Data Quality Manager

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

Le Data Quality Manager est responsable de la définition, de la mise en œuvre et du pilotage des politiques de qualité des données. Son rôle consiste à identifier les problèmes de qualité, à proposer des règles de correction et à suivre les indicateurs de performance associés. Il agit comme un intermédiaire entre les métiers et les équipes techniques, en alignant les exigences business avec les standards de gestion des données. Il ne se contente pas de contrôler, il structure des processus durables de mesure et d’amélioration continue.

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Pourquoi ce rôle est-il essentiel ?

Dans un contexte où les décisions reposent de plus en plus sur les données, il est indispensable d’en garantir la fiabilité. Le Data Quality Manager a précisément pour mission de faire de la qualité un pilier opérationnel et stratégique. Voici les raisons qui rendent ce rôle incontournable :

• Assurer la fiabilité des décisions : des données erronées ou incomplètes peuvent orienter les analyses dans la mauvaise direction et générer des impacts financiers ou opérationnels.
• Réduire les coûts liés aux erreurs : la correction de données après coup, les traitements manuels ou les pertes d’opportunité engendrent des coûts qu’un bon niveau de qualité permet d’éviter.
• Renforcer la conformité réglementaire : des données tracées, justes et complètes sont souvent nécessaires pour répondre aux exigences de conformité sectorielle ou légale.
• Faciliter l’intégration de nouveaux systèmes : une base propre et normalisée est un prérequis à toute migration, interopérabilité ou mise en place de nouvel outil.
• Accroître la confiance des utilisateurs : si les données sont fiables, les équipes métiers seront plus enclines à les utiliser et à baser leurs décisions sur des faits.

En résumé, le Data Quality Manager agit comme un garant des fondations, assurant que les projets data s’appuient sur une matière première exploitable et robuste.

Quelles sont ses missions principales ?

Le rôle du Data Quality Manager ne se limite pas à constater les anomalies. Il agit à tous les niveaux pour structurer, mesurer et améliorer la qualité des données. Voici les principales missions qu’il exerce au quotidien :

• Définir les règles de qualité : il formalise les critères attendus pour chaque champ ou chaque entité, en lien avec les métiers (ex. : pas de valeur vide, valeur comprise dans une liste fermée, unicité…).
• Mettre en place des indicateurs : il conçoit des KPI permettant de suivre l’évolution de la qualité dans le temps et d’identifier les zones critiques.
• Superviser les contrôles automatisés : il participe à la mise en œuvre de tests de qualité dans les pipelines ou sur les bases de données, afin de détecter en continu les écarts.
• Coordonner les plans d’action correctifs : en cas de problème identifié, il pilote les actions de nettoyage, de correction ou d’évolution des règles.
• Animer la gouvernance qualité : il organise des comités, sensibilise les équipes, partage les rapports, et alimente les réflexions stratégiques autour de la qualité.

Ces missions structurent une démarche proactive, continue et collaborative, permettant de faire de la qualité une responsabilité partagée.

À quel moment activer ce rôle dans un projet data ?

Le Data Quality Manager ne doit pas intervenir uniquement en cas de problème. Il joue un rôle préventif et structurant, notamment à certains moments critiques d’un projet. Voici les situations où sa contribution est particulièrement précieuse :

• Lors d’un audit ou d’un diagnostic initial : il identifie les points faibles de la donnée avant toute refonte ou tout projet analytique.
• Avant un projet de migration : il garantit que les données transférées soient nettoyées, normalisées et cohérentes avec les nouvelles structures.
• Dans les projets réglementaires : il s’assure que les données utilisées pour les reportings sont conformes aux exigences en vigueur.
• Lors de la mise en place d’un MDM : il participe à la consolidation et à la fiabilisation des référentiels partagés (clients, produits, fournisseurs…).
• Dans une démarche d’industrialisation : il définit les points de contrôle qualité à automatiser dans les flux de production.

En intégrant ce rôle dès l’amont, les entreprises anticipent les problèmes et évitent les traitements correctifs coûteux et tardifs.

Quels outils utilise un Data Quality Manager ?

Pour mener à bien ses missions, le DQM s’appuie sur une palette d’outils techniques et fonctionnels, adaptés à différents contextes. Voici quelques solutions souvent utilisées dans ce cadre :

• Informatica Data Quality : outil reconnu pour l’audit, le profilage, les règles et la remédiation de la qualité des données.
• Talend Data Quality : solution open source offrant des fonctionnalités de profiling, de validation et de nettoyage des données.
• Ataccama ONE : plateforme combinant qualité, gouvernance et MDM, avec une interface moderne et modulaire.
• DataGalaxy : pour la documentation et la visualisation des règles de qualité, avec une dimension pédagogique.
• Great Expectations : bibliothèque Python open source permettant de définir et tester des attentes qualité dans les pipelines de données.

Ces outils permettent au Data Quality Manager d’agir avec méthode, de manière continue et mesurable, au service d’une donnée fiable et opérationnelle.