Comment mesurer efficacement la qualité des données ?

1. Commencez par les datasets critiques et leurs owners

La qualité des données n’est pas un score global. C’est un choix business sur les datasets qui comptent. Listez d’abord les 5 à 10 datasets qui pilotent le revenu, la conformité ou les KPIs opérationnels. Assignez un owner business et un owner technique à chacun.

L’ownership rend la qualité actionnable. Sans owner, personne ne réagit quand les métriques se dégradent. Clarifiez la responsabilité avant de définir les SLA.

Définissez un mini‑glossaire (client, commande, marge) pour éviter que les contrôles valident des définitions différentes. Une qualité “bonne” sur un dataset mal défini n’aide pas la décision.

Règle simple : si le dataset n’impacte pas un KPI board‑level, il n’est pas prioritaire dans les 90 premiers jours.

2. Utilisez quatre métriques clés avec des SLA clairs

Les quatre dimensions essentielles sont l’exactitude, la complétude, la fraîcheur et la cohérence. Elles sont simples à opérationnaliser et directement liées au risque business.

Pour chaque dataset, définissez un seuil SLA. Exemples : 98 % de complétude sur les ventes quotidiennes, fraîcheur de 24 h pour le reporting risque, cohérence CRM vs facturation. Le seuil importe moins que l’accord et l’owner.

Restez pragmatique : démarrez avec quelques métriques, prouvez la valeur, puis élargissez. L’objectif est de réduire le risque décisionnel, pas d’installer un stack d’observabilité parfait.

Chaque SLA doit avoir une conséquence. Si la complétude passe sous 98 %, qui est notifié et quelle décision est bloquée ? Sinon, la métrique reste décorative.

3. Surveillez les seuils et le MTTR des incidents

Une métrique de qualité n’a d’intérêt que si elle déclenche une action. Fixez des seuils d’alerte et suivez le MTTR (mean time to resolution). Quand un SLA est violé, l’incident doit être logué et résolu dans un délai défini.

Cela crée un feedback loop : métriques → alerte → correction → amélioration. Sans MTTR, on traite les symptômes, pas la cause.

Un bon rythme : revue hebdo pour les pipelines critiques et reporting mensuel de gouvernance. Assez fréquent pour rester visible, pas trop pour éviter la fatigue.

4. Reliez chaque métrique à l’impact business

La qualité doit se traduire en risque business. Une baisse de 5 % de complétude sur les prix peut retarder les mises à jour, et donc impacter la marge. Une rupture de fraîcheur sur la conformité peut exposer l’entreprise à un audit.

Quand l’impact est financier ou réglementaire, la qualité devient un sujet COMEX plutôt qu’un KPI technique.

C’est aussi ce qui justifie l’investissement : corriger un problème qualité n’est plus un coût, mais une décision de réduction de risque ou de capture de valeur.

5. Utilisez des data contracts et des contrôles automatisés

La qualité ne scale que si les contrôles sont automatisés et documentés. Les data contracts décrivent les schémas attendus, la fraîcheur et les plages acceptables. Les contrôles automatisés font respecter ces contrats.

Commencez petit : vérifiez les schémas, le taux de nulls et la fraîcheur sur les datasets critiques identifiés en étape 1. Cela évite les régressions et accélère la réponse aux incidents.

L’objectif n’est pas de tout détecter. Il est d’éviter les erreurs qui affectent le revenu, la conformité ou le reporting exécutif.

6. Exemple simple de scorecard

Une scorecard de qualité doit être courte et lisible par des décideurs. Une page suffit pour créer la responsabilité.

• Dataset ventes : 98 % de complétude, fraîcheur 24 h, owner = Revenue Ops.
• Dataset finance : 99 % d’exactitude, fraîcheur 12 h, owner = Finance.
• Dataset conformité : 100 % de cohérence, fraîcheur 24 h, owner = Risk.
• Objectif MTTR : incidents critiques résolus en 48 h.

Cette scorecard devient un artefact de gouvernance : la qualité est une responsabilité partagée, pas un problème purement technique.

7. Installez un rythme de gouvernance

La qualité ne s’améliore que si elle est revue régulièrement. Mettez en place un rythme simple aligné sur le business.

• Hebdo : santé des pipelines critiques et revue des incidents.
• Mensuel : performance SLA et tendances de causes racines.
• Trimestriel : synthèse exécutive liée au risque et au ROI.

Ce rythme transforme la qualité en pratique opérationnelle, pas en projet ponctuel.

À terme, les équipes intègrent la qualité comme un réflexe de delivery.