Data Quality : le guide pratique pour des données fiables en 2025

Pourquoi la Data Quality est critique en 2025

En 2025, 92% des entreprises considèrent la qualité des données comme une priorité stratégique, contre 75% il y a 5 ans. Et pour cause : des données de mauvaise qualité coûtent en moyenne 12,9 millions de dollars par an aux entreprises (Gartner).

Chez Datakhi, nous avons développé une expertise forte en gouvernance de la qualité des données. Notre approche pragmatique permet aux entreprises de toutes tailles de structurer leur démarche Data Quality, depuis l'audit initial jusqu'à la mise en place d'une gouvernance pérenne. Nous accompagnons aussi bien les PME qui démarrent leur parcours data que les grands groupes souhaitant industrialiser leurs processus qualité.

Qu'est-ce que la Data Quality ?

La Data Quality (qualité des données) mesure la capacité des données à remplir leur fonction dans un contexte donné. Une donnée n'est pas "bonne" ou "mauvaise" dans l'absolu : elle est adaptée ou non à son usage. C'est pourquoi la qualité doit toujours être évaluée en fonction des besoins métier spécifiques.

Exemple concret

Une adresse email avec une faute de frappe :

• Pour l'analyse marketing : acceptable (le domaine reste exploitable)
• Pour l'envoi d'emails : critique (l'email ne sera pas délivré)

Les 6 dimensions de la qualité des données

Chaque dimension représente un aspect différent de la qualité. Comprendre ces dimensions permet d'identifier précisément où agir et comment mesurer les améliorations.

1. Exactitude (Accuracy)

L'exactitude mesure si les données correspondent à la réalité qu'elles sont censées représenter. C'est souvent la dimension la plus visible car les erreurs d'exactitude ont un impact direct sur les décisions.

Exemple de problème : Dans votre CRM, 15% des adresses postales de vos clients sont erronées. Résultat : vos envois marketing reviennent en "NPAI" (N'habite Pas à l'Adresse Indiquée), vous gaspillez du budget et dégradez votre image auprès de La Poste.

Solution Datakhi : Nous mettons en place un processus de validation des adresses via l'API Base Adresse Nationale (BAN) lors de la saisie, et un batch de nettoyage pour corriger l'existant. Nous définissons également des règles de détection automatique des incohérences (code postal vs ville).

2. Complétude (Completeness)

La complétude évalue si toutes les données nécessaires sont présentes. Des champs vides ou manquants peuvent bloquer des processus entiers ou fausser des analyses statistiques.

Exemple de problème : 40% de vos fiches produits n'ont pas de description ni de photo. Conséquence : ces produits sont invisibles sur votre site e-commerce (mal référencés) et génèrent moins de ventes.

Solution Datakhi : Nous créons un tableau de bord de suivi de complétude par catégorie de produits, avec des alertes automatiques pour les responsables catalogue. Nous définissons les champs obligatoires par type de produit et mettons en place des workflows de validation avant publication.

3. Cohérence (Consistency)

La cohérence vérifie que les mêmes données sont identiques entre différents systèmes. Pour y parvenir, il faut définir un référentiel de données (Master Data) qui centralise vos données de référence, et identifier votre Golden Data : la version unique, validée et certifiée qui fait autorité dans toute l'entreprise.

Exemple de problème : Le client "Dupont SAS" existe dans votre CRM, ERP et outil marketing avec des adresses et orthographes différentes. Personne ne sait quelle version est la bonne, les factures partent à la mauvaise adresse.

Solution Datakhi : Nous mettons en place un référentiel clients (MDM) qui centralise votre Golden Data et alimente automatiquement tous vos systèmes. Une modification validée se propage partout, avec des contrôles de réconciliation en cas d'écart.

4. Actualité (Timeliness)

L'actualité mesure si les données sont suffisamment récentes pour l'usage prévu. Une donnée exacte mais obsolète peut être aussi problématique qu'une donnée fausse.

Exemple de problème : Votre rapport de stock est mis à jour une fois par semaine. Entre-temps, vous vendez des produits qui ne sont plus disponibles, générant des annulations de commandes et des clients mécontents.

