Les tendances en matière de qualité des données pour 2024

La demande de données fiables n’a jamais été aussi forte.

C’est ce qui ressort clairement du rapport Data Integrity Trends and Insights 2023, publié en collaboration avec le Center for Business Analytics du LeBow College of Business de l’Université Drexel, qui a interrogé 450 professionnels des données et de l’analytique.

77% des personnes interrogées ont cité la prise de décision basée sur les données comme l’objectif principal de leurs programmes de données – mais seulement 46% ont une confiance “élevée” ou “très élevée” dans les données utilisées pour la prise de décision.

70% qui ont du mal à faire confiance à leurs données déclarent que la qualité des données est le principal problème.

La qualité des données reste au cœur des préoccupations des organisations de tous les secteurs, les cas d’utilisation ne cessant de croître.

De nombreuses entreprises investissent massivement dans l’intelligence artificielle (IA) et l’analytique avancée, à la recherche d’un avantage stratégique sur leurs concurrents. La démocratisation des données suscite de plus en plus d’intérêt et l’analyse des données devient un élément central de la conformité. La gouvernance des données se généralise également, ce qui incite les entreprises à se concentrer davantage sur la gestion de la qualité des données à grande échelle.

Voici quelques-unes des principales tendances en matière de qualité des données pour 2024.

1. Une stratégie “cloud-first” nécessite une approche évolutive de la qualité des données

Les plateformes analytiques basées sur le cloud permettent un traitement informatique à grande échelle à un niveau qui aurait été rédhibitoire pour la plupart des entreprises il y a seulement quelques années. Dans le même temps, la numérisation des processus d’entreprise, la généralisation des appareils mobiles et le développement de capteurs IoT pratiques et abordables génèrent des volumes importants de nouvelles données à analyser.

Alors que le monde devient de plus en plus interconnecté, la nature des initiatives en terme de qualité des données doit s’adapter pour évoluer. Il y a vingt ans, la plupart des organisations auraient pu se contenter d’un nombre limité de jeux de données internes. Les doublons et la détérioration de la qualité des données – en particulier dans les bases de données clients – étaient les principales préoccupations de beaucoup d’entre elles.

Aujourd’hui, le volume et la variété des défis liés à la qualité des données ont explosé – à tel point qu’il est devenu impossible de les gérer manuellement. La qualité des données doit désormais être abordée dans une perspective d’évolutivité.

Les meilleures solutions sont des outils de gestion de la qualité des données améliorés qui fournissent des mécanismes robustes pour la découverte, le profilage et le catalogage des données, puis l’élaboration de règles métiers sophistiquées pour définir ce qu’est une bonne qualité des données. Sur cette base, l’automatisation peut attirer l’attention des data owners d’une activité sur les problèmes potentiels de qualité des données afin de les résoudre dès qu’ils apparaissent. Alors que la quantité de données et les utilisations qui en sont faites ne cessent d’augmenter, l’automatisation est cruciale.

2. La démocratisation des données passe par une qualité élevée des données

La démocratisation des données peut aider les parties prenantes d’une organisation à prendre plus rapidement de meilleures décisions.

C’est pourquoi la demande de marketplaces de données offrant un accès rapide en libre-service à des données fiables pour la prise de décision est si forte.

Mais les marketplaces et autres efforts en termes de démocratisation présentent certains risques. Sans un haut niveau de qualité des données, de mauvaises décisions pourraient être prises, ce qui peut avoir des conséquences potentiellement dévastatrices.

Selon l’IDC Data Trust Survey, la confiance dans la qualité des données tend à être la plus faible parmi les employés travaillant dans les opérations, les ressources humaines et les ventes/marketing. Les cadres supérieurs, en revanche, sont généralement beaucoup plus confiants dans les données qu’ils utilisent pour prendre des décisions importantes.

Cela a des implications importantes pour les dirigeants qui souhaitent démocratiser les données au sein de leur organisation. Lorsque la confiance est faible, l’utilisation est également réduite. Les entreprises ne tireront tout simplement pas pleinement parti des données dont elles disposent, ce qui représente une énorme opportunité manquée.

Les programmes proactifs et évolutifs de qualité des données offrent deux avantages très importants. Tout d’abord, ils augmentent la confiance globale dans l’intégrité des données au sein de l’organisation. Deuxièmement, ils permettent d’obtenir des informations plus précises, ce qui se traduit par de meilleures décisions métiers.

