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20    Qualité des Données     Confiance dans les données analysée par niveau dinitiative     Le graphique qui suit met en ...
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26    Qualité des Données     Recommandations pour votre projet de qualité de donnée     Les recommandations sont basées s...
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Rapport Juin 2011 du CXP : la qualité des données dans les entreprises françaises

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Disposer de données exactes et fiables sur les clients, les produits, les fournisseurs, est très important, aussi bien dans les tâches quotidiennes que pour les prises de décisions stratégiques.

Mais que se passe-t-il lorsque que les données que vous utilisez sont fausses, obsolètes ou incomplètes ? Le Centre d’expertise et de veille sur les progiciels (le CXP) a mené une étude sur la qualité des données auprès de 149 entreprises françaises et allemandes de tailles et de secteurs d’activité variés.

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Rapport Juin 2011 du CXP : la qualité des données dans les entreprises françaises

  1. 1. Qualité des Données : Organisation, Confiance et InitiativesFocus sur la mise en œuvre de projets de qualité des données dans dessociétés françaises et allemandes. Une enquête indépendante.Le CXP, Paris, Juin 2011
  2. 2. Qualité des DonnéesLes auteurs Laurence Dubrovin Catherine Brault Senior Analyst Directeur ldubrovin@lecxp.com cbrault@lecxp.comCette enquête indépendante a été réalisée par BARC et le CXP.Cette étude peut-être diffusée librement avec le s être soutien de DATAFLUX. BARC – Business Application Research Center CXP – Centre deXpérimentation des Progiciels
  3. 3. Qualité des DonnéesSommaireLes auteurs .............................................................................................................................................. 2Points clés ................................................................................................................................................ 4Contexte .................................................................................................................................................. 5Echantillon ............................................................................................................................................... 7Résultats de l’enquête............................................................................................................................. 9 Organisation relative à la qualité des données .................................................................................. 9 Initiatives métier et pilotage ............................................................................................................ 19Recommandations pour votre projet de qualité de données ............................................................... 26
  4. 4. 4 Qualité des Données Points clés L’enquête mesure la confiance que peuvent avoir les utilisateurs dans la qualité de leurs données. Elle s’appuie sur les réponses de 149 participants allemands et français appartenant à des entreprises de tailles et de secteurs d’activité variés. Les principales conclusions : • 20% des participants français ont déjà mené un projet de gestion de la qualité des données. Ce chiffre montre que les données sont considérées maintenant comme étant un actif cri- tique de l’entreprise. • La mise en place de projets de gestion de la qualité renforce manifestement la confiance des utilisateurs dans leurs données : 71% des utilisateurs ont une confiance élevée dans leurs données quand un projet de gestion de la qualité a été mené dans leur entreprise. • 28% seulement des utilisateurs expriment une réelle confiance dans leurs données. • Conséquences d’une mauvaise qualité des données pour les répondants français : ‘L’augmentation des coûts (61%) suivie par la ‘Diminution de la satisfaction des clients’ (59%). • Un flou existe sur ‘qui a réellement en charge la responsabilité de la qualité des données dans les entreprises interrogées’ : 17% l’imputent à l’équipe informatique, 17% aux équipes métier, … Il serait donc nécessaire que les responsabilités soient bien établies. • Les profils de l’entreprise qui s’impliquent dans la qualité des données sont à 78% les acteurs dont la fonction est dédiée à la qualité mais les utilisateurs sur le terrain s’en chargent éga- lement au coup par coup (51%). • Presque la moitié des personnes interrogées (46 %) a indiqué que la qualité des données est gérée au niveau des applicatifs ou des unités de gestion. La gestion de qualité de données à un niveau stratégique nest pas encore prédominante (41%). Très fréquemment, la qualité des données demeure encore un processus non systématique traité ponctuellement au cas par cas. • La valeur des données est néanmoins reconnue comme critique. Plus de la moitié des utilisa- teurs finaux voient la qualité de données comme très critique (52%). • Les données relatives aux clients sont considérées comme des données clés de l’entreprise par 72% des répondants. Les données financières et celles relatives aux produits sont égale- ment jugées essentielles pour 61% d’entre eux. BARC – Business Application Research Center CXP – Centre deXpérimentation des Progiciels
  5. 5. Qualité des Données 5ContexteDisposer de données exactes et fiables sur les clients, les produits, etc. est très important aussi biendans les tâches quotidiennes que pour les prises de décisions stratégiques. Les problèmes liés à laqualité des données ne sont souvent mis en lumière que lors de l‘import de données du systèmeopérationnel vers les applications décisionnelles. Ces données sont souvent importées dans des en-trepôts décisionnels sans analyse préalable de leur qualité.Des applications pouvant traiter un point ou un autre de la gestion de la qualité des données sontutilisées par de nombreuses entreprises. Les corrections manuelles sont néanmoins encore fré-quentes. Peu dentreprises ont mis en place une gestion prenant en charge le cycle complet de ges-tion de la qualité des données. Les enjeux liés à ce domaine sont encore peu appréhendés par lemanagement des entreprises ce qui freine le développement dinitiatives sur la gestion globale de laqualité des données.Lexpression qualité des données fait référence à lexactitude et à la pertinence de linformation.Elle regroupe un ensemble de fonctionnalités et de pratiques destinées à améliorer la qualité : leprofilage des données, le nettoyage (mise en correspondance des données, dédoublonnage, valida-tion), la résolution d’identités (personnes organisations, adresses), l’intégration des données (ETL, EII,EAI), la gestion des données de référence (ou MDM Master Data Management), l’enrichissement, lasurveillance des données, la mesure de la qualité des données, le moteur de règles métier, les sys-tèmes de mesure de performance ...Cet ensemble est pris en charge par des outils dédiés ou des plates-formes plus globales qui englo-bent entre autres la gestion de la qualité des données (comme par exemple, les outils ETL ou les so-lutions de MDM).
  6. 6. 6 Qualité des Données Figure 1: Domaines dengagement des outils de qualité des donnée : L’enquête permet de répondre aux questions suivantes : • Qui est responsable de la qualité des données dans les entreprises ? • Quels sont les profils qui s’impliquent sur la qualité des données ? • Comment est gérée la qualité ? • Quel est le niveau de criticité des données lors des prises de décisions ? • Quel est le niveau de confiance dans les données ? • Quelle est l’expérience des sociétés en termes de non-qualité ? • Combien d’entreprises ont d’ors et déjà mis en place un projet de gouvernance de la qualité des données ou prévu de le faire ? • Quels sont les logiciels que les sociétés utilisent ? Cette seconde édition de lenquête BARC sur la qualit des données a été réalisée avec le concours enquête qualité du CXP en France. Elle fait suite à l‘enquête mondiale, la BI Survey 9, éditée fin 2010 qui a identifié la gestion de la qualité des données comme un des principaux problèmes rencontrés dans les pr pro- jets de Business Intelligence. Cette problématique est aussi traitée dans plusieurs études réalisées par le CXP : • Les plates-formes décisionnelles (MAJ 4T2010) formes • La gestion des données de référence (2009) • Data intégration management et outils ETL (check liste) liste). BARC – Business Application Research Center CXP – Centre deXpérimentation des Progiciels