Solution Datakhi : Nous analysons la fréquence nécessaire par type de donnée et mettons en place des pipelines de rafraîchissement adaptés. Pour le stock, nous implémentons une mise à jour en temps réel ou quasi temps réel avec Microsoft Fabric Real-Time Intelligence.

5. Unicité (Uniqueness)

L'unicité garantit qu'une même entité n'est pas enregistrée plusieurs fois. Les doublons faussent les statistiques et génèrent des communications multiples embarrassantes.

Exemple de problème : Un client reçoit 3 fois le même email promotionnel car il existe en triple dans votre base (avec des variations : "Jean Dupont", "J. DUPONT", "jean.dupont@email.com"). Il se désabonne, agacé.

Solution Datakhi : Nous mettons en place un processus de dédoublonnage basé sur des règles de matching métiers (comparaison phonétique, normalisation des adresses). Nous implémentons également des contrôles à la saisie pour détecter les doublons potentiels avant création.

6. Validité (Validity)

La validité vérifie que les données respectent les formats et règles métier définis. Des données invalides peuvent bloquer des processus automatisés ou générer des erreurs silencieuses.

Exemple de problème : Votre champ "date de naissance" accepte n'importe quelle valeur. Certains clients ont une date de naissance au 30 février ou en l'an 3025. Votre segmentation par âge est faussée et vos campagnes ciblées ratent leur cible.

Solution Datakhi : Nous définissons les règles de validation métier (format, plages de valeurs acceptables) et les implémentons à deux niveaux : en front-end pour guider l'utilisateur, et en back-end pour garantir l'intégrité. Les données existantes invalides sont flaggées pour correction manuelle.

Les bonnes pratiques Data Quality selon la taille de votre entreprise

Toutes les entreprises n'ont pas les mêmes moyens ni les mêmes besoins. Une startup de 10 personnes ne peut pas mettre en place la même gouvernance qu'un groupe du CAC 40. Voici nos recommandations adaptées.

Pour les petites structures (moins de 50 personnes)

Quand on démarre, l'essentiel est de poser les bonnes bases sans se noyer. Vous n'avez probablement pas les moyens d'avoir un Data Owner dédié, et c'est normal.

Par où commencer ?

Commencez par identifier vos 3 à 5 données les plus critiques pour votre business : typiquement les données clients, les données produits/services, et les données financières. Concentrez vos efforts sur celles-ci uniquement.

Responsabilisez chaque référent métier sur la qualité de ses données. Le contrôleur de gestion est garant des données financières, le responsable commercial des données clients, le responsable produit du catalogue. Celui qui utilise la donnée au quotidien est le mieux placé pour en assurer la qualité.

Mettez en place des contrôles simples mais systématiques : validation des formats à la saisie dans vos formulaires, vérification des doublons avec Power BI et des flux d'automatisation, voire la mise en place d'une base de données. Pas besoin d'outils coûteux pour commencer.

Ce que Datakhi peut faire pour vous

Nous proposons des audits flash pour identifier rapidement vos principaux problèmes de qualité et vous donner un plan d'action priorisé. Nous pouvons également vous aider à mettre en place des contrôles automatisés simples dans vos outils existants (Power BI, Excel, CRM).

Pour les entreprises moyennes (50 à 500 personnes)

À cette taille, les données commencent à circuler entre plusieurs équipes et systèmes. La gouvernance devient nécessaire pour éviter le chaos.

Structurer la gouvernance

Il est temps de nommer des Data Owners formels pour chaque domaine de données (clients, produits, RH, finance...). Ces personnes côté métier sont responsables de définir ce qu'est une donnée "correcte" et de valider les règles de qualité.

Créez un Data Steward (même à mi-temps) : c'est la personne qui opère au quotidien les contrôles qualité, gère les anomalies et fait le lien entre l'IT et les métiers.

Formalisez vos règles métier dans un document partagé (dictionnaire de données) et mettez en place des KPI de qualité suivis mensuellement.

Ce que Datakhi peut faire pour vous

Nous accompagnons la mise en place de votre framework de gouvernance : définition des rôles, création du dictionnaire de données, implémentation des contrôles automatisés et des tableaux de bord de suivi. Nous formons également vos équipes aux bonnes pratiques.

