Data Quality, Observability et Governance : Le Triptyque fondamental d'une Stratégie Data bien pensée
Actuellement, avec l’intelligence artificielle et les volumes de données en constante augmentation, les entreprises ne souffrent plus d’un manque d’informations, mais au contraire d’un surplus de complexité. Pour ne pas se noyer et bien exploiter le capital Data de son entreprise, il ne faut donc pas négliger ces 3 piliers indispensables que sont : la Gouvernance, l’Observabilité et la Qualité.
1. Comprendre ces piliers : De la stratégie à l’action
- La Data Governance (Le Cadre) : C’est la dimension organisationnelle de la donnée, à l’échelle de l’entreprise. Elle définit qui possède la donnée, qui y a accès et quelles sont les règles de conformité (RGPD, politiques internes) à respecter. C’est le « plan de vol » de l’entreprise, et elle englobe les 2 autres piliers.
- La Data Observability (La Surveillance) : Elle permet de surveiller l’état de santé des pipelines de données. Elle détecte les anomalies en temps réel (un flux qui s’arrête, un volume anormal) pour réduire le temps de réaction face à un incident technique. Elle concerne tous les types de données (y compris les référentiels, les données transactionnelles) mais comme il est impossible de tout suivre, il faut en priorité observer les données :
- critiques
- sensibles
- Exposées (à l’extérieur)
- Tactiques
Elle n’a pas non plus vocation à monitorer dans la durée, on remédie et on passe à la donnée suivante.
- La Data Quality (La Fiabilité) : C’est le socle. Si la gouvernance fixe les règles et l’observabilité surveille les flux, la qualité s’assure que le contenu même de la donnée est exploitable et ceci dans la durée, contrairement à la Data Observability. Elle mesure la précision, l’intégrité et la pertinence des informations circulant dans l’entreprise.
On l’évalue traditionnellement selon neuf critères « intrinsèques et essentiels » :
La complétude : toutes les informations attendues sont présentes.
L’unicité : absence de doublons.
L’exactitude : correspondance avec la réalité.
La validité : conformité aux formats et règles définis.
La cohérence : absence de contradiction entre les sources.
La fiabilité : concerne la qualité de la source et du traitement.
L’actualité : les données sont assez récentes.
La précision : le niveau de détail de la donnée est suffisant pour répondre au besoin.
L’uniformité : homogénéité des formats, des unités et des conventions utilisées.
2. L'enjeu : Pourquoi l'Observabilité ne suffit pas ?
Si l’observabilité est cruciale pour maintenir l’infrastructure opérationnelle, elle ne garantit pas la véracité métier d’une information. Une donnée peut circuler parfaitement dans un pipeline (observabilité au vert) mais être structurellement erronée ou obsolète (qualité au rouge).
C’est ici que la Data Quality devient le facteur déterminant de la confiance. Une donnée de mauvaise qualité conduit à des prises de décision biaisées, à des erreurs de ciblage marketing, à des KPIs erronés et à une perte de crédibilité auprès des clients.
3. Amabis : Votre allié pour une donnée irréprochable
Garantir une donnée fiable, à jour et complète ne s’improvise pas. En tant qu’expert de confiance, Amabis accompagne les entreprises pour transformer leur capital data en levier de croissance.
Notre approche repose sur trois engagements majeurs :
- Fiabilité : Nous mettons en œuvre des processus rigoureux de normalisation et de validation de vos données.
- Actualité : La donnée périme vite. Amabis assure la mise à jour continue de vos bases de données pour que vos actions reposent sur la réalité du marché à l’instant T.
- Complétude : Une donnée parcellaire est une opportunité manquée. Nous vous aidons à enrichir et à consolider vos bases pour une vision à 360° de votre activité.
Et sur le cycle de vie complet de la donnée :
- Dès la création : avec des contrôles en temps réel grâce à nos services Web.
- Lors du stockage : auditez la qualité de vos données lors de leur importation ou sur le stock
existant, grâce à notre Service Bureau.
- Au moment de l’utilisation : validez un jeu de données juste avant une campagne ou son
utilisation dans un projet, grâce à nos automates en mode batch.
- Dans la durée : assurez-vous que les données restent à jour et conformes légalement au fil du
temps, même si elles ne sont pas activement utilisées.
Conclusion
La technologie (Observabilité) et les règles (Gouvernance) sont les fondations, mais la Qualité est l’actif qui crée la valeur. En faisant d’Amabis votre partenaire, vous sécurisez le dernier kilomètre de votre stratégie data : celui qui garantit que vos décisions sont fondées sur une information d’excellence.
Exemple de données personnelles à fiabiliser grâce à la Data Quality
Adresse postale : nomaliser et vérifier sa récence
Adresse email : vérifier sa syntaxe et son existence
Numéros de téléphones fixes et mobiles : vérifier leur syntaxe et leur existence
Patronyme Nom-Prénom : vérifier le genre associé à un prénom, vérifier que l’individu est unique dans la base (rechercher et retirer les doublons)
Source : Livre blanc « Qualité des données – Un levier stratégique pour votre entreprise » du Groupe de Travail Data Quality de l’Alliance Digitale
