Comment évaluez-vous l’impact et la valeur des initiatives et des interventions sur la qualité des données?

Généré par l’IA et la communauté LinkedIn

La qualité des données est la mesure dans laquelle les données répondent aux attentes et aux exigences de leurs utilisateurs et intervenants. Une mauvaise qualité des données peut conduire à des informations inexactes, incomplètes, incohérentes ou non pertinentes qui peuvent affecter la prise de décision, les performances, la conformité et la confiance. Par conséquent, les initiatives et les interventions en matière de qualité des données sont essentielles pour s’assurer que les données sont adaptées à l’objectif et ajoutent de la valeur à l’organisation. Mais comment évaluez-vous l’impact et la valeur des initiatives et des interventions sur la qualité des données? Voici quelques étapes et conseils pour vous aider à évaluer et à communiquer les avantages de l’amélioration de la qualité des données.

Des experts chevronnés contribuent à cet article

Sélectionnés par la communauté pour 8 contributions. En savoir plus

1 Définir les objectifs et la portée

Avant de commencer toute initiative ou intervention sur la qualité des données, vous devez définir les objectifs et la portée du projet. Quels sont les problèmes ou opportunités spécifiques que vous souhaitez résoudre avec la qualité des données ? Qui sont les parties prenantes et les utilisateurs des données? Quelles sont leurs attentes et leurs exigences? Comment mesurerez-vous l’état actuel et souhaité de la qualité des données ? Quels sont les critères et indicateurs de succès? En définissant les objectifs et la portée, vous pouvez aligner l’initiative ou l’intervention sur la qualité des données avec les objectifs et priorités stratégiques de l’organisation, et définir la base de référence et les cibles pour l’évaluation.

Ajoutez votre point de vue

James Umogu

CDMP Associate, CPDA, PMP | Data Governance | Project Manager | Data Quality | Business Analysis | Data Analysis
(modifié)
Signaler la contribution
It is important to recognise the value of progressive positive movements in data quality measures. So, plan to identify and elevate intermediate progress and not just the desired state.

Texte traduit

J’aime

Inutile
Baron Martin, BSc HRM

Certified Tableau Desktop Specialist & Tableau Data Analyst | Python, SQL & R Developer | Certified Cybersecurity Analyst | Certified CompTIA Security | AWS Cloud Practitioner | AWS Solutions Architect Certified
Signaler la contribution
Establish Baseline: use data profiling tools or a manual analysis to identify issues: missing values, inconsistencies, duplicates. Define Metrics: metrics include the reduction in the number of data errors, improvement in data completeness, etc Identify Interventions:(e.g., implementing validation rules, standardizing data formats) Implement Interventions: working with data stewards, data analysts, and data users to implement data quality processes and to provide support. Measure Impact: Analyze the results to determine the extent to which the interventions have improved data quality and added value to the org. Continual Improvement: regularly reviewing data quality metrics, and identifying and addressing new data quality issues

Texte traduit

J’aime

Inutile
Helmi Tatanaki - Data Management Consultant

Data Management Consultant specializing in Data Governance and Quality
Signaler la contribution
Defining clear objectives and scope is the foundation of any successful data quality initiative. Identifying specific problems or opportunities ensures that the project is focused and relevant. Understanding the needs and expectations of stakeholders and users is crucial for ensuring the initiative delivers value. Establishing metrics for current and desired data quality states sets a clear benchmark for success. This approach not only aligns the initiative with the organization's strategic goals but also provides a clear framework for evaluation and improvement. A well-defined scope and objectives are essential for driving effective and impactful data quality interventions