Rapport Data Integrity Trends & Insights 2023

Résultats d’une enquête menée auprès des professionnels des données et de l’analytique

Consulter le rapport Lebow 2023

3. Sans la qualité des données, l’IA reste un énorme défi

Tout le monde parle d’IA. Dans le domaine des logiciels, l’IA fournit la possibilité unique d’automatiser ou accélérer les tâches des utilisateurs, ce qui permet une meilleure efficacité et productivité, tout en réduisant la dépendance lié au travail manuel. L’année dernière l’IA générative a connu un essor inattendu de son utilisation quotidienne par les consommateurs, stimulé par le lancement de ChatGPT en novembre 2022.

Cette technologie révolutionnaire fait le buzz dans le monde entier et le potentiel de l’IA continue de s’intensifier.

Les fonctionnalités logicielles alimentées par l’IA peuvent répondre à un large éventail de besoins en matière d’intégrité des données, offrant l’agilité et le pouvoir de décision dont les organisations ont besoin pour prospérer et être compétitives. Il s’agit notamment de fournir des informations sur la qualité des données et sur la manière de l’améliorer. Les solutions intelligentes peuvent fournir des scoring automatiques de qualité des données que les utilisateurs peuvent ajuster – réduisant ainsi la nécessité pour les experts en données d’analyser méticuleusement et manuellement les données.

Mais l’IA sans une qualité de données présente un risque. En effet, la qualité des données est directement liée à la confiance qu’elles inspirent. Et sans données fiables, vous risquez de compromettre vos initiatives d’IA (ou tout effort d’analyse avancée) en raison d’informations peu fiables et de biais qui n’alimentent pas la valeur de l’entreprise.

Mais avec l’intégrité des données, et la qualité des données en particulier, vous réduisez les risques et la responsabilité tout en obtenant des résultats d’IA plus fiables et plus sûrs. Cela signifie que vous êtes prêt à prendre en toute confiance des décisions fondées sur des données qui vous aident à développer votre entreprise, à avancer rapidement, à réduire les coûts et à gérer les risques et la conformité.

4. La conformité dépend de données de haute qualité

Les organisations consacrent de plus en plus de temps, d’énergie et de ressources à la mise en conformité avec les nouvelles normes de reporting, les obligations contractuelles et les réglementations gouvernementales.

De même, les autorités de régulation gouvernementales continuent de renforcer les exigences en matière de rapports précis et opportuns pour répondre à une multitude de nouveaux mandats. Et ils demandent de plus en plus souvent des mesures spécifiques en matière de gouvernance et de qualité des données. Par ailleurs, les principaux clients exigent de leurs fournisseurs des normes de plus en plus strictes, étayées par des rapports de routine sur les indicateurs clés.

L’amélioration de la qualité des données reste essentielle pour garantir le respect de la vie privée, la sécurité et la conformité sectorielle, ainsi que pour minimiser les risques financiers et de réputation.

5. Une meilleure qualité des données repose sur un solide programme de gouvernance des données

La gouvernance des données est officiellement passée du statut de fonctionnalité “agréable à avoir” à celui de nécessité pour toute organisation souhaitant utiliser ses données pour générer de la valeur commerciale stratégique et tactique.

Un programme de gouvernance des données robuste est le pilier de la qualité des données à l’échelle de l’entreprise, fournissant un framework qui aligne les personnes, les processus et la technologie. Sans gouvernance, la qualité des données est souvent mal comprise et l’on s’en méfie. La bonne nouvelle, c’est que les organisations dotées d’un programme de gouvernance des données constatent une amélioration de la qualité de l’analyse et de la connaissance des données (57 %), ainsi que des données elles-mêmes (60 %).

Un framework de gouvernance devient d’autant plus essentiel que les données d’entreprise deviennent de plus en plus complexes. La numérisation de nombreux processus commerciaux et des interactions numériques avec les consommateurs, ainsi qu’une multitude d’informations géospatiales et de données démographiques, offrent de grandes possibilités. De plus, la complexité croissante des réglementations pose de nouveaux défis, exigeant des entreprises de toutes tailles qu’elles comprennent et contrôlent les informations qui leur sont confiées.

Lorsque la qualité des données est améliorée dans le cadre d’un solide programme de gouvernance des données, elle garantit non seulement l’exactitude, l’exhaustivité et la pertinence des données, mais s’attaque également à leur crédibilité. Les outils de qualité des données peuvent inclure l’analyse et la normalisation, le nettoyage, le profilage et le contrôle pour améliorer la qualité des données, mais ils sont plus efficaces lorsqu’ils sont soutenus par un cadre solide de gouvernance des données.

Ces cinq tendances poussent de plus en plus d’entreprises à trouver de meilleurs moyens de gérer la qualité des données de manière proactive et routinière pour les gros volumes de données. Pour en savoir plus sur l’état des tendances en matière de qualité des données en 2024 et sur l’intégrité des données en général, consultez le rapport Data Integrity Trends and Insights 2023.