Pour les grandes entreprises (plus de 500 personnes)

À grande échelle, la qualité des données doit être industrialisée avec des processus formalisés et des outils dédiés.

Organisation recommandée

Mettez en place une équipe Data Quality dédiée rattachée à la direction data ou au CDO. Cette équipe définit les standards, outille les contrôles et accompagne les métiers.

Chaque direction métier doit avoir son Data Owner identifié et responsabilisé sur des objectifs de qualité mesurables.

Investissez dans des outils de Data Quality professionnels (Informatica, Talend, ou les capacités natives de Microsoft Fabric/Purview) pour automatiser les contrôles à grande échelle.

Ce que Datakhi peut faire pour vous

Nous intervenons sur des programmes de transformation Data Quality complets : audit de maturité, définition de la cible organisationnelle, sélection et implémentation des outils, conduite du changement. Nous pouvons également mettre à disposition des consultants Data Quality en régie.

La documentation Data Quality : les fondamentaux

Une bonne gouvernance repose sur une documentation claire et maintenue. Sans documentation, les règles restent dans les têtes et disparaissent avec le turnover. Voici les documents essentiels à mettre en place.

Le Dictionnaire de Données (Data Dictionary)

C'est le document de référence qui décrit chaque donnée de votre système d'information. Pour chaque donnée, il précise :

• Nom technique et nom métier : "customer_id" = "Identifiant client unique"
• Description fonctionnelle : à quoi sert cette donnée, comment l'interpréter
• Format et type : texte de 50 caractères, nombre entier, date au format JJ/MM/AAAA
• Valeurs possibles : liste fermée ou plage de valeurs acceptables
• Source de vérité : quel système fait foi en cas de conflit
• Data Owner : qui est responsable de cette donnée

Le Catalogue de Données (Data Catalog)

Plus large que le dictionnaire, le catalogue recense l'ensemble des jeux de données disponibles dans l'entreprise. Il permet aux utilisateurs de découvrir quelles données existent et où les trouver. Un bon catalogue inclut :

• La liste des tables, fichiers et APIs disponibles
• Le lignage des données (d'où viennent-elles, où vont-elles)
• Les métadonnées techniques et fonctionnelles
• Les droits d'accès et classifications de sensibilité

Des outils comme Microsoft Purview ou Atlan permettent d'automatiser la création et la maintenance du catalogue.

Les Règles de Qualité (Data Quality Rules)

Ce document formalise les contrôles appliqués aux données. Pour chaque règle, on précise :

• Ce qui est vérifié : "Le code postal doit correspondre à la ville"
• La dimension concernée : cohérence, validité, etc.
• Le seuil d'alerte : à partir de quel pourcentage d'erreurs on agit
• L'action corrective : qui fait quoi en cas d'anomalie

Le Data Lineage (Lignage des données)

Le Data Lineage trace le parcours complet d'une donnée : d'où elle vient, quelles transformations elle subit, et où elle est utilisée. C'est essentiel pour la qualité car il permet de remonter à la source en cas de problème et d'évaluer l'impact d'une modification.

• Origine de la donnée (système source, fichier, API)
• Transformations appliquées (calculs, agrégations, jointures)
• Destinations finales (rapports, dashboards, applications)
• Dépendances entre les données

Les Contrats de Données (Data Contracts)

Concept plus récent, les Data Contracts formalisent l'engagement entre un producteur de données et ses consommateurs. Ils définissent :

• Le schéma attendu (colonnes, types, contraintes)
• Le niveau de qualité garanti (fraîcheur, complétude minimale)
• Le SLA (disponibilité, temps de réponse)
• Les responsabilités de chaque partie

Cette approche est particulièrement utile dans les architectures Data Mesh où plusieurs équipes produisent et consomment des données.

Les tests Data Quality : techniques et fonctionnels

Trop souvent négligés, les tests sont pourtant la clé d'une qualité durable. Comme pour le code applicatif, les données doivent être testées systématiquement. On distingue deux types de tests.

Les tests techniques

Ces tests vérifient l'intégrité structurelle des données, indépendamment de leur sens métier. Ils sont généralement automatisés dans les pipelines de données.

Tests de schéma

Vérifient que la structure des données est conforme : les colonnes attendues sont présentes, les types de données sont corrects, les contraintes d'unicité et de clés étrangères sont respectées.