  7. 7. Qualité des Données 7EchantillonCette étude repose sur les résultats d’une enquête sur la qualité des données réalisée en Allemagneet en France, conduite entre juillet et septembre 2010.Le CXP a assuré la collecte des données sur la France, BARC a fait de même sur l’Allemagne. Le ques-tionnaire a été mis en ligne en français et en allemand.Les analyses ont été réalisées de façon distincte pour l’Allemagne et pour la France pour permettred’établir des comparaisons et mettre en évidence les principales différences sur ce domaine entre lesdeux pays.La cible des répondants visée était les Directions Générales, Métier et Système dInformation avecune prédominance pour les entreprises moyennes et grandes (ayant un revenu annuel supérieur à100 M€). Après nettoyage des données, nous avons validé 149 réponses soit 74 participants pour laFrance et 75 pour l’Allemagne.Plus d’un tiers des répondants français appartient au secteur de l’industrie, suivi du secteur public etdes services financiers.Les répondants français font très majoritairement partie des Services Informatiques (89%), mais laproblématique est avant tout métier.Bien que la qualité des données constitue un sujet pertinent aussi bien pour les services informa-tiques que pour les directions métier, ces dernières sont finalement assez peu représentées dansnotre échantillon français. BARC – Business Application Research Center CXP – Centre deXpérimentation des Progiciels
  8. 8. 8 Qualité des Données Figure 2: Secteur (n = 74) Industrie 35% Secteur public 16% Services financiers 15% Distribution 11% Services 8% Energie et services 5% Informatique: matériels, logiciels et services 4% Santé et pharmacie 3% Transport 1% Télécommunications 1% Autre % % 5% 10% 15% 20% 25% 30% 35% 40% Figure 3: Fonction (n = 74) 11% Équipes métier Informatique 89% BARC – Business Application Research Center CXP – Centre deXpérimentation des Progiciels
  9. 9. Qualité des Données 9Résultats de l’enquêteOrganisation relative à la qualité des donnéesLa première partie de l’enquête traite de l’organisation de la qualité des données Les participants données.étaient invités à s’exprimer sur leurs responsabilités et leurs rôles respectifs dans ce domaine. Nousleur avons également demandé de s’exprimer sur leur confiance dans les données et leurs exp expé-riences avec des données erronées.Qui est responsable de la qualité des données dans votre entreprise ?Nous avons demandé aux participants de nous indiquer qui était responsable de la qualité de don- desnées dans leur entreprise. La moitié des répondants nous a indiqué que cette responsabilité étaitpartagée entre les équipes métier et linformatique. Les trois autres réponses possibles se sont pa par-tagé équitablement le reste des suffrages. mentDans 17% des cas, personne n’a en charge la qualité des données (contrairement à l’Allemagne où ce% n’est que de 13%). Figure 4: Responsabilité de la qualité des données (n = 72) : 17% Les deux: équipes métier et informatique L’équipe informatique 17% 50% Les équipes métier Personne n’a en charge la qualité des données 17% BARC – Business Application Research Center CXP – Centre deXpérimentation des Progiciels
  10. 10. 10 Qualité des Données Importance reconnue de la collaboration entre équipes métier et informatiques Le fort pourcentage de répondants qui nous a indiqué que la responsabilité de la qualité des don- nées était partagée entre les équipes métier et informatiques peut témoigner dune prise de cons- cience de limportance de collaborer sur ce sujet. La mise en place de centres de compétences BI ou d’organisations orientées solutions qui renforce la collaboration entre la DSI et les métiers a été confortée depuis plusieurs années dans de nom- breuses entreprises. Particulièrement, cette tendance encourage des initiatives pour améliorer la qualité des données, parce qu’elle nécessite la collaboration fructueuse entre la DSI et les métiers et est plutôt perçue comme une évolution positive. Le flou en termes de responsabilité Certes la moitié des répondants évoque une responsabilité partagée mais l’analyse des 50% res- tants est assez révélatrice du flou qui existe sur qui a réellement en charge la responsabilité de la qualité des données dans les entreprises interrogées : 17% l’imputent à l’équipe informatique, 17% aux équipes métier, … En dépit des responsabilités partagées entre la DSI et les métiers, les résultats montrent claire- ment que les métiers sont encore souvent seuls à en assumer la responsabilité dans de nombreux cas. En effet, seuls les employés orientés « business » ou « métier » sont en mesure d’évaluer la qualité des données, ayant une attention sur le contenu. En principe, le transfert de responsabilité pour la qualité des données vers la DSI est critiqué. Cela ne peut marcher que si le département métier apporte son support, ce qui est rarement réclamé par la DSI. Cependant, la DSI peut jouer tout son rôle dans les entreprises quand elle met en œuvre de façon massive et normalisée (stan- dardisée) des processus pour améliorer la qualité de données. BARC – Business Application Research Center CXP – Centre deXpérimentation des Progiciels
