\u00e8me de <\/em>qualit\u00e9 des donn\u00e9es peut donner lieu \u00e0 plusieurs <em>probl\u00e8mes<\/em>. Par exemple, un nom de client ou des informations de contact mal orthographi\u00e9s peuvent \u00e9galement conduire \u00e0 un client incorrect dans votre base de donn\u00e9es et \u00e0 la perte du contact d&rsquo;un client authentique.<\/li><li>Un seul <em>probl\u00e8me <\/em>peut avoir des <em>r\u00e9percussions <\/em>multiples sur divers secteurs d&rsquo;activit\u00e9. Dans le tableau ci-dessus, nous avons vu comment un probl\u00e8me a eu deux impacts sur le service client\u00e8le et deux impacts sur le service comptabilit\u00e9. Un m\u00eame probl\u00e8me peut avoir plus d&rsquo;impact sur ces d\u00e9partements, ou \u00e9ventuellement plus d&rsquo;impact sur d&rsquo;autres verticaux, comme les ventes, le marketing, le produit, etc.<\/li><li>Le <em>quantificateur <\/em>est n\u00e9cessaire \u00e0 la recherche et il peut y avoir plusieurs quantificateurs pour un m\u00eame <em>impact<\/em>.<\/li><li>Le <em>co\u00fbt <\/em>est estim\u00e9 et peut \u00eatre mesur\u00e9 \u00e0 tout moment p\u00e9riodique, par exemple, mensuellement, trimestriellement, annuellement, etc.<\/li><\/ul>\n\n<p>Le mod\u00e8le mentionn\u00e9 ci-dessus permet d&rsquo;\u00e9tablir un lien entre toutes sortes de probl\u00e8mes de qualit\u00e9 des donn\u00e9es et les risques commerciaux estim\u00e9s. Mais pour vous aider \u00e0 remplir le mod\u00e8le pour votre cas sp\u00e9cifique, je vais \u00e9num\u00e9rer les aspects suivants dans ce blog :<\/p>\n\n<ul><li>Les diff\u00e9rents types de probl\u00e8mes de qualit\u00e9 des donn\u00e9es pr\u00e9sents dans les principaux actifs de donn\u00e9es d&rsquo;une organisation, et<\/li><li>Les risques commerciaux les plus courants encourus en raison de ces probl\u00e8mes de qualit\u00e9 des donn\u00e9es.<\/li><\/ul>\n\n<p>Commen\u00e7ons.<\/p>\n\n<h2>Probl\u00e8mes de qualit\u00e9 des donn\u00e9es<\/h2>\n\n<p>Examinons les probl\u00e8mes de qualit\u00e9 les plus courants rencontr\u00e9s dans les ensembles de donn\u00e9es d&rsquo;une organisation.<\/p>\n\n<ol><li><strong>Donn\u00e9es incorrectes :<\/strong> Il s&rsquo;agit des donn\u00e9es qui ne sont pas conformes \u00e0 la r\u00e9alit\u00e9. Cela se produit g\u00e9n\u00e9ralement en raison de :<ol><li><strong>Informations p\u00e9rim\u00e9es : <\/strong>Les donn\u00e9es ont tendance \u00e0 changer au fil du temps et doivent \u00eatre r\u00e9examin\u00e9es et r\u00e9vis\u00e9es p\u00e9riodiquement.<\/li><li><strong>L&rsquo;erreur humaine : <\/strong>Les erreurs de frappe, les fautes d&rsquo;orthographe et la mauvaise compr\u00e9hension des donn\u00e9es sont quelques-unes des raisons courantes \u00e0 l&rsquo;origine des probl\u00e8mes de qualit\u00e9 des donn\u00e9es.<\/li><li><strong>M\u00e9tadonn\u00e9es ambigu\u00ebs : <\/strong>Un manque de compr\u00e9hension claire de la signification de certains champs de donn\u00e9es peut vous amener \u00e0 stocker des informations incorrectes.<\/li><\/ol><\/li><li><strong>Donn\u00e9es en double :<\/strong> Il s&rsquo;agit de stocker plusieurs enregistrements appartenant \u00e0 la m\u00eame entit\u00e9.<\/li><li><strong>Donn\u00e9es incompl\u00e8tes :<\/strong> Il s&rsquo;agit de laisser des champs n\u00e9cessaires vides dans vos ensembles de donn\u00e9es.<\/li><li><strong>Formats et mod\u00e8les incoh\u00e9rents : <\/strong>Il s&rsquo;agit d&rsquo;avoir les m\u00eames donn\u00e9es stock\u00e9es dans plusieurs formats et mod\u00e8les, plut\u00f4t que de suivre le format et le mod\u00e8le normalis\u00e9s.