Texte traduit

J’aime

Inutile

2 Choisir les méthodes et outils appropriés

Selon les objectifs et la portée de votre initiative ou intervention sur la qualité des données, vous devez choisir les méthodes et les outils appropriés pour évaluer et améliorer la qualité des données. Il existe différents types de méthodes d’évaluation de la qualité des données, telles que le profilage des données, l’audit des données, le nettoyage des données, la validation des données, l’enrichissement des données et la gouvernance des données. Chaque méthode a ses propres avantages et limites, et peut nécessiter des outils et des techniques différents. Par exemple, le profilage des données peut vous aider à comprendre la structure, le contenu et la qualité de vos sources de données, tandis que l’audit des données peut vous aider à identifier et à quantifier les erreurs et les problèmes dans vos données. Le nettoyage des données peut vous aider à corriger, normaliser et dédupliquer vos données, tandis que la validation des données peut vous aider à vous assurer que vos données sont conformes aux règles et aux normes. L’enrichissement des données peut vous aider à augmenter vos données avec des informations supplémentaires ou manquantes, tandis que la gouvernance des données peut vous aider à établir les stratégies, les processus et les rôles pour gérer et surveiller la qualité des données.

Ajoutez votre point de vue

Helmi Tatanaki - Data Management Consultant

Data Management Consultant specializing in Data Governance and Quality
Signaler la contribution
Selecting the right methods and tools is key in data quality initiatives. Data profiling helps understand your data, while auditing identifies errors. Cleansing corrects and standardizes data, and validation ensures compliance with standards. Enrichment adds value, and governance provides a framework for quality management. Matching these methods with the right tools, aligned with your project's objectives, is crucial for effective data quality improvement.

Texte traduit

J’aime

Inutile

3 Surveiller et mesurer les résultats

Une fois que vous avez mis en œuvre votre initiative ou votre intervention sur la qualité des données, vous devez surveiller et mesurer les résultats et les comparer avec la base de référence et les cibles. Vous pouvez utiliser diverses mesures et indicateurs pour évaluer l’impact et la valeur de l’amélioration de la qualité des données, tels que l’exactitude, l’exhaustivité, la cohérence, l’actualité, la pertinence, la convivialité et la fiabilité des données. Vous pouvez également utiliser des méthodes qualitatives et quantitatives pour recueillir des commentaires et des témoignages des parties prenantes et des utilisateurs des données, tels que des enquêtes, des entretiens, des groupes de discussion, des études de cas et des anecdotes. En surveillant et en mesurant les résultats, vous pouvez suivre les progrès et les performances de votre initiative ou intervention sur la qualité des données et identifier les lacunes et les possibilités d’amélioration.

Ajoutez votre point de vue

Helmi Tatanaki - Data Management Consultant

Data Management Consultant specializing in Data Governance and Quality
Signaler la contribution
Monitoring and measuring results post-implementation is crucial in any data quality initiative. Utilizing metrics like accuracy, completeness, consistency, and timeliness helps in quantitatively assessing the impact of your interventions. Additionally, gathering qualitative feedback through surveys, interviews, and case studies provides insights into stakeholder and user satisfaction. This combination of quantitative and qualitative evaluation allows for a comprehensive view of your initiative's performance, highlighting areas of success and opportunities for further improvement. Regular assessment ensures continuous advancement in data quality, aligning with your organization's evolving needs

Texte traduit

J’aime

Inutile

4 Calculer le retour sur investissement

L’un des défis des initiatives et des interventions sur la qualité des données est de justifier les coûts et les ressources impliqués, et de démontrer le retour sur investissement (ROI) à l’organisation. Le retour sur investissement est le rapport entre les avantages nets et les coûts nets d’un projet, exprimé en pourcentage ou en ratio. Pour calculer le retour sur investissement de votre initiative ou intervention sur la qualité des données, vous devez estimer les avantages nets et les coûts nets du projet. Les avantages nets sont les résultats positifs ou la valeur générée par le projet, tels que l’augmentation des revenus, la réduction des coûts, l’amélioration de l’efficacité, l’amélioration de la satisfaction de la clientèle ou une meilleure conformité. Les coûts nets sont les résultats négatifs ou les dépenses engagées par le projet, tels que la main-d’œuvre, les matériaux, les logiciels, le matériel ou la formation. En calculant le retour sur investissement, vous pouvez quantifier et communiquer la valeur de l’amélioration de la qualité des données à l’organisation, et la comparer à d’autres alternatives ou benchmarks.

