Data Management
20/2/2024

Collecte de données : comment fiabiliser le processus ?

Photo de Mohammed Touzani
Mohammed Touzani
Analytical Engineer
Cube entouré de petits cubes

API, formulaires de collecte, consolidation de fichiers... : comment être sûr que la donnée collectée répond aux critères de qualité des données que vous avez identifiés ?

Si l’automatisation reste la façon la plus efficace pour réduire le risque d’erreur, qui dit processus budgétaire, dit intervention d’un certain nombre de parties prenantes, et donc des actions manuelles dans certains cas.

Il est temps de formaliser la collecte des données pour faciliter l’application des règles de saisie et de remontée de données de tous les acteurs concernés. 

Qu’est-ce que la collecte de données ?

La collecte de données est le processus par lequel des informations sont rassemblées, enregistrées et stockées à partir de différentes sources. Cela peut inclure des données numériques ou analogiques. Les données collectées peuvent prendre diverses formes, telles que des textes, des nombres, des images, des vidéos, des enregistrements audio, etc. 

La collecte de données est une étape essentielle dans le cycle de vie de l’information, que ce soit pour la recherche, l'analyse, la prise de décision, ou d'autres objectifs.

Notre méthodologie de collecte de données   

  1. Identifiez vos sources de données : réalisez une revue exhaustive des sources internes (systèmes ERP, bases de données) et externes (rapports économiques, données sectorielles) susceptibles d’influencer le budget. Vous devez savoir d’où proviennent vos données, à quelle fréquence elles sont mises à jour, comment elles sont validées et qui en est responsable. 
  2. Définissez les données requises par catégorie : classez les données en catégories pertinentes en fonction de leur nature et de leur utilisation dans le processus budgétaire. Vous pouvez collaborer avec les parties prenantes pour définir les types de données nécessaires (revenus, coûts, ressources humaines, dépenses en capital, flux de trésorerie...). Cela évitera la duplication ou l’incohérence de vos données. 
  3. Évaluez la qualité et la pertinence des données : reprenez les 12 critères de qualité des données et posez vous les bonnes questions pour chaque typologie de données. 
  4. Établissez des normes et des formats de données : définissez des formats standard pour les données, établissez des conventions de dénomination et précisez les unités de mesure. 
  5. Identifiez vos keys users : établissez un organigramme des responsabilités, détaillant qui est responsable de fournir chaque type de données, qui valide les informations, et qui approuve les données finales. 
  6. Automatisez votre collecte des données : utilisez des outils pour automatiser autant que possible la collecte et réduire le risque d’erreurs humaines (système d’intégration de données, interface de saisie, connexions directes aux sources de données). 
  7. Développez des formulaires de saisie : créez des formulaires standardisés par groupe d’utilisateur pour faciliter la saisie cohérente et structurée des données. Optez pour une saisie intelligente des données avec l’auto-complétion par exemple, ou la reprise de l’historique des données.
  8. Ajoutez des contrôles de qualité intégrés : intégrez des contrôles de qualité tout au long du processus de collecte pour détecter rapidement les erreurs et les incohérences (règles automatisées de validation des données, vérifications croisées entre les départements, mécanismes de signalement des anomalies).

Exemple de plan de collecte de données

Exemple de plan de collecte de données
Rond violet avec fleche vers le haut