<\/li><li><strong>D\u00e9pendances manquantes :<\/strong> Certains champs de donn\u00e9es sont laiss\u00e9s vides car leurs champs d\u00e9pendants sont vides. Par exemple, un code postal vide peut faire en sorte que le champ des g\u00e9ocodes de soutien reste vide.<\/li><li><strong>Unit\u00e9s de mesure diff\u00e9rentes :<\/strong> Il s&rsquo;agit de stocker le m\u00eame champ de donn\u00e9es dans plusieurs unit\u00e9s de mesure, ce qui vous prive d&rsquo;une \u00e9chelle de mesure standardis\u00e9e.<\/li><\/ol>\n\n<h2>Risques commerciaux associ\u00e9s \u00e0 une mauvaise qualit\u00e9 des donn\u00e9es<\/h2>\n\n<p>Pour estimer l&rsquo;impact d&rsquo;une mauvaise qualit\u00e9 des donn\u00e9es sur une entreprise, vous devez identifier le r\u00f4le que jouent les donn\u00e9es dans les diff\u00e9rents processus m\u00e9tier. Cela vous aidera \u00e0 mettre en \u00e9vidence les processus qui risquent d&rsquo;\u00eatre perturb\u00e9s et de provoquer des retards si les donn\u00e9es pr\u00e9sentent l&rsquo;un des probl\u00e8mes mentionn\u00e9s ci-dessus. J&rsquo;ai \u00e9num\u00e9r\u00e9 ci-dessous les risques commerciaux les plus courants associ\u00e9s \u00e0 une mauvaise qualit\u00e9 des donn\u00e9es.<\/p>\n\n<h3>1. Les occasions manqu\u00e9es<\/h3>\n\n<p class=\"has-text-align-left\"><strong><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0);color:#0071a1\" class=\"has-inline-color\">Sur les 3,64 millions de pistes g\u00e9n\u00e9r\u00e9es chaque ann\u00e9e, 45 % sont filtr\u00e9es comme mauvaises pistes en raison de donn\u00e9es dupliqu\u00e9es, d&rsquo;un formatage invalide, d&rsquo;un \u00e9chec de la validation de l&rsquo;e-mail et de champs manquants.<\/mark> <mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-black-color\">&#8211; <a href=\"https:\/\/resources.integrate.com\/all-resources\/cost-of-bad-lead\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Source<\/a><\/mark><\/strong><\/p>\n\n<p>Une entreprise est susceptible de manquer des opportunit\u00e9s sur de multiples fronts si la qualit\u00e9 des donn\u00e9es est mauvaise dans des ensembles de donn\u00e9es disparates. Par exemple, avec de mauvaises donn\u00e9es sur les prospects, vous pouvez manquer une occasion d&rsquo;identifier des prospects potentiels. De m\u00eame, une mauvaise information sur les produits peut nuire \u00e0 votre capacit\u00e9 \u00e0 \u00e9laborer une strat\u00e9gie efficace pour le d\u00e9veloppement de vos produits en fonction des besoins du march\u00e9. Les concurrents de votre secteur prendront certainement la t\u00eate du march\u00e9 s&rsquo;ils disposent d&rsquo;ensembles de donn\u00e9es plus fiables et plus pr\u00e9cis.<\/p>\n\n<h3>2. Perte de revenus<\/h3>\n\n<p class=\"has-text-align-left\"><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0);color:#0071a1\" class=\"has-inline-color\">\n  <strong>Les organisations estiment que la mauvaise qualit\u00e9 des donn\u00e9es est responsable d&rsquo;une perte moyenne de 15 millions de dollars par an.<\/strong>\n<\/mark><strong> <mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-black-color\">&#8211; <\/mark><\/strong><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-black-color\">\n  <strong>\n    <a href=\"https:\/\/www.gartner.com\/smarterwithgartner\/how-to-create-a-business-case-for-data-quality-improvement\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Source :<\/a>\n  <\/strong>\n<\/mark><\/p>\n\n<p>C&rsquo;est certainement l&rsquo;un des plus grands risques que votre entreprise peut encourir en raison de la mauvaise qualit\u00e9 des donn\u00e9es. Des donn\u00e9es incompl\u00e8tes ou incorrectes (qu&rsquo;il s&rsquo;agisse des coordonn\u00e9es des clients, des informations sur les produits ou d&rsquo;une ambigu\u00eft\u00e9 dans les donn\u00e9es financi\u00e8res) peuvent vous faire perdre des clients potentiels et entra\u00eener des pertes de revenus. Si ces erreurs ne sont pas li\u00e9es \u00e0 une mauvaise gestion de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es, vous aurez du mal \u00e0 comprendre pourquoi votre \u00e9quipe ne parvient pas \u00e0 atteindre ses objectifs annuels en mati\u00e8re de ventes ou de revenus.