• Mise en place d'une gouvernance des données claire : définition de directives pour la gestion des données.
• Maintenance des données et processus d'optimisation : vérification des erreurs et suivi dès la saisie des données.
• Formation des collaborateurs : sensibilisation aux directives et aux processus.
• Solutions techniques : utilisation d'outils adaptés pour contrôler et améliorer la qualité des données.

Une qualité de données élevée crée une valeur ajoutée durable en permettant de :

• Optimiser l'efficacité des processus,
• Réduire les coûts liés aux erreurs,
• Favoriser une meilleure prise de décision,
• Accroître la satisfaction des utilisateurs ou des clients.

Les doublons sont des entrées multiples dans les bases de données, souvent causées par des variations orthographiques (par exemple « Müller » contre « Mueller »). Ils résultent fréquemment d'erreurs humaines et peuvent nuire considérablement à la qualité des données.

Les causes principales peuvent être classées en quatre catégories :

1. Problèmes organisationnels : absence de responsabilité claire en matière de gestion des données.
2. Manque de gouvernance des données : absence de directives établies ou de contrôles lors de l'intégration des données.
3. Erreurs humaines : une formation insuffisante et des processus flous entraînent des doublons ou des incohérences.
4. Défis techniques : structures de base de données ou outils de contrôle des données inadaptés.

Les données sont de haute qualité lorsqu'elles :

• sont accessibles et modifiables,
• sont présentées de manière compréhensible, uniforme et cohérente,
• sont pertinentes, actuelles, complètes et exploitables pour créer de la valeur,
• sont cohérentes, fiables et exemptes d'erreurs.

La qualité des données est déterminante pour générer de la valeur à partir des informations et prendre des décisions stratégiques. À l'ère du Big Data, il est indispensable que les données soient adaptées à leur usage spécifique et « fit for use ».