High Noon pour la gestion des données de base

Le thème de la qualité des données de base est tout à fait similaire à celui du classique hollywoodien. Depuis des années, on ne cesse d'attirer l'attention sur le manque de qualité des données et sur la gestion insuffisante des données de base dans de nombreuses entreprises.

En voici quelques exemples :

Selon l'"étude européenne biMA 2012/13" présentée par Steria Mummert Consulting, 34% des entreprises n'ont pas de processus réglementé pour la gestion de la qualité des données.

Une gestion efficace des données de base n'existe pas du tout dans 38 pour cent des entreprises. En 2013, selon une étude du Fraunhofer IAO, 51 % des entreprises interrogées ont constaté que la mauvaise qualité des données de production nécessitait fortement/très fortement des interventions à court terme dans la gestion de la production.

En 2014, 36 % des entreprises interrogées pour une étude Barc se disaient très insatisfaites (7 %) ou plutôt insatisfaites (29 %) de la qualité des données.

Parmi les réponses à la question "Quels sont actuellement les principaux problèmes rencontrés lors de l'exploitation de l'entrepôt de données ?", la qualité des données arrive en troisième position avec 50 %.

Selon un document publié en janvier 2015 par Aberdeen Group, 49 % des entreprises interrogées citent trop de silos de données et 47 % une mauvaise qualité des données comme les principaux défis qui motivent les activités de gestion des données.

Depuis des années, les mêmes constats se répètent. Pourtant, les causes de la mauvaise qualité des données sont multiples, mais généralement les mêmes partout : absence d'intégration de la gestion des données de base dans la stratégie de l'entreprise, absence de processus et de responsabilités clairement définis pour la saisie, la validation et la mise à jour des données, prolifération des sources de données et des systèmes.

Tout n'est pas drôle !

Car maintenant, les entreprises doivent également faire face aux défis posés par la transformation numérique. Selon une étude récente de Bitkom Research, de nombreuses entreprises n'ont toujours pas conscience du caractère disruptif de la numérisation.

Seules 50 % des entreprises allemandes considèrent la numérisation comme un objectif important ou très important. Pourtant, la transformation touche l'ensemble de l'entreprise : Modèles commerciaux, produits et services, segments de clientèle, canaux, processus commerciaux et postes de travail.

Dans ce contexte, ce n'est pas du tout une bonne nouvelle si, selon l'étude Lünendonk "Revival der Stammdaten" publiée en décembre 2016, de nombreuses entreprises en Allemagne ne sont actuellement pas suffisamment équipées pour relever les défis de la transformation numérique.

Seule une entreprise interrogée sur sept (15 %) s'estime bien positionnée en ce qui concerne la gestion des données de base, qui constitue un fondement important. 72 % se considèrent comme "moyennes" et 13 % comme "mauvaises".

La qualité des données s'est certes nettement améliorée au cours des cinq dernières années, mais les entreprises de toutes tailles ne sont pas satisfaites. 40 % déclarent que la qualité de leurs données est actuellement très bonne (16 %) ou bonne (24 %).

Mais 60% d'entre eux soulignent tout de même la médiocrité. Soyons clairs : la médiocrité n'est pas mauvaise. Mais la médiocrité ne suffit pas pour être à la hauteur des défis de la transformation numérique !

En plus de la qualité et de l'actualité insuffisantes des données, la croissance exponentielle des volumes de données à gérer constituera à l'avenir un facteur aggravant. Le Big Data, l'Internet des objets et l'industrie 4.0 font en sorte que la maîtrise des énormes flux de données devienne un défi énorme pour les entreprises.

Retenons

Les données sont d'une importance capitale pour les entreprises, leur qualité est déjà souvent insuffisante et, en même temps, leur volume augmente de manière spectaculaire. Au sens figuré, on ne peut que dire : "Houston, nous avons un problème". Et pas un petit problème !

Il est grand temps de faire quelque chose. Les données de base ne sont peut-être pas particulièrement "sexy", mais les entreprises ne peuvent pas faire l'économie d'une gestion professionnelle des données de base.

Vous devez d'abord définir une gouvernance des données efficace pour régler les tâches, les rôles, les droits d'accès et les responsabilités autour des processus d'information. Ce n'est qu'alors qu'un soutien informatique peut être apporté par une solution standard professionnelle pour la gestion des données de base.

Une gestion professionnelle des données de base coûte de l'argent. Une mauvaise qualité des données et une gestion des données de base inexistante ou "tricotée maison" coûtent encore plus cher !

Cliquez ici pour accéder à l'article mentionné dans le préambule : http://e-3.io/a4QB30bwba1