DQM – Data Quality Management : Comment garantir l’excellence de vos données ?

Le Data Quality Management, communément appelé DQM, désigne l’ensemble des processus, des méthodologies et des outils utilisés pour s’assurer que les données stockées au sein d’une entreprise sont de haute qualité. 

Les données sont considérées comme de haute qualité quand elles sont exactes, pertinentes et actualisées. Et surtout quand elles deviennent pour l’entreprise :

• Un levier de performance ;
• Un moyen pour prendre des décisions éclairées ;
• Et un facteur de fidélisation client.

Concrètement, le Data Quality Management consiste surtout à gérer et comparer les données de l’entreprise (notamment les données relatives à ses clients) entre ses différents systèmes d’information et bases de données. Le but : transformer les données brutes en données utiles et exploitables par les équipes métiers (marketing, sales, etc.).

Forcément, dans les entreprises européennes, le DQM est fortement lié au respect du Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD) de l’UE.

En français, on traduit le DQM par « Gestion de la Qualité des Données » (GQD). Le but reste le même : s’assurer que les informations que détient une entreprise sont fiables, à jour et exploitables.

Oui, le sigle DQM peut également renvoyer au Data Quality Manager, qui est la personne en charge du… Data Quality Management ! C’est donc cette personne qui prend les rênes de la démarche DQM de l’entreprise, coordonnant les initiatives, les outils et les équipes pour garantir que les données soient de la meilleure qualité possible.

Cette mission nécessite de collaborer étroitement avec tous les départements de l’entreprise pour veiller à ce que les données soient collectées, stockées et utilisées de façon optimale et sécurisée (comme le fait le Délégué à la Protection des Données par exemple).

Le monde de la gestion des données est riche en concepts. Deux d’entre eux, le DQM (Data Quality Management) et le MDM (Master Data Management ou Gestion des Données de Référence en VF) sont très similaires à première vue. 

Bien qu’étroitement liés et partageant le même objectif (avoir des données cohérentes et exploitables au sein d’une entreprise), ils remplissent des fonctions distinctes :

• Le DQM se concentre surtout sur la détection, la correction et la prévention des erreurs et incohérences dans les ensembles de données.

• Le MDM, lui, implique la création d’une source de référence unique pour toutes les informations principales, assurant ainsi que les différents départements et systèmes utilisent des données cohérentes et uniformes.

Autrement dit, si le DQM se concentre sur la « qualité » des données, veillant à ce qu’elles soient exactes et pertinentes, le MDM s’assure de “l’uniformité” des données dans une même organisation. L’idéal pour une entreprise est d’intégrer ces deux approches pour obtenir une gestion des données robuste et efficace. 

L’objectif majeur du DQM est d’améliorer la qualité et la fiabilité des données que détient l’entreprise. Voici comment ça se concrétise :

• Des données fiables pour de meilleures décisions : les entreprises prennent des décisions basées sur les données qu’elles possèdent. Si ces données sont inexactes, les décisions le seront également.

• Optimisation des opérations : une bonne gestion de la qualité des données se traduit par une plus grande efficacité opérationnelle (par exemple des équipes marketing ou dans les Centres de Contacts).

• Amélioration de la relation client : des données fiables permettent de mieux répondre aux attentes des clients et d’optimiser l’ensemble de leur expérience avec la marque.

Conformité réglementaire : avec l’évolution des législations autour de la protection des données (RGPD par exemple), un DQM bien fait garantit que l’entreprise respecte la loi en la matière.

Le déploiement du DQM dans une entreprise est un processus itératif permanent qui suit généralement ces 5 étapes :

1 – Audit initial : il s’agit de déterminer l’état actuel des données de l’entreprise.

2 – Définition des objectifs et des standards : établir ce que l’entreprise considère comme des « données de qualité » (en fonction de leur utilité et des objectifs des équipes métiers).

3 – Choix des outils adaptés : investir dans des solutions technologiques pour le DQM (comme les Customer Data Platforms par exemple).

4 – Formation des équipes : sensibiliser et former les équipes à l’importance de la qualité des données (et à comment les exploiter au mieux en fonction des outils disponibles).

5 – Suivi régulier : la gestion de la qualité des données est un processus continu. Il est crucial de l’évaluer régulièrement et d’ajuster les méthodes et outils utilisés si besoin.

Le DQM n’est pas seulement une question technique ou réglementaire. C’est avant tout une affaire stratégique. Il garantit que les informations sur lesquelles se base une entreprise pour opérer, innover et croître sont solides comme le roc. Et si on associait le DQM à d’autres processus et indicateurs de performance ? Imaginez le potentiel d’une entreprise qui non seulement gère la qualité de ses données, mais qui sait aussi comment les exploiter à leur plein potentiel.

C’est justement là toute la valeur ajoutée de l’intervention des consultants CustUp !