  11. 11. Qualité des Données 11Comment est gérée la qualité ?L’analyse suivante porte sur la gestion de la qualité des données. Est elle gérée à un niveau strat Est-elle straté-gique de l’entreprise ou bien au jour le jour par les utilisateurs traitant leurs propres données ?Les résultats montrent des situations très contrastées. 46% des répondants voient la qualité desdonnées gérée à un niveau applicatif ou dans chaque unité de gestion, 41% la voient partagée entre gestion,plusieurs unités métier ou gérée à un niveau stratégique (la gestion de la qualité des données doitêtre un projet dentreprise en amont de tous les autres). A noter, chiffre plutôt alarmant : 13% consi-dèrent que la qualité des données n’est pas gérée. es Figure 5: Gestion de qualité des données (n = 71) : Au niveau de l’application ou 46% dans chaque unité de gestion A un niveau stratégique de l’entreprise ou 41% partagée par plusieurs unités de gestion La qualité de nos données n’est pas gérée 13% % 10% 20% 30% 40% 50% Très fréquemment, la qualité des données est un processus non systématique traité au c par cas cas, de façon ponctuelle Gérer la qualité des données de manière non systématique est une pratique courante dans les entreprises. Non systématique veut dire qu’il n’existe pas de processus établi qui puisse tendre on vers une stratégie globale de gestion de la qualité des données (avec une attention portée au pro- cessus de gestion de la qualité des données et le calcul de ratios métier). L’usage des effets de essus synergie induits par une stratégie coordonnée est alors impossible. Près de la moitié des entreprises n pas mis en place une gestion systématique de la quali des na qualité données. Sans programme de gouvernance des données, seules des initiatives ponctuelles verront le jour et ne permettront pas daméliorer durablement la qualité des données. BARC – Business Application Research Center CXP – Centre deXpérimentation des Progiciels
  12. 12. 12 Qualité des Données Quels sont les profils qui s’impliquent dans votre organisation sur la qualité des données ? Nous avons interrogé les participants sur les profils impliqués dans la qualité des données. En tête des réponses obtenues arrive le groupe des acteurs dont la fonction est dédiée à la qualité des données dans l’entreprise (78% en France contre 50% en Allemagne). Un peu plus de la moitié (51%) a ensuite choisi le profil ‘Utilisateur au jour le jour’. Rien d’étonnant à cela puisque ce sont les uite ien utilisateurs qui sont confrontés dans leur travail quotidien à la question de la non qualité des do don- nées. Ce profil devance le groupe des experts (base de données, ETL, MDM, …) cités à 43%. données, Figure 6: Profils impliqués dans la recherche de la qualité des données : (n = 72, choix multiple) Gestionnaire des données, responsable de la qualité des données, 78% responsable de la gouvernance des données Utilisateur qui s’en charge au jour le jour 51% Expert (Base de données, ETL, applications, etc.) 43% Autre 4% 0% 20% 40% 60% 80% 100% BARC – Business Application Research Center CXP – Centre deXpérimentation des Progiciels
  13. 13. Qualité des Données 13 Figure 7 : Profils impliqués dans la recherche de la qualité des données données, comparaison Allemagne/France (n = 144, choix multiple) 68% Utilisateur qui s’en charge au jour le jour 51% Expert (Base de données, ETL, 54% applications, etc.) 43% Allemagne Gestionnaire des données, France responsable de la qualité des données, 50% responsable de la gouvernance des 78% données 8% Autre 4% 0% 20% 40% 60% 80% 100%BARC – Business Application Research Center CXP – Centre deXpérimentation des Progiciels
  14. 14. 14 Qualité des Données Quel est le niveau de criticité des données dans votre organisation lors des prises de décisions ? organisation Dans l’analyse suivante, nous nous sommes intéressés à la criticité de la qualité des données dans l’organisation dès lors qu’il s’agit de prendre des décisions de gestion. La comparaison entre les deux pays montre que les répondants allemands sont beaucoup plus no nom- breux à juger ‘ très critique‘ la qualité des données dans leur entreprise : 52% en Allemagne contre 30% en France. Figure 8: Quel est le niveau de criticité relatif à la qualité des données 11% 30% Très critique Plutôt critique Non critique 59% Figure 9: Quel est le niveau de criticité relatif à la qualité des données, : comparaison Allemagne/France (n = 142) 70% 59% 60% 52% 50% 40% 38% Allemagne 30% 30% France 20% 10% 11% 10% % Très critique Plutôt critique Non critique BARC – Business Application Research Center CXP – Centre deXpérimentation des Progiciels