<\/p>\n\n<h3>3. R\u00e9duction de l&rsquo;efficacit\u00e9 op\u00e9rationnelle et de la productivit\u00e9<\/h3>\n\n<p class=\"has-text-align-left\"><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0);color:#0071a1\" class=\"has-inline-color\">\n  <strong>La plupart des \u00e9quipes charg\u00e9es des donn\u00e9es en 2021 ont d\u00e9clar\u00e9 qu&rsquo;elles n&rsquo;utilisaient aucun logiciel de qualit\u00e9 des donn\u00e9es et s&rsquo;appuyaient sur des contr\u00f4les manuels de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es.<\/strong>\n<\/mark><strong> <mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-black-color\">&#8211; <\/mark><\/strong><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-black-color\">\n  <strong>\n    <a href=\"https:\/\/www.datafold.com\/blog\/the-state-of-data-quality-in-2021\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Source :<\/a>\n  <\/strong>\n<\/mark><\/p>\n\n<p>Lorsque les employ\u00e9s d&rsquo;une entreprise corrigent manuellement les probl\u00e8mes de qualit\u00e9 des donn\u00e9es avant de les utiliser, leur efficacit\u00e9 et leur productivit\u00e9 peuvent s&rsquo;en ressentir. De nombreux analystes et scientifiques des donn\u00e9es ont le sentiment de passer plus de temps \u00e0 pr\u00e9parer et \u00e0 nettoyer les donn\u00e9es &#8211; par rapport \u00e0 la r\u00e9alisation d&rsquo;analyses et \u00e0 la formulation de pr\u00e9visions fiables sur l&rsquo;avenir de l&rsquo;entreprise. C&rsquo;est pourquoi votre entreprise a besoin d&rsquo;un syst\u00e8me de bout en bout qui utilise la technologie pour automatiser la <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/test-de-qualite-des-donnees-une-liste-de-controle-rapide-pour-mesurer-et-ameliorer-la-qualite-des-donnees\/\">validation de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es<\/a> et mettre en \u0153uvre des processus de qualit\u00e9 des donn\u00e9es \u00e0 temps. Cela peut transformer vos donn\u00e9es en les rendant utilisables \u00e0 chaque \u00e9tape de leur cycle de vie &#8211; sans fournir d&rsquo;effort suppl\u00e9mentaire en cours d&rsquo;ex\u00e9cution.<\/p>\n\n<h3>4. L&rsquo;insatisfaction des clients<\/h3>\n\n<p class=\"has-text-align-left\"><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0);color:#0071a1\" class=\"has-inline-color\">\n  <strong>Sur 37% des personnes interrog\u00e9es travaillant sur l&rsquo;exp\u00e9rience client pour les processus externes, seules 30% surveillent de mani\u00e8re proactive les impacts de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es.