Qualité des données : points de vigilance

Par le 6 mai 2019

Dans l’enquête réalisée par PWC et DFCG sur « Les priorités du directeur financier 2019 », le pilotage de la performance est toujours en tête. Sur les trois leviers d’amélioration de la performance cités, 82% des directeurs financiers plébiscitent l’amélioration de la qualité des données et des analyses.

Données

La qualité des données se mesure au degré de confiance que l’on peut leur accorder. C’est d’autant plus important que les données du contrôle de gestion servent à éclairer les prises de décision dans l’entreprise.

Les critères de la qualité des données

A l’heure de la multiplication des sources de données et du big data, il est important de s’assurer que les critères de qualité d’une donnée sont remplis. Une donnée de qualité est une donnée :

  • Fiable : sans erreur, avec une source validée, ayant fait l’objet d’un test de cohérence
  • Pertinente : utile pour comprendre une situation, faire un constat, prendre une décision
  • Précise : suffisamment détaillée pour décrire un aspect de la réalité, mais pas trop pour éviter la lourdeur de traitement
  • Récente : à jour, adaptée aux évolutions de l’entreprise, sans redondance afin de faciliter les mises à jour.
  • Régulière : assurant l’intelligibilité des données de gestion et leur comparabilité dans le temps et l’espace
  • Sincère : garantissant l’objectivité et la vérifiabilité des chiffres qu’ils soient bons ou mauvais

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Gérer la qualité des données

Rechercher la qualité des données se justifie par leur rôle dans la vie économique de l’entreprise et par le cercle vertueux qu’elles sont censées initier. De plus, elles permettent d’anticiper correctement l’évolution et les résultats de l’entreprise. 

S’assurer de l’exactitude des chiffres

Il est recommandé de :

  • Nommer un responsable de la saisie et de l’exactitude du chiffre 
  • Nettoyer les données redondantes, périmées ou anciennes,
  • Structurer les données en provenance de sources diverses et les dater
  • Identifier et caractériser les données manquantes
  • Effectuer des contrôles de cohérence par croisement des données issues de calculs différents
  • Effectuer les retraitements nécessaires lorsque l’organisation, les périmètres de consolidation ou les business model changent afin d’assurer la comparabilité des données
  • Définir les règles d’estimation des données qui doivent être estimées afin de permettre une diffusion rapide des résultats mensuels et valider que seul le dernier mois est estimé
  • Créer le dictionnaire des données clés de l’entreprise qui mentionnera notamment : la périodicité, le mode de calcul, le service producteur, la source, les services utilisateurs, la nature (structurée, obligatoire…).
  • Organiser la sauvegarde régulière et fréquente des données clés

Donner du sens aux chiffres

Il est important d’interpréter les données. Cela consiste à :

  • Sélectionner les données significatives (KPI) qui éclairent les grands enjeux de l’entreprise 
  • S’assurer que chaque donnée fournit une représentation fidèle du phénomène que l’on cherche à mettre sous contrôle, même si elle n’est pas exacte à 100%
  • Choisir une fréquence de diffusion adaptée au besoin d’utilisation : une diffusion trop fréquente mobilise inutilement de l’énergie et des coûts ; à l’inverse, une diffusion trop lente génère du flou et une perte de réactivité.
  • Soigner la qualité de la présentation afin qu’elle soit compréhensible et agréable à consulter. Une charte graphique définira des règles de présentation communes dans une entreprise.

Pour en savoir plus :

Découvrez l’enquête de PWC, en partenariat avec DFCG, sur les Priorités 2019 du Directeur Financier

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