  15. 15. Qualité des Données 15L’importance des donnés est reconnueLes résultats qui suivent montrent que les utilisateurs considèrent la qualité des données de plusen plus comme un sujet hautement critique.Les résultats obtenus lors de cette enquête rejoignent ceux obtenus pour la ‘BI Survey 9‘. Le pro-blème le plus souvent rencontré par les utilisateurs dans leurs projets de mise en place de solu-tions de BI est le faible niveau de qualité des données suivi par les performances insuffisantes durequêteur et la politique de commercialisation de la société.Parmi les défis à relever pour les organisations figurent la complexité et le volume toujours crois-sant des données, auxquels sajoutent de nouveaux formats et larrivée des outils de BI nouvellegénération qui doivent intégrer les données les plus récentes de lentreprise. Un exemple estl’intégration de données orientées « transaction » (c’est-à-dire des données opérationnelles ditesde production) dans des calculs analytiques utilisés pour la prise de décision. Figure 10 : Top 5 des problèmes rencontrés lors des projets B. Source: The BI Survey 9 Pauvreté de la qualité des données Performance trop faible du requêteur Utilisation du logiciel trop complexe Pas daccord sur les besoins Manque dintérêt des utilisateursLa pauvreté de la qualité apparaît être un des problèmes principaux rencontrés par les entrepriseslorsquelles mènent des projets décisionnels. Tel est l’un des enseignements de la BI Survey 9 menéepar BARC et le CXP. BARC – Business Application Research Center CXP – Centre deXpérimentation des Progiciels
  16. 16. 16 Qualité des Données Quel est le niveau de confiance sur les données ? Nous nous intéressons maintenant au niveau de confiance affiché par les répondants vis à vis de la qualité de leurs données. 28 % des participants français affirment avoir une confiance élevée dans leurs données (contre 20% en Allemagne). 72% la situent à un niveau ‘moyen‘ ou ‘faible’. Figure 9: Niveau de confiance dans les données (n = 72) : Elevé 28% Moyen ou faible 72% % 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% Figure 10: Niveau de confiance dans les données comparaison All : données, Alle- magne/France (n = 146) 20% Elevé 28% Allemagne France 80% Moyen ou faible 72% % 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% BARC – Business Application Research Center CXP – Centre deXpérimentation des Progiciels
  17. 17. Qualité des Données 17Sans confiance, toute application mis en place par le service informatique peut-être remiseen question à tout momentL’expression "niveau de confiance" utilisée pour la question portant sur le niveau de confiancedans les données est déjà révélatrice des doutes qu’on peut avoir sur le sujet. 28% seulementdes utilisateurs expriment une réelle confiance dans leurs données.Un manque de confiance peut avoir des effets négatifs sur les processus de travail : retards,ressources non prévues à allouer au nettoyage des données, etc. Dans les cas extrêmes, celapeut entraîner de graves conséquences pour lentreprise (par exemple la publication d’uneinformation financière fausse peut avoir des répercussions très importantes pour l’entrepriseen termes d’image).Le manque de confiance dans les données peut conduire les utilisateurs à se détourner desapplicatifs décisionnels de lentreprise mis en place par le service informatique et à développeren parallèle des applicatifs individuels à base de Microsoft Excel ou Access, validant de façonindividuelle les données et évitant de passer par les processus de récupération des données encentral.BARC – Business Application Research Center CXP – Centre deXpérimentation des Progiciels
  18. 18. 18 Qualité des Données Quelle est votre expérience de la non non-qualité ? Dans la question suivante, nous avons interrogé les répondants sur leur expérience de terrain rel rela- tive à une mauvaise qualité des données. Les répondants français ont mis en avant à 61% ‘L’augmentation des coûts suivi par la ‘Diminution de la satisfaction des clients’ (59%). suivi Figure 11: Conséquences vécues liées à la mauvaise qualité des données : données, comparaison Allemagne/France (n = 149, choix multiple) Diminution de la satisfaction des 79% employés 46% Augmentation des coûts 61% 61% Diminution de la satisfaction des clients 47% 59% Allemagne Baisse du revenu potentiel 15% 42% France Autre 13% 16% Aucune conséquence 4% 3% 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% La qualité des données a un impact direct sur les coûts, la satisfaction des clients et des e em- ployés Ces résultats montrent que le niveau de qualité des données a un impact direct sur le business : la non-qualité peut entraîner une augmentation des coûts et avoir des répercussions sur le niveau de qualité service proposé au client. Si par exemple on ne sait pas précisément quels sont les résultats de l’entreprise (CA, bénéfices etc.), les produits qui se vendent bien ou mal, on peut prendre des décisions qui vont à l’encontre des intérêts stratégiques de l’entreprise. De même, des données erronées sur le client nuisent à la bonne connaissance du client et peuvent avoir des répercussions graves sur la perception qu’il a de l’entreprise qui se traduiront par des l’entreprise, annulations de commande etc. Enfin, la mauvaise qualité des données a également un impact sur la satisfaction des employés. En effet, ils ne peuvent mener à bien leurs tâches quotidiennes du fait de la non qualité des données non-qualité et doivent souvent recourir à des corrections et nettoyages manuels. Ces problèmes relèvent de la responsabilité du management et de lui seul et non pas individuellement d’un employé isolé. Le projet de gestion de la qualité des données requiert l’attention du management. BARC – Business Application Research Center CXP – Centre deXpérimentation des Progiciels
  19. 19. Qualité des Données 19Initiatives métier et pilotageVotre entreprise a-t-elle un projet de gouvernance de la qualité des données ou prévoit elle prévoit-elle un pro-jet de ce type ?Aussi bien en France qu’en Allemagne, les initiatives pour mettre en place une véritable gestion de la ienqualité des données sont encore peu nombreuses : 36% des répondants français et 40% des rép répon-dants allemands nous indiquent que des projets ‘ont été‘ ou ‘sont en cours de mise en place‘. Il estétonnant de constater qu’un nombre important de répondants tant en France (25%) qu’en All Alle-magne (22%) n’envisagent pas de projet en ce sens. Figure 12: Projets de gestion de la qualité des données : Comparaison Allemagne/France (n = 136) omparaison 30% 25% 25% 23% 22% 21% 19% 20% 19% 20% 18% 16% 16% 15% Allemagne 10% France 5% % Déjà mis en En cours de Envisagé dans Envisagé à plus Non envisagé place mise en place l’année qui long terme vient Développement des projets de gestion de la qualité On peut considérer que ces résultats sont globalement positifs. Le pourcentage de répondants en phase de planification montre que le nombre de projets de gestion de la qualité des données va augmenter, couvrant un spectre allant de l’amélioration ponctuelle à des initiatives plus impo impor- tantes. Les pourcentages sont significativement meilleurs côté allemand (40% déjà mis en place ou en meilleurs cours de mise en place) contre 36% en France ce qui pourrait indiquer un marché plus mature outre Rhin. BARC – Business Application Research Center CXP – Centre deXpérimentation des Progiciels
  20. 20. 20 Qualité des Données Confiance dans les données analysée par niveau dinitiative Le graphique qui suit met en évidence la corrélation existante entre le niveau de confiance affiché par les répondants dans la qualité de leurs données et l’état d’avancement de leurs initiatives sur le sujet. Les répondants qui ont déjà mis en place une gestion de la qualité des données affic affichent un taux de confiance élevé dans la qualité de ces mêmes données. Ceux qui sont en cours de mise en place (ou qui n’envisagent pas de projet) affichent un niveau de confiance moyen ou faible faible. Figure 13: Confiance dans les don : données et mise en place de projets de gestion de la qualité des données (n = 67) 29% Déjà mis en place 71% 90% En cours de mise en place 10% 82% Envisagé dans l’année qui vient Moyen ou faible confiance 18% Elevé confiance 75% Envisagé à plus long terme 25% 88% Non envisagé 13% 0% 50% 100% La confiance augmente avec les projets Les résultats montrent que les projets de gestion de la qualité font progresser la confiance dans les données. Si les projets sont bien menés et les outils mis en place efficaces, les utilisateurs constateront nécessairement des progrès sur la qualité des données dont ils héritent (moins de données err erro- nées, moins de doublons, homogénéisation des fichiers d’adresses etc.). Tout ceci c conduit à une confiance croissante dans les données pour prendre les bonnes décisions. BARC – Business Application Research Center CXP – Centre deXpérimentation des Progiciels
  21. 21. Qualité des Données 21Quelles sont les raisons qui poussent les entreprises à investir pour améliorer la qualité desdonnées ?Nous nous intéressons maintenant aux raisons qui poussent les entreprises à investir pour améliorerla qualité des données. Deux raisons principales sont mises en avant par les utilisateurs français : ‘la .recherche de l’efficacité dans l’organisation’ et ‘la réduction des risques’.Si l’on compare le top 3 des raisons mises en avant par les allemands et les français, les résultats di isons dif-fèrent : si la recherche de l’efficacité arrive en tête dans les 2 pays, la réduction des risques est plusmarquée en France alors que c’est la réduction des coûts qui prime en Allemagne. A noter aussi que Allemagne.les projets MDM semblent davantage une priorité en France : ceux-ci concernent naturellement les cigrands comptes. Figure 14: Motivations pour investir dans la qualité des données, : comparaison Allemagne/France (n = 143, choix multiple omparaison multiple) 80% 74% 73% 70% 62% 60% 50% 50% 46% 40% 36% 37% 37% 33% 33% 31% 30% 25% 27% 23% 20% 8% 10% 3% 0% La recherche Une questions La réduction Le besoin de La La gestion des La recherche Autre de l’efficacité de coûts des risques conformité gouvernance données de d’un avantage dans votre des données références concurrentiel organisation (MDM) Allemagne France France Allemagne Recherche de l’efficacité dans l’organisation Recherche de l’efficacité dans l’organisation (73%) (74%) Réduction des risques (62%) Coûts (50%) MDM (37%) Réduction des risques (46%) BARC – Business Application Research Center CXP – Centre deXpérimentation des Progiciels
  22. 22. 22 Qualité des Données La qualité des données, facteur clé pour réduire les risques et maitriser les coûts Une mauvaise gestion de la qualité des données peut engendrer des pertes de temps et defficacité dans lorganisation. Les entreprises veulent, pour prendre des décisions, pouvoir sappuyer sur des données fiables afin de réduire les risques et maîtriser les coûts. La gestion de la qualité des données est le pré-requis de tout projet de MDM. Enfin, la crise a induit pour les entreprises (notamment les banques) la nécessité dune plus grande transparence de leurs comptes. Cest le sens des mises en conformité réglementaires (Bâle II, IFRS…). BARC – Business Application Research Center CXP – Centre deXpérimentation des Progiciels
  23. 23. Qualité des Données 23Quels sont les logiciels de gestion de la qualité les plus utilisés dans les entreprises ?La question suivante portait sur les familles d’outils les plus utilisées par les entreprises pour traiter laqualité des données. Près de la moitié des répondants dispose donc déjà d’un outil de qualité desdonnées (surveillance, nettoyage et purge des données, reporting sur la qualité, MDM…) et 18% d’un reportingoutil d’intégration des données (ETL, EII, EAI). Figure 15: Familles d’outils mis en place pour gérer la qualité des données utils (n = 71, choix multiple) Outils de la qualité des données 57% Intégration des données 18% Codage interne ou aucun outil 12% Gestion des données de référence (MDM) 8% Moteur de règles 5% 0% 20% 40% 60% La qualité des données, brique incontournable dans le processus d’intégration de données Il est à noter que les outils de profiling et de gestion de la qualité des données sont de plus en plus embarqués dans les outils ETL. Il y a eu de nombreux rachats en ce sens. La gestion de la qualité des données reste toujours une étape importante où il convient de passer ité du temps pour s’assurer de la réussite des projets BI. Les outils de BI proposent en outre le reporting sur la qualité des données, lequel permet détablir un diagnostic et de suivre dans le temps lévolution de la qualité des données. vre Les projets MDM ont tous une composante de gestion de la qualité des données. Avant dadmini dadminis- trer les données de référence en un point unique, il faut sassurer de leur bonne qualité. BARC – Business Application Research Center CXP – Centre deXpérimentation des Progiciels
  24. 24. 24 Qualité des Données Quels sont les outils d’administration des données les plus utilisés dans les entreprises ? La question suivante portait sur les familles d’outils les plus utilisées par les entreprises pour adminis- trer les données. Les ERP sont cités en première position (50% des répondants) par les utilisateurs français, suivi par les outils d’intégration d données (ETL, EII, EAI). des Le faible pourcentage sur litem "qualité des données" (10%) tient au fait que cette fonction est tra trai- tée à présent majoritairement par les outils dintégration ETL (47%). Figure 16: Familles d’o d’outils mis en place pour administrer les données s (n = 72, choix multiple) ERP 50% Intégration des données (ETL, EII, EAI) 47% Nettoyage et purge des données 25% CRM 19% Gestion des données de référence (MDM) 19% Qualité des données 10% Autre 8% Aucun 7% 0% 20% 40% 60% BARC – Business Application Research Center CXP – Centre deXpérimentation des Progiciels
  25. 25. Qualité des Données 25Quels types de données relèvent selon vous de la qualité des données dans votre entreprise ?Les données liées à la gestion des clients ont été citées comme les données les plus pertinentes(72%), suivies des données relatives aux produits (61%). Figure 17: Familles de données les plus pertinentes (n = 72 , choix multipl : 72, multiple) Données Clients 72% Données relatives aux produits 61% Données financières 46% Données transactionnelles (par exemple: 35% données financières) Données relatives aux fournisseurs 25% Données relatives au personnel 18% Autre 3% 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% La qualité des données concerne tous les domaines de l’entreprise. Il y a encore quelques années, seules les données relatives aux adresses étaient pertinentes et importantes pour les entreprises. Aujourd’hui, les données mentionnées par les répondants à l’enquête correspondent aux données de référence de lentreprise, cest dire celles qui sont rel cest-à-dire rela- tivement stables dans lorganisation (clients, produits, finance, fournisseurs, personnel). Ce sont celles qui sont traitées par les projets de MDM, lesquels sont à dominante « clients » ou « pro- duits ». Mais les outils MDM tendent à devenir de plus en plus génériques pour adresser tout type de donnée de référence. BARC – Business Application Research Center CXP – Centre deXpérimentation des Progiciels
  26. 26. 26 Qualité des Données Recommandations pour votre projet de qualité de donnée Les recommandations sont basées sur les résultats de cette enquête, sur ceux du BI Survey 9 ainsi que sur lexpérience des analystes de BARC et CXP dans le cadre de projets de gestion de la qualité des données. Recommandations générales : 1. Evitez les mesures ponctuelles et orientez-vous vers des projets de gestion de la qualité au niveau de l’entreprise. 2. Impliquez la Direction Générale et justifiez l’allocation d’un budget pour la mise en œuvre. 3. Mettez en évidence les conséquences et les coûts liés à la mauvaise qualité de vos données. 4. Faites un état des lieux comme point de départ. Faites appel à des consultants externes si ce- la s’avère nécessaire. 5. Appuyez-vous sur des projets pilotes réussis. Investissez dans les services qui en font une uti- lisation intensive et pour lesquels un ROI rapide pourra être mis en évidence. 6. Définissez la répartition des responsabilités pour la gestion de la qualité des données. Créez des centres de compétences dédiés. 7. Impliquez la DSI mais faites également participer les Directions Métier lors du choix des ou- tils. 8. Examinez ce que vous apporte en standard l’outil et s’il s’adapte à votre contexte. 9. Veillez à ce que l’outil traite le cycle complet de gestion de la qualité des données pour ne pas avoir à gérer certains problèmes de façon ponctuelle et manuelle. 10. Gardez à l’esprit qu’une bonne gestion de la qualité des données est un processus itératif qui couvre l’analyse préalable (profilage des données), le nettoyage (données erronées ou ab- sentes), la mise en correspondance des données et le dédoublonnage, la validation des don- nées, l’enrichissement, enfin la mesure régulière de la qualité des données. Elle doit tenir compte de l’organisation, de l’architecture technique et des besoins fonctionnels de l’entreprise. BARC – Business Application Research Center CXP – Centre deXpérimentation des Progiciels
  27. 27. Qualité des Données 27Copyright © BARC GmbH 2010. All rights reserved. Copyright ©Le CXPBusiness Application Research Center - BARC GmbH 13 rue Le SueurSteinbachtal 2b 75116 Paris97082 WurzburgGermany France+49 (0)931 880651-0 +33 (0)1 53 05 05 53 BARC – Business Application Research Center CXP – Centre deXpérimentation des Progiciels

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