<\/strong>\n<\/mark><strong> <mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-black-color\">&#8211; <\/mark><\/strong><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-black-color\">\n  <strong>\n    <a href=\"https:\/\/www.forrester.com\/blogs\/12-02-04-poor_data_quality_an_often_overlooked_cause_of_poor_customer_satisfaction_scores\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Source :<\/a>\n  <\/strong>\n<\/mark><\/p>\n\n<p>\u00c0 l&rsquo;heure actuelle, les clients recherchent la personnalisation. Le seul moyen de les convaincre d&rsquo;acheter chez vous et non chez un concurrent est de leur offrir une exp\u00e9rience qui leur est propre. Faites-leur sentir qu&rsquo;ils sont vus, entendus et compris. Pour y parvenir, les entreprises utilisent une tonne de donn\u00e9es g\u00e9n\u00e9r\u00e9es par les clients pour comprendre leur comportement et leurs pr\u00e9f\u00e9rences. Si ces donn\u00e9es pr\u00e9sentent de s\u00e9rieux d\u00e9fauts, vous finirez \u00e9videmment par d\u00e9duire des d\u00e9tails erron\u00e9s sur vos clients ou acheteurs potentiels. Cela peut entra\u00eener une diminution de la satisfaction des clients et de la fid\u00e9lit\u00e9 \u00e0 la marque.<\/p>\n\n<h3>5. Mauvaise analyse<\/h3>\n\n<p class=\"has-text-align-left\"><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0);color:#0071a1\" class=\"has-inline-color\"><strong>84 % des PDG sont pr\u00e9occup\u00e9s par la qualit\u00e9 des donn\u00e9es sur lesquelles ils fondent leurs d\u00e9cisions. &#8211; <a href=\"https:\/\/images.forbes.com\/forbesinsights\/StudyPDFs\/KPMG-Global_CEO_Outlook-REPORT.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Source<\/a><\/strong><\/mark><\/p>\n\n<p>Il existe deux fa\u00e7ons de pr\u00e9voir le march\u00e9, la demande et les besoins futurs. La premi\u00e8re est de suivre son instinct. La seconde consiste \u00e0 examiner les donn\u00e9es pass\u00e9es pour identifier des mod\u00e8les et pr\u00e9voir l&rsquo;avenir probable. Il est \u00e9vident que la seconde m\u00e9thode est plus fiable. Mais lorsqu&rsquo;il s&rsquo;agit de veille \u00e9conomique ou d&rsquo;analyse de march\u00e9, la qualit\u00e9 de vos informations d\u00e9pend de celle des donn\u00e9es d&rsquo;entr\u00e9e. Si les donn\u00e9es qui alimentent votre algorithme d&rsquo;analyse pr\u00e9sentent de multiples probl\u00e8mes de qualit\u00e9, les mod\u00e8les identifi\u00e9s seront inexacts, ce qui vous conduira \u00e0 une perception erron\u00e9e de l&rsquo;avenir du march\u00e9.<\/p>\n\n<h3>6. Atteinte \u00e0 la r\u00e9putation<\/h3>\n\n<p class=\"has-text-align-left\"><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0);color:#0071a1\" class=\"has-inline-color\"><strong>Le consommateur moyen passe 13 minutes et 45 secondes \u00e0 lire des avis avant de prendre une d\u00e9cision d&rsquo;achat. &#8211; <a href=\"https:\/\/www.brightlocal.com\/research\/local-consumer-review-survey\/#read-reviews\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Source<\/a><\/strong><\/mark><\/p>\n\n<p>La mauvaise information sur les produits est l&rsquo;une des principales raisons pour lesquelles les clients retournent les produits achet\u00e9s. Le produit n&rsquo;\u00e9tait pas comme il \u00e9tait pr\u00e9sent\u00e9 sur le site web. Mais dans certains cas, la mauvaise qualit\u00e9 des donn\u00e9es peut vous co\u00fbter plus que des produits retourn\u00e9s. En mars 2017, le <a href=\"https:\/\/www.bbc.com\/news\/world-europe-59176343\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Rescue 116 s&rsquo;est \u00e9cras\u00e9 contre un obstacle de 282 pieds &#8211; <\/a>Blackrock Island, au large du comt\u00e9 de Mayo. Des enqu\u00eates plus approfondies ont r\u00e9v\u00e9l\u00e9 que l&rsquo;exploitant de l&rsquo;h\u00e9licopt\u00e8re du CHC Ireland n&rsquo;avait pas mis en place un syst\u00e8me \u00ab\u00a0formalis\u00e9, normalis\u00e9, contr\u00f4l\u00e9 ou p\u00e9riodique\u00a0\u00bb. De ce fait, la base de donn\u00e9es utilis\u00e9e par l&rsquo;op\u00e9rateur pour examiner les itin\u00e9raires de vol ne contenait pas de d\u00e9tails sur l&rsquo;\u00eele de Blackrock.