Les normes de qualité des données garantissent que les entreprises prennent des décisions fondées sur les données afin d’atteindre leurs objectifs commerciaux. Si les problèmes de données, tels que les données en double, les valeurs manquantes, les données aberrantes, ne sont pas correctement résolus, les entreprises augmentent leur risque d’obtenir des résultats commerciaux négatifs. Selon un rapport Gartner, la mauvaise qualité des données coûte en moyenne 12,9 millions de dollars par an aux organisations 1. En conséquence, des outils de qualité des données sont apparus pour atténuer l’impact négatif associé à une mauvaise qualité des données.
Lorsque la qualité des données répond aux normes d’utilisation prévues, les consommateurs de données peuvent faire confiance aux données et les exploiter pour améliorer la prise de décision, ce qui conduit au développement de nouvelles stratégies commerciales ou à l’optimisation des stratégies existantes. Cependant, lorsqu’une norme n’est pas respectée, les outils de qualité des données apportent une valeur ajoutée en aidant les entreprises à diagnostiquer les problèmes sous-jacents liés aux données. Une analyse des causes profondes permet aux équipes de remédier rapidement et efficacement aux problèmes de qualité des données.
La qualité des données n’est pas seulement une priorité pour les opérations commerciales quotidiennes. À mesure que les entreprises intègrent l’intelligence artificielle (IA) et les technologies d’automatisation dans leurs workflows, des données de haute qualité seront cruciales pour l’adoption efficace de ces outils. Comme l’explique le principe GIGO, des données d’entrée défectueuses ou absurdes produisent des sorties absurdes ou « déchets », ce qui est également vrai pour les algorithmes de machine learning. Si l’algorithme apprend à prédire ou à classer des données de mauvaise qualité, on peut s’attendre à ce qu’il produise des résultats inexacts.