Tests de volumétrie

Détectent les anomalies de volume : une table qui ne reçoit plus de données, un fichier anormalement petit ou volumineux, un nombre de lignes qui chute brutalement.

Tests de fraîcheur

Vérifient que les données sont bien mises à jour : la dernière date de modification ne dépasse pas un seuil défini, le pipeline s'est bien exécuté dans les temps.

Outils recommandés

Great Expectations (open source, Python) et Soda (SaaS) sont les références pour implémenter ces tests. Dans Microsoft Fabric, les capacités de Data Observability natives permettent également de monitorer ces aspects.

Les tests fonctionnels

Ces tests vérifient que les données ont du sens métier et respectent les règles définies par les Data Owners. Ils nécessitent une connaissance du domaine.

Tests de valeurs métier

Vérifient que les valeurs sont cohérentes avec le contexte métier : un âge client est compris entre 18 et 120 ans, un prix de vente est supérieur au prix d'achat, une date de livraison est postérieure à la date de commande.

Tests de cohérence inter-systèmes

Comparent les données entre différentes sources pour détecter les écarts : le stock physique correspond au stock informatique, le CA du CRM correspond au CA de la comptabilité.

Tests de conformité réglementaire

Vérifient le respect des obligations légales : les données personnelles sont bien pseudonymisées, les durées de conservation sont respectées, les consentements sont tracés.

Intégrer les tests dans vos pipelines

Les tests doivent s'exécuter automatiquement à chaque chargement de données. En cas d'échec, le pipeline doit :

1. Alerter les responsables (email, Slack, Teams)
2. Bloquer la propagation des données corrompues (ou les quarantiner)
3. Logger l'anomalie pour analyse ultérieure

Cette approche "shift left" permet de détecter les problèmes au plus tôt, avant qu'ils n'impactent les utilisateurs finaux.

Mettre en place une démarche DQM

Phase 1 : Diagnostic

Avant d'agir, il faut comprendre. Cette phase d'audit permet d'avoir une vision claire de la situation actuelle.

1. Identifier les données critiques pour le business
2. Mesurer la qualité actuelle sur chaque dimension
3. Identifier les causes racines des problèmes (processus, outils, formation)
4. Estimer l'impact financier des problèmes de qualité

Phase 2 : Remédiation

Une fois le diagnostic posé, on passe à l'action pour corriger les problèmes existants.

1. Nettoyer les données existantes (standardisation, enrichissement)
2. Dédoublonner les bases avec des règles de matching validées par les métiers
3. Corriger les incohérences entre systèmes
4. Documenter les corrections pour éviter les régressions

Phase 3 : Prévention

La remédiation ne suffit pas : sans prévention, les problèmes reviendront. Cette phase met en place une qualité durable.

1. Implémenter les contrôles automatiques dans les pipelines
2. Former les équipes aux bonnes pratiques de saisie et de gestion
3. Mettre en place le suivi des KPI qualité dans la durée
4. Instaurer des revues qualité régulières avec les Data Owners

Le ROI de la Data Quality

Investir dans la qualité des données génère un ROI mesurable et rapide. Les entreprises qui structurent leur démarche qualité constatent en moyenne :

• -40% de temps passé à corriger les erreurs et réconcilier les données
• +25% de confiance des utilisateurs dans les rapports et analyses
• -60% d'erreurs dans les processus métier automatisés
• +15% d'efficacité des campagnes marketing grâce à un meilleur ciblage

Au-delà des chiffres, une bonne qualité de données améliore la prise de décision à tous les niveaux de l'entreprise et renforce la confiance dans la stratégie data.

Conclusion

La Data Quality n'est plus une option en 2025. Avec l'explosion des volumes de données et l'adoption de l'IA, la qualité des données devient le fondement de toute stratégie data-driven. Une IA entraînée sur des données de mauvaise qualité produira des résultats médiocres, voire dangereux.

Quelle que soit la taille de votre entreprise, il est possible de progresser : l'important est de commencer avec des objectifs réalistes et de construire progressivement votre maturité.

Besoin d'un diagnostic qualité de vos données ? Contactez notre équipe Data Quality pour un accompagnement adapté à votre contexte et votre budget.