<\/p>\n\n<p>Il a \u00e9t\u00e9 rapport\u00e9 que l&rsquo;\u00e9quipage n&rsquo;a \u00e9t\u00e9 averti de cet obstacle sur sa route de vol qu&rsquo;\u00e0 13 secondes de celui-ci. Le pire est qu&rsquo;une plainte a \u00e9t\u00e9 d\u00e9pos\u00e9e au sujet de cette inexactitude de la base de donn\u00e9es des garde-c\u00f4tes irlandais 4 ans avant l&rsquo;incident, mais aucune mesure corrective n&rsquo;a \u00e9t\u00e9 prise. Dans un monde o\u00f9 chaque action est guid\u00e9e par les donn\u00e9es, ces incidents prouvent que le co\u00fbt d&rsquo;une mauvaise qualit\u00e9 des donn\u00e9es est fortement sous-estim\u00e9.<\/p>\n\n<h3>7. Manque de conformit\u00e9<\/h3>\n\n<p class=\"has-text-align-left\"><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0);color:#0071a1\" class=\"has-inline-color\"><strong>L&rsquo;article 5 du GDPR stipule que les donn\u00e9es personnelles doivent \u00eatre exactes et, si n\u00e9cessaire, mises \u00e0 jour. &#8211; <a href=\"https:\/\/ico.org.uk\/for-organisations\/guide-to-data-protection\/guide-to-the-general-data-protection-regulation-gdpr\/principles\/#:~:text=Article%205(1)%20requires%20that%20personal%20data%20shall%20be%3A&amp;text=(d)%20accurate%20and%2C%20where,without%20delay%20('accuracy')%3B\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Source<\/a><\/strong><\/mark><\/p>\n\n<p>Les normes de conformit\u00e9 des donn\u00e9es (telles que GDPR, HIPAA et CCPA, etc.) obligent les entreprises \u00e0 revoir et \u00e0 r\u00e9viser leurs strat\u00e9gies de gestion des donn\u00e9es. En vertu de ces normes de conformit\u00e9 des donn\u00e9es, les entreprises sont tenues de prot\u00e9ger les donn\u00e9es personnelles de leurs clients et de veiller \u00e0 ce que les propri\u00e9taires des donn\u00e9es (les clients eux-m\u00eames) aient le droit d&rsquo;acc\u00e9der \u00e0 leurs donn\u00e9es, de les modifier ou de les effacer.<\/p>\n\n<p>Outre ces droits accord\u00e9s aux propri\u00e9taires de donn\u00e9es, les normes obligent \u00e9galement les entreprises \u00e0 respecter les principes de transparence, de limitation de la finalit\u00e9, de minimisation des donn\u00e9es, d&rsquo;exactitude, de limitation du stockage, de s\u00e9curit\u00e9 et de responsabilit\u00e9. Il est tr\u00e8s difficile de se conformer \u00e0 ces normes si les donn\u00e9es sous-jacentes ne sont pas exactes, compl\u00e8tes, valides et s\u00e9curis\u00e9es. Et un manque de conformit\u00e9 peut limiter les activit\u00e9s de votre entreprise, notamment sur le plan g\u00e9ographique.<\/p>\n\n<h3>8. Augmentation des co\u00fbts financiers<\/h3>\n\n<p class=\"has-text-align-left\"><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0);color:#0071a1\" class=\"has-inline-color\"><strong>IBM estime \u00e0 3 100 milliards de dollars le co\u00fbt annuel de la mauvaise qualit\u00e9 des donn\u00e9es, rien qu&rsquo;aux \u00c9tats-Unis, en 2016. &#8211; <a href=\"https:\/\/hbr.org\/2016\/09\/bad-data-costs-the-u-s-3-trillion-per-year\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Source<\/a><\/strong><\/mark><\/p>\n\n<p>Tous les risques commerciaux mentionn\u00e9s ci-dessus aboutissent \u00e0 une chose : ils vous co\u00fbtent plus d&rsquo;argent que si vous aviez mis en place un syst\u00e8me de gestion de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es de bout en bout. Que vous payiez pour embaucher du personnel suppl\u00e9mentaire ou que vous mettiez constamment \u00e0 jour les processus du syst\u00e8me pour garantir la qualit\u00e9 des donn\u00e9es, vous n&rsquo;obtiendrez pas les r\u00e9sultats escompt\u00e9s. Il est pr\u00e9f\u00e9rable d&rsquo;investir dans la mise en \u0153uvre d&rsquo;un syst\u00e8me unique et complet de gestion de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es, qui nettoie et pr\u00e9pare tous les diff\u00e9rents types de donn\u00e9es trait\u00e9es dans votre organisation, afin de pouvoir ma\u00eetriser l&rsquo;augmentation des co\u00fbts financiers.