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Data Quality Audit —
fiabilisez votre patrimoine data

Un diagnostic quantitatif et qualitatif de vos données — cohérence, complétude, actualité. Identification des lacunes, erreurs et redondances, avec un plan de remédiation concret pour maintenir un haut niveau de fiabilité dans la durée.

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Data Quality Audit Limpida
Pourquoi

Pourquoi réaliser un audit de qualité des données ?

Vos données vous mentent peut-être

Des données en apparence propres peuvent cacher des doublons silencieux, des valeurs aberrantes ou des règles de calcul contradictoires. L'audit les révèle avant qu'elles ne faussent vos décisions.

La qualité se dégrade en silence

À chaque migration, intégration ou mise à jour de système, des données se dégradent sans que personne ne s'en aperçoive. Un audit régulier détecte ces dérives avant qu'elles ne deviennent des problèmes structurels.

Le RGPD ne pardonne pas

Des données mal maîtrisées — doublons de profils clients, durées de conservation non respectées, accès non tracés — exposent votre organisation à des risques réglementaires concrets et mesurables