1 mars 2024

Optimiser la gestion des données avec un Data Quality Manager

Le Data Quality Manager participe à la gestion de la qualité d’une entreprise. Il définit les processus du Data Quality Management et supervise les opérations de surveillance et de nettoyage des données. Les solutions qu’il déploie influent positivement sur les performances de l’entité. De formation bac +5, cet expert en données dispose d’une solide connaissance en informatique, en management et en communication.

Qu’est-ce qu’un Data Quality Manager ?

Le Data Quality Manager (DQM) est responsable de la qualité des données de l’entreprise. Il assure l’intégrité et l’exactitude des éléments utilisés par les différents services. Sa mission principale est de garantir que les données de l’entité sont fiables, complètes et alignées avec la politique de gouvernance de données interne.

Au sein de l’entreprise, le DQM est chargé du pilotage et du contrôle de la production des données. Il doit également mettre en place une démarche d’amélioration continue de la qualité. Pour cela, il travaille en étroite collaboration avec les services métiers, les Data Scientists et Data Engineers.

Quelles sont les missions d’un Data Quality Manager ?

Le Data Quality Manager a un profil polyvalent. Son rôle est de limiter les problèmes de qualité de données, et fournir une data fiable et directement exploitable aux équipes internes. Il est en interaction avec différents services de l’entreprise et ses missions sont variées. Elles s’articulent autour de trois axes : la Data Quality, les projets sur la data et la culture de la donnée.

Assurer la qualité et la fiabilité des données

Dans ce registre, le DQM met en place différentes actions pour assurer la qualité des données entrantes de l’entreprise et maintenir leur intégrité. Voici les trois principales démarches que doit entreprendre le responsable de la qualité des données :

  1. Définir une politique de Data Quality Management. Il s’agit ici de définir les exigences en matière de collecte des données, et définir les normes et règles à respecter en matière de données pour rester aligné avec la stratégie globale de l’entreprise.
  2. Définir et suivre les indicateurs de Data Quality. Le taux d’erreur, de conformité ou encore de redondance sont des outils nécessaires pour mesurer la qualité des données.
  3. Superviser la détection d’anomalies et le nettoyage des données. Seule une analyse continue permet de détecter les défauts qui se sont glissés dans les bases de données. L’utilisation d’outils dédiés à la data permet de normaliser les éléments corrompus.

Participer aux projets en lien avec la data

Tout projet informatique implique une intégration ou une migration de données. Dans ce cadre, le Data Quality Manager doit vérifier si les méthodes utilisées sont conformes à la politique de données de l’entreprise. En participant aux comités de pilotage et aux ateliers de cadrage et de conception, il peut aussi agir sur les orientations prises.

Promouvoir la culture de la donnée

La Data Quality est l’affaire de tous. Sans l’implication de tous les utilisateurs, le risque d’introduction d’une donnée erronée reste élevé. Ici, le rôle du Data Quality Manager est pédagogique. Il s’agit de diffuser les bonnes pratiques en gestion de données et en amélioration de la qualité des insertions.

Comment un Data Quality Manager peut améliorer les performances d’une entreprise ? Les avantages ?

Les entreprises traitent au quotidien un grand nombre d’informations de sources et natures différentes : fichiers, applications métiers ou encore API. Leur format et leur qualité sont hétérogènes. Sans une gestion de données rigoureuse, des erreurs d’origine humaine ou technique peuvent s’infiltrer dans les fichiers de l’entreprise et corrompre leur contenu.

Impacts d’une donnée de qualité médiocre pour l’entreprise

La mise à disposition d’informations erronées présente de réels risques pour les entreprises. Elle peut mener vers de mauvaises décisions ou la mise en place d’une stratégie inadaptée.

Selon une étude réalisée par MIT Sloan, une mauvaise qualité des données occasionne des pertes à hauteur de 15% à 25% du chiffre d’affaires total. Ce chiffre comprend les mauvais choix effectués à partir de renseignements inexacts ainsi que la perte de temps subie par les services informatiques.

Des données erronées peuvent fausser des décisions médicales et mettre en danger le patient. Une adresse postale incorrecte risque d’entraîner la perte d’un courrier important. Ces exemples montrent l’impact négatif que peuvent provoquer les mauvaises données sur l’activité et l’image d’une entreprise.

