La data quality ? Qu’est-ce que c’est encore ?

On parle beaucoup de tableaux de bord, de KPIs en pagaille, d’indicateurs de performance à tous les étages. Mais soyons clairs : tout ça, c’est la vitrine. Ce que vous montrez au client ou en réunion. La réalité, c’est que ces tableaux ne valent pas un clou si les fondations ne tiennent pas la route.

Et dans le monde de la donnée, ces fondations, ce ne sont pas que les données elles-mêmes. C’est la Data Quality (ou qualité des données en français) qui fait toute la différence.

Data quality : concrètement, de quoi parle-t-on ?

1. La complétude : des données… mais pas à moitié

Imaginons une base de comptes-rendus de rendez-vous commerciaux. Vous souhaitez calculer le ratio de rendez-vous annulés ou mesurer la performance individuelle. Simple en apparence. Mais si 30% des lignes sont incomplètes – pas de date, pas d’état du rendez-vous – alors vos stats sont faussées. Pire encore : certains outils qui ne seraient pas paramétrés pour gérer ces lignes vides vont simplement les zapper, et d’autres planteront littéralement à cause de ces trous dans la raquette (essayez de diviser 35 par (vide) vous allez voir).

Une donnée absente, c’est une brique manquante dans le mur.

2. Le bon format, au bon endroit

Prenons une colonne censée contenir du chiffre d’affaires. Et là, au détour d’une ligne, vous lisez : « disques durs ». Fin de l’histoire. Tous vos calculs sont foutus.

Certains vous diront que les outils modernes préviennent ce genre d’erreur. C’est vrai. À condition de les utiliser. Car Excel, le bon vieux compagnon de route, reste roi dans bien des entreprises. Et lui, il ne dira rien si vous tapez « trucmuche » dans une cellule censée contenir un chiffre. Une faute de frappe, une mauvaise manip, et tout part de travers.

3. La cohérence entre outils : un langage commun, sinon rien

Ici, on entre dans le dur. Imaginez un outil de gestion de catalogue produits, avec des codes comme PDT-1, PDT-2… Et en face, un autre service qui saisit les ventes avec des références REF1, REF2. Bonjour la confusion.

Résultat ? Il faut créer une table de correspondance. Et croyez-moi, ce genre de patchwork, on en voit tous les jours. Chaque outil a ses règles, ses formats, son jargon. Et c’est là que les bugs surgissent, que la maintenance devient un cauchemar.

4. Le facteur humain : la data quality, c’est aussi une affaire de culture

Dernier point, souvent négligé : le bon sens. L’analyse critique. L’intuition humaine.

Si je vends des badges à 1 € l’unité, et qu’une facture Google affiche un chiffre d’affaires de 50 € pour 50 000 salariés… quelqu’un aurait dû tiquer. Aucun système ne peut remplacer ce regard.

La qualité des données, ce n’est pas juste une affaire de machine ou de règles de gestion. C’est aussi une culture de la donnée. Faire comprendre à chaque collaborateur que ce qu’il saisit n’est pas un champ à remplir pour faire joli, mais une pièce essentielle du puzzle collectif.

Comment mettre en place une vraie culture de la data quality ?

1. Choisir les bons outils

Excel, c’est très bien. Pour des analyses ponctuelles. Mais pour structurer vos données à l’échelle d’une entreprise ? Mieux vaut investir dans un ERP ou des outils spécialisés.

Un bon outil vous permet de :

• Rendre des champs obligatoires ➝ on évite les données manquantes.
• Forcer les formats ➝ impossible de mettre « banane » dans une cellule monétaire.
• Uniformiser les référentiels ➝ un même code produit pour tous les services.

Des solutions comme Odoo font ça très bien, avec une approche modulaire qui permet de couvrir toute l’entreprise tout en garantissant la cohérence des données.

Et si les outils du marché ne vous conviennent pas ? Faites appel à Comet Data pour une solution sur-mesure.

2. Miser sur l’humain : formation, communication, conduite du changement

Aucun outil ne corrigera une saisie incohérente sans logique métier. Il faut former, sensibiliser, expliquer.

Quand un commercial saisit une donnée bancale, ce n’est pas juste « son problème ». C’est celui du marketing, de la finance, du management. La donnée est un langage collectif.

La clé, c’est d’instaurer une culture du réflexe critique, où chaque collaborateur comprend que son action influence la chaîne entière.

Investir dans la data quality : un pari rentable

Oui, mettre en place une politique de data quality a un coût. Outils, temps, formation. Mais ne rien faire peut coûter bien plus cher.

Un prévisionnel de chiffre d’affaires bâti sur des données fausses, c’est une stratégie à l’aveugle. Une gestion de trésorerie bancale, un pilotage erroné, une confiance qui s’effondre.

La data quality, ce n’est pas une charge. C’est un investissement.

Conclusion : ce qu’on ne voit pas compte plus que ce qu’on montre

Pour reprendre la métaphore de l’iceberg : vos dashboards, c’est le sommet. Mais sous l’eau, il y a la masse invisible. Et c’est là que tout se joue.

Ne vous laissez pas hypnotiser par le beau design ou les courbes élégantes. Regardez sous le capot. Analysez vos données. Auditez vos pratiques. Et surtout, créez une culture où la donnée devient un actif stratégique, partagé, maîtrisé.

Et si vous ne savez pas par où commencer ? Vous savez où nous trouver.