Ajoutez votre point de vue

Helmi Tatanaki - Data Management Consultant

Data Management Consultant specializing in Data Governance and Quality
Signaler la contribution
Demonstrating ROI is critical in justifying the investment in data quality initiatives. To calculate ROI, you need to assess both the tangible and intangible benefits - like revenue growth, cost reduction, efficiency gains, customer satisfaction improvements, and compliance enhancements. Then, weigh these against the costs incurred, including labor, technology, and training expenses. This calculation provides a clear financial perspective of the project's value, making it easier to communicate its impact to stakeholders and compare with other potential investments. A well-articulated ROI not only justifies the current initiative but also paves the way for future investments in data quality.

Texte traduit

J’aime

Inutile

5 Rendre compte et communiquer les résultats

La dernière étape de l’évaluation de l’impact et de la valeur des initiatives et des interventions en matière de qualité des données consiste à rendre compte des résultats et à les communiquer aux parties prenantes et aux utilisateurs concernés des données. Vous devez préparer un rapport d’évaluation de la qualité des données clair, concis et convaincant qui résume les objectifs, la portée, les méthodes, les outils, les résultats, le retour sur investissement et les recommandations de votre initiative ou intervention sur la qualité des données. Vous devez également adapter votre rapport aux besoins et aux attentes de votre public et utiliser les formats, les langues, les visuels et les canaux appropriés pour transmettre votre message. En rapportant et en communiquant les résultats, vous pouvez partager les idées et les leçons tirées de votre initiative ou intervention sur la qualité des données, et favoriser une culture de sensibilisation et d’amélioration de la qualité des données dans votre organisation.

Ajoutez votre point de vue

Helmi Tatanaki - Data Management Consultant

Data Management Consultant specializing in Data Governance and Quality
Signaler la contribution
Effective reporting and communication are crucial in wrapping up data quality initiatives. A well-structured data quality assessment report should succinctly cover the initiative's objectives, methods, tools, results, ROI, and actionable recommendations. Tailoring this report to your audience's needs and expectations enhances its impact. Utilizing clear language, engaging visuals, and the right channels ensures your message is both accessible and compelling. This step is not just about presenting results; it's an opportunity to share insights, drive home the importance of data quality, and foster a culture of continuous improvement within your organization.

Texte traduit

J’aime

Inutile

6 Voici ce qu’il faut prendre en compte

Il s’agit d’un espace pour partager des exemples, des histoires ou des idées qui ne correspondent à aucune des sections précédentes. Que voudriez-vous ajouter d’autre?

Ajoutez votre point de vue

Helmi Tatanaki - Data Management Consultant

Data Management Consultant specializing in Data Governance and Quality
(modifié)
Signaler la contribution
Beyond the initial steps, evaluating the impact of data quality initiatives includes: - Long-Term Sustainability: Assess the maintenance and scalability of improvements. - Cultural Change: Evaluate shifts in organizational attitudes towards data. - Feedback Loop: Implement a system for continuous feedback and improvement. - Benchmarking Against Industry Standards: Compare your data quality metrics with industry norms. - Real-World Impact: Look for tangible outcomes, like improved operational efficiency or cost reductions. For example, a retail client saw a 20% reduction in logistics costs due to better data quality, illustrating the real-world impact of these initiatives.

Texte traduit

J’aime

Inutile

Qualité des données

Suivre

Notez cet article

Nous avons créé cet article à l’aide de l’intelligence artificielle. Qu’en pensez-vous ?

Il est très bien Ça pourrait être mieux

Signaler cet article

Tout voir

Comment évaluez-vous l’impact et la valeur des initiatives et des interventions sur la qualité des données?

1

2

3

4

5

6

1 Définir les objectifs et la portée

2 Choisir les méthodes et outils appropriés

3 Surveiller et mesurer les résultats

4 Calculer le retour sur investissement

5 Rendre compte et communiquer les résultats

6 Voici ce qu’il faut prendre en compte

Qualité des données

Notez cet article

Nous vous remercions de votre feedback

Plus d’articles sur Qualité des données

Lecture plus pertinente