<\/p>\n\n<h2>Conclusion<\/h2>\n\n<p>La mise en \u0153uvre de <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/mesure-de-la-qualite-des-donnees-quand-faut-il-sinquieter\/\">mesures de qualit\u00e9 des donn\u00e9es<\/a> coh\u00e9rentes, automatis\u00e9es et reproductibles peut aider votre organisation \u00e0 atteindre et maintenir la qualit\u00e9 des donn\u00e9es dans tous les ensembles de donn\u00e9es.<\/p>\n\n<p>Data Ladder a servi  des<a href=\"https:\/\/dataladder.com\/the-definitive-buyers-guide-to-data-quality-tools\/\">solutions de qualit\u00e9 des donn\u00e9es<\/a> \u00e0 ses clients depuis plus d&rsquo;une d\u00e9cennie maintenant.  <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/produits\/datamatch-enterprise-classe-premier-produit-de-gestion-de-la-qualite-des-donnees\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">DataMatch Enterprise<\/a> est l&rsquo;un de ses principaux produits de qualit\u00e9 des donn\u00e9es, disponible sous la forme d&rsquo;une application autonome ou d&rsquo;une solution int\u00e9gr\u00e9e.  <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/produits\/datamatch-enterprise-api-pare-feu-de-qualite-des-donnees-pour-le-traitement-en-temps-reel\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">API &#8211; <\/a>qui permet une gestion de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es de bout en bout, y compris  le<a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/logiciels-et-outils-de-profilage-de-donnees-obtenez-des-resultats-instantanes-devaluation-de-la-qualite-des-donnees\/\">profilage des donn\u00e9es<\/a>,  <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/logiciel-de-nettoyage-de-donnees-outil-de-nettoyage-des-donnees-crm-rapide-et-economique\/\">nettoyage<\/a>,  <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/logiciel-de-correspondance-de-donnees-classe-parmi-les-meilleurs-de-sa-categorie-avec-une-precision-de-correspondance-de-96\/\">correspondant<\/a>,  <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/logiciel-de-deduplication-de-donnees-utilisez-des-regles-integrees-et-personnalisees-pour-la-deduplication-crm\/\">d\u00e9duplication<\/a>, et  <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/logiciel-merge-purge-utiliser-des-regles-de-survie-integrees-et-personnalisees\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">purge de la fusion<\/a>.<\/p>\n\n<p>Vous pouvez <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/essai-gratuit-logiciel-de-comparaison-de-donnees\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">t\u00e9l\u00e9charger l&rsquo;essai gratuit d\u00e8s aujourd&rsquo;hui<\/a> ou <a href=\"https:\/\/link.dataladder.com\/Book-a-Demonstration\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">programmer une session personnalis\u00e9e <\/a>avec nos experts pour comprendre comment notre produit peut aider \u00e0 mettre en \u0153uvre les meilleures pratiques pour atteindre et maintenir la qualit\u00e9 des donn\u00e9es au niveau de l&rsquo;entreprise.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Il est difficile d&rsquo;\u00e9tablir une corr\u00e9lation entre un probl\u00e8me de donn\u00e9es et un risque ou un impact commercial. 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