Du chaos à la clarté : comment résoudre les problèmes de qualité des données les plus courants

Relever les défis liés à la qualité des données

Des données fiables sont le moteur de toute entreprise performante. Qu’il s’agisse d’optimiser les opérations ou de personnaliser l’expérience client, elles alimentent chaque processus stratégique.
Mais lorsque leur qualité fait défaut, les conséquences vont bien au-delà de la simple gêne : elles engendrent des coûts élevés.

Selon Gartner, la mauvaise qualité des données coûte en moyenne 12,9 millions de dollars par an aux entreprises. Ce coût dépasse largement les pertes financières : la productivité diminue, les décisions deviennent incertaines, et même la réputation de la marque peut être compromise. Certaines organisations y consacrent jusqu’à 30 % de leur chiffre d’affaires.

Les causes sont multiples : doublons, données manquantes, formats incohérents, informations obsolètes… Ces défauts minent la confiance, biaisent les analyses et mènent à des décisions erronées.

Le vrai problème ? La qualité des données n’est pas seulement un enjeu technique — c’est un levier stratégique. Les dirigeants sont de plus en plus conscients qu’un manque de fiabilité crée des angles morts dans les prévisions, la performance commerciale, ou la connaissance client.

Dans cet article, nous passons en revue les problèmes les plus fréquents, leurs causes, et surtout, des solutions concrètes pour les corriger. À travers des exemples réels, découvrez comment restaurer la confiance dans vos données — et en libérer tout le potentiel.

Les problèmes de qualité des données les plus courants

1. Données inexactes ou incomplètes

Une salutation qui dit « Bonjour Jean » alors que votre prénom est Michel ? Cette erreur de saisie, due à une faute humaine ou à une mauvaise intégration, nuit à la qualité de l’interaction et à la crédibilité.
Des données absentes — adresse email, numéro de téléphone, etc. — peuvent bloquer un processus commercial ou marketing.

2. Données en double

Lorsque plusieurs systèmes collectent les mêmes informations sans stratégie de dédoublonnage, cela entraîne des redondances, des coûts inutiles, et une perte de cohérence.
Exemple : un client reçoit deux fois le même message marketing, ce qui nuit à l’image de marque et favorise le désengagement.

3. Formats incohérents

« 10 juin 2024 » ou « 06/10/24 » ? L’absence de normalisation des formats (dates, unités, devises) complique l’intégration et fausse les analyses.
Les données non structurées ou obsolètes (PDF, emails, logs…) sont souvent inexploitées, bien qu’elles recèlent une valeur importante.

4. Données fantômes ou silotées

Certaines données restent confinées dans un service, un outil ou un fichier local — c’est le phénomène des “shadow data”.
Les “dark data” sont, quant à elles, stockées mais jamais utilisées, ce qui alourdit les coûts et nuit à l’efficacité globale.

Pourquoi ces problèmes apparaissent-ils ?

L’erreur humaine

La saisie manuelle, l’absence de formation, ou le manque de procédures claires rendent les erreurs inévitables. C’est la première cause de mauvaise qualité des données.

L’intégration de sources multiples

Fusionner des systèmes hétérogènes (ERP, outils SaaS, fichiers Excel) sans harmonisation produit des conflits, doublons et incohérences.

Des limites technologiques

Sans MDM (Master Data Management) ni automatisation, les bases de données classiques deviennent rapidement obsolètes.
Résultat : surcharge, erreurs de migration, absence de gouvernance, données non structurées.

Les défis liés à l’IA

Selon une étude Semarchy, 98 % des entreprises rencontrent des problèmes de qualité des données dans leurs projets IA.
Les causes ? Doublons, mauvaises intégrations, ou contraintes réglementaires mal gérées — autant de facteurs qui génèrent retards, surcoûts et résultats biaisés.

Comment surmonter les problèmes de qualité des données

1. Poser des bases solides

Normaliser les formats, automatiser leur application avec des outils ETL, et mettre en place une stratégie MDM pour synchroniser les données critiques.

2. Utiliser les bons outils

Validation automatisée, dédoublonnage, intelligence artificielle pour harmoniser les sources… Ces solutions réduisent les interventions humaines et augmentent la fiabilité des données.

3. Déployer une gouvernance des données

Définissez des règles claires : audits réguliers, politique de mise à jour, archivage, suppression et formation continue. Une gouvernance rigoureuse est la clé de la durabilité.

4. Assurer la traçabilité des données (data lineage)

Comprendre l’origine des données, leur cycle de vie et leur usage permet d’identifier rapidement les erreurs, de rester conforme et de prendre des décisions en toute confiance.

5. Exploiter l’intelligence artificielle

L’IA peut prédire les incohérences, combler les champs manquants, et s’adapter à vos processus métiers pour renforcer la qualité à grande échelle.

Exemples concrets

Vue à 360° dans le retail

Red Wing Shoes a centralisé ses données pour casser les silos. Résultat : meilleure connaissance client et amélioration significative de la qualité des données.

Données fiables dans la santé

Sanofi a adopté le MDM pour fiabiliser et sécuriser ses données sensibles. Résultat : conformité accrue et gains de productivité.

Qualité renforcée dans la finance

Avec l’aide de Semarchy, AAIS a éliminé les doublons et structuré ses données. L’entreprise a gagné plus de 75 % d’efficacité sur l’ensemble de ses processus.

Du désordre à la clarté

La qualité des données n’est pas un luxe : c’est une condition essentielle pour des décisions fiables, une efficacité opérationnelle et une croissance durable.
Corriger les erreurs, automatiser les contrôles et instaurer une gouvernance solide sont les piliers d’une stratégie data performante.

Chez Semarchy, nous aidons nos clients à transformer leur chaos en clarté.
Prêt à libérer tout le potentiel de vos données ? Contactez nos experts dès aujourd’hui.