Cadre et normes de qualité
Une politique de qualité des données, une norme et des définitions de dimensions, avec des seuils liés à l’impact métier et à l’appétence au risque.
DQ · Qualité des données
Une qualité des données mesurable et démontrable
Nous mettons en place une gestion de la qualité des données qui dépasse le nettoyage ponctuel : des normes, des règles et des tableaux de bord qui détectent les problèmes au plus tôt, les adressent au bon responsable et en traitent la cause profonde.
Le défi
La mauvaise qualité des données est rarement un problème technologique. C’est un problème de responsabilité et de mesure, qui se traduit par des reprises, des constats réglementaires et une perte de confiance.
- La qualité est évoquée au cas par cas : personne ne peut dire si elle s’améliore ou se dégrade.
- Les règles vivent dans des tableurs et du code ETL, dupliquées et incohérentes d’une équipe à l’autre.
- Les anomalies sont corrigées en aval, dans les rapports, tandis que la source continue de produire les mêmes erreurs.
- Des tableaux de bord existent, mais ils mesurent ce qui est facile, pas ce qui compte pour le métier.
Nos prestations
Qualité des données
Profilage et conception des règles
Le profilage des éléments de données critiques pour établir une référence, puis des règles métier rédigées en langage clair et traduites en contrôles exécutables.
Tableaux de bord de qualité
Des vues pour le conseil d’administration, les domaines et les data stewards, montrant tendances, dépassements de seuil et responsables, conçues pour être lues en moins de deux minutes.
Gestion des anomalies
Un circuit d’enregistrement, de tri et d’escalade relié aux responsables et à des niveaux de service, intégré à vos outils de gestion des services existants.
Analyse des causes profondes
Une analyse structurée qui remonte chaque défaut jusqu’à la défaillance de processus, de système ou de contrôle, afin de corriger une fois pour toutes, à la source.
Contrôles et surveillance
Des contrôles de qualité automatisés intégrés aux pipelines, avec alertes, et des dossiers de preuves pour l’audit et les revues réglementaires.
Les six dimensions de la qualité des données
- ExactitudeLes données reflètent fidèlement l’objet ou l’événement réel qu’elles décrivent.
- ComplétudeToutes les données requises sont présentes, au niveau de détail nécessaire.
- CohérenceLes données concordent d’un système, d’un rapport et d’une période à l’autre.
- ActualitéLes données sont disponibles au moment voulu et correspondent à la bonne date de référence.
- ValiditéLes données respectent les formats, types, plages de valeurs et règles métier définis.
- UnicitéChaque entité n’est enregistrée qu’une seule fois, sans doublon involontaire.
Des résultats mesurables
Des résultats mesurables
60 %
de réduction typique des défauts récurrents sur les éléments de données critiques après traitement des causes profondes
Hebdomadaire
une notation automatisée de la qualité qui remplace les rapprochements manuels trimestriels
100 %
des éléments de données critiques dotés d’un propriétaire, de règles et d’un seuil publié
Étude de cas associée · Exemple de mission
A Solvency II data quality framework the board reads
58%
fewer recurring data defects
A data quality framework and board scorecard aligned to Solvency II data requirements, with root-cause fixes that removed most recurring defects in reserving data.
Lire l’étude de casFAQ
Questions fréquentes
Quelles sont les six dimensions de la qualité des données ?
L’exactitude, la complétude, la cohérence, l’actualité, la validité et l’unicité. Nous les utilisons comme vocabulaire commun pour rédiger les règles et publier les scores, en les pondérant selon les enjeux de chaque domaine de données.
Comment choisissez-vous les premières règles de qualité à rédiger ?
Nous partons des éléments de données critiques et de l’impact métier d’une défaillance (une erreur de déclaration réglementaire, un paiement rejeté, un contrat mal tarifé) afin que les premières règles protègent les enjeux les plus importants.
Faut-il un outil dédié à la qualité des données ?
Pas toujours. Beaucoup d’organisations peuvent commencer avec des règles dans leur plateforme existante, comme Databricks ou Informatica. Nous évaluons si un outil dédié tel qu’Ataccama serait rentable au regard de vos volumes et de votre complexité.
Que doit contenir un tableau de bord de qualité des données ?
Pour chaque élément de données critique ou domaine : une courbe de tendance, un seuil, un responsable et une action attendue clairement identifiée. Tout le reste relève de l’analyse détaillée, pas de la première page.
Comment pérenniser les améliorations de la qualité des données ?
En corrigeant les causes profondes à la source, en confiant les anomalies à des responsables identifiés avec des niveaux de service, et en rendant compte des progrès à une instance de gouvernance habilitée à prioriser les remédiations.
Analyses associées
Analyses associées
Why lineage is the fastest route to BCBS 239 evidence
Start with a material risk report and work backwards. Evidence-led lineage connects reported numbers to the controls, decisions and accountable owners behind them.
Building a data quality scorecard your board will read
A board scorecard should explain exposure and the decisions required, not display every validation rule. Build it around critical outcomes, transparent measures and accountable action.
DORA and the data governance function
DORA creates important dependencies on reliable operational information. Data governance should strengthen that evidence without becoming a parallel ICT risk or resilience function.
Échangez sur vos priorités avec un praticien
Une séance de travail de 45 minutes, sans présentation commerciale. Vous repartirez avec au moins trois recommandations concrètes.
Prendre rendez-vous Nous écrire: info@crestqa.co