Apports du Data Quality Manager pour les performances des organisations

Les entreprises prennent de plus en plus conscience de l’importance d’une donnée solide. La mise en œuvre d’une gestion de la qualité des données s’avère indispensable pour assurer les meilleurs renseignements aux collaborateurs. Vous trouvez ci-dessous trois raisons de créer le poste de Data Quality Manager pour votre organisation.

Prendre de bonnes décisions pour l’organisation

Vous avez besoin du chiffre d’affaires des semaines précédentes ou des indicateurs sur la concurrence ? Grâce aux interventions du Data Quality Manager, vous disposez de données fiables pour réaliser vos analyses. Elles conduisent à la mise en place d’un plan d’action efficace ou d’une prise de décisions éclairée. Elles génèrent rapidement des impacts positifs sur les performances de l’entreprise.

Faire gagner du temps aux différentes équipes

Avec des données de qualité, les collaborateurs sont libérés de tâches chronophages comme les vérifications ou les ajustements. Ils peuvent réaliser une analyse ou construire un reporting directement avec des renseignements trouvés sur les bases de données. Ce gain de productivité permet aux équipes de consacrer plus de temps aux processus à plus forte valeur ajoutée.

Adapter rapidement les prévisions aux facteurs internes et externes

Grâce à la gestion des données mise en place par le Data Quality Manager, les entreprises ont la possibilité de réagir rapidement aux fluctuations du marché. Elles peuvent adapter leur stratégie de marketing, moduler la communication vers les clients ou encore ajuster leurs achats au niveau des stocks. Ces pratiques participent à l’amélioration des performances des organisations.

Les outils de qualité de données

Plusieurs types d’outils sont disponibles pour garantir la qualité des données. Leur mise en place doit impérativement inclure les différentes équipes métiers. C’est la condition pour réussir de tels projets.

  • Les outils de centralisation des données permettent d’avoir toutes les informations nécessaires regroupées à un seul endroit.
  • Les outils de nettoyage assurent l’intégrité des données des entreprises.
  • Avec les logiciels de Data Gouvernance, vous pouvez définir les rôles et responsabilités en matière de données et mettre en place des processus pour assurer leur qualité.
  • Quant aux outils de validation, ils surveillent la conformité des données avec les normes de l’entreprise.

Quelle est la différence avec un data engineer ?

Le Data Engineer Analyst est chargé opérationnellement de la détection des anomalies dans les données de l’entreprise ainsi que de leur nettoyage. Son travail consiste à analyser les données, déployer des solutions de mise en conformité et établir des tableaux de bord pour le suivi de la qualité.

Le Data Engineer Analyst collabore en permanence avec le DQM. Il vérifie que ses actions sont en cohérence avec la politique de qualité des données instaurée par ce dernier.

Formation et Compétences requises pour un Data Quality Manager

De formation bac +5 dans un cursus de type école d’ingénieur ou de commerce spécialisée, le DQM doit également justifier d’une expérience de 3 à 5 ans en Data Management ou en Management de projet. L’IA School permet d’acquérir ces compétences dans le domaine de la data. Pour exercer le métier de DQM, le candidat doit disposer d’une profonde culture des données.

  • Ses compétences techniques lui permettent d’être à l’aise avec les outils de contrôle et de nettoyage des données.
  • Avec une expertise pointue du monde de la data, le DQM peut proposer un management en matière de données adapté à l’entreprise.
  • Organisé et doté de savoir-faire en management, il peut piloter des projets informatiques en lien avec la data tout en respectant les contraintes du business.
  • Les candidats au poste de DQM sont par ailleurs de bons communicants. Ils collaborent efficacement avec les services métiers pour promouvoir les bonnes pratiques en Data Management.

 

Le poste de Data Quality Manager est devenu au fil du temps indispensable pour les entreprises. Il met en œuvre la politique de qualité de données et assure l’intégrité des analyses. Cet emploi en plein essor nécessite un Master en Data Science spécialisé sur la technique ou la qualité.

Vous souhaitez exercer le métier de Data Quality Manager ? L’IA School propose des formations diplômantes en IA allant de 3 à 5 ans pour ceux qui désirent acquérir une expertise dans le domaine de l’intelligence artificielle et du Big Data. Contactez sans attendre notre équipe pour en savoir plus sur nos cursus.

 

Découvrez ici les autres types de métiers auxquels prépare IA School.

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