Audit qualité des données

Pourquoi auditer la qualité des données ?

L’audit de la qualité des données (Data Quality Audit) est une évaluation approfondie de l’état des données au sein d’une organisation. Il permet de réaliser un diagnostic quantitatif et qualitatif de vos données.

Cet audit vise à identifier les lacunes, les erreurs, les incohérences ou les redondances dans les données, tout en mesurant leur conformité par rapport aux besoins métiers et aux normes réglementaires.

Sans un audit régulier de la qualité des données, votre organisation court le risque de prendre des décisions mal informées et lourdes de conséquences.

Notre approche du Data Quality Audit

Chez Limpida, nous suivons une méthodologie rigoureuse en 4 étapes pour garantir un audit de qualité des données efficace et adapté à vos besoins.

Définition des critères de qualité des données

Nous commençons par valider l’alignement des critères de qualité des données (comme la précision, la complétude, la cohérence, etc.) avec vos objectifs stratégiques.

Cette étape garantit que les critères restent pertinents par rapport à vos enjeux métiers avant de démarrer l’audit.

Échantillonnage et collecte des données

Nous sélectionnons un échantillon représentatif qui reflète la diversité de vos sources de données et processus.

Cet échantillon permet d’évaluer efficacement chaque critère et d’analyser si vos données respectent les exigences de qualité définies.

Aide au choix d'outils qualité des données

Analyse des écarts

Grâce à une grille d’évaluation exhaustive et structurée, nous identifions les écarts entre les données collectées et les critères de qualité. Cette étape repose sur plusieurs méthodes :

Interviews et questionnaires : nous recueillons des informations auprès des parties prenantes clés (gestionnaires de données, utilisateurs finaux, etc.).

Revue documentaire : nous examinons les documents existants (politiques de données, manuels de procédure, audits précédents, etc.).

Tests et échantillonnage : nous testons la précision, la complétude et la pertinence des données sur des échantillons spécifiques.

Observation : nous notons les écarts entre les pratiques observées et les procédures établies.

Recommandations et actions correctives

Nous rédigeons un rapport complet, détaillant les écarts et nos recommandations, que nous soumettons à l’ensemble des parties prenantes.

Sur la base de ce rapport, nous déployons des actions correctives pour traiter les problèmes identifiés, en priorisant les corrections selon leur impact sur vos objectifs métier.

Besoin de précisions ?

Nous répondons à vos questions !

Quand réaliser l’audit de qualité des données ?

Le Data Quality Audit doit être réalisé lorsque vous souhaitez vous assurer que vos données sont fiables et alignées avec vos objectifs métiers.

Cela peut être nécessaire lors de l’intégration de nouveaux systèmes (comme un ERP ou un CRM), après des fusions ou acquisitions, avant un projet d’automatisation des processus, en préparation d’un audit de conformité réglementaire (RGPD, HIPAA, etc) ou tout simplement dans le cadre d’une démarche continue d’amélioration des processus.

Quels champs couvre le Data Quality Audit ?

Le DQA couvre l’ensemble des aspects essentiels liés à la gestion des données. Il évalue la gouvernance et l'organisation, notamment en s’assurant de la clarté des rôles et de l'efficacité des comités responsables.

Il analyse également la traçabilité des données en vérifiant la gestion des flux et la qualité des informations (comme leur exactitude et leur exhaustivité).

Enfin, il s’assure du bon contrôle et suivi des données, en mesurant leur performance à travers des indicateurs clés et en intégrant les risques liés à la non-qualité dans les processus de gestion.

Combien de temps dure cet audit ?

La durée de l’audit de qualité des données dépend de la taille de l’organisation, du volume de données à analyser et de la complexité des systèmes en place.
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Généralement, un audit peut prendre entre 2 et 4 semaines. Pour des organisations plus grandes, avec des systèmes complexes et des volumes importants de données, cela peut durer entre 2 et 3 mois, voire plus si des ajustements ou des itérations sont nécessaires.

Quels types de données sont analysées dans l’Audit Data Quality ?

Le DQA analyse tous les types de données utilisées dans vos processus métier, qu’elles soient structurées ou non structurées. De même, l'audit évalue les données issues de diverses sources internes et externes, que ce soit celles issues de vos systèmes d’information, de vos partenaires ou encore des données générées par vos utilisateurs.

Quels sont les prérequis pour le réaliser ?

Avant de réaliser un audit de qualité des données, il est essentiel de suivre quelques règles :

Définir les objectifs clairs de l’audit, en identifiant les enjeux métier spécifiques à traiter.

Établir les critères de qualité des données à évaluer (exactitude, complétude, cohérence, etc.).

Assurer l'accès aux données et systèmes concernés, pour permettre une analyse complète.

S’assurer de la disponibilité des parties prenantes, notamment les équipes métiers et IT, pour faciliter la collecte d’informations.

Disposer d’une documentation sur les flux de données et les processus métiers pour contextualiser l’audit.

Quelles parties prenantes doivent être impliquées dans cet audit ?

Plusieurs acteurs doivent être impliquées dans cet audit :

Les responsables métiers pour valider que les données sont en adéquation avec les objectifs de l’entreprise.

L’équipe IT pour assurer un accès aux systèmes et données.

Les responsables de la gouvernance des données pour encadrer les processus de gestion et de qualité des données.

Les utilisateurs des données pour fournir un retour d’expérience sur les données qu’ils manipulent.

L’auditeur externe pour conduire l’audit de manière objective et méthodique.

L’audit affecte-t-il les opérations courantes de l’entreprise ?

Non, l’audit de qualité des données n’affecte pas les opérations courantes de l’entreprise. Il est conçu pour être non intrusif et se concentre principalement sur l’analyse des processus et des données existantes. Toutefois, il peut impliquer des échanges réguliers avec des équipes internes pour la collecte d’informations, ce qui peut nécessiter un temps de réponse, mais cela n'interfère pas avec les activités opérationnelles quotidiennes.

Limpida, cabinet de conseil Data

C’est en vous appuyant sur l’expertise de nos auditeurs, avec une double expertise technico-fonctionnelle et métier, que vous pourrez accélérer votre stratégie de qualité des données.

Nous adoptons une méthodologie éprouvée, soutenue par des outils avancés, pour identifier rapidement les anomalies et mettre en place des actions correctives durables.
Que ce soit pour sécuriser vos opérations ou anticiper les risques, nous sommes à vos côtés pour garantir une gestion proactive et pérenne de vos données.

Pour nous, la qualité des données n’est pas un objectif ponctuel, mais une démarche stratégique et continue, essentielle à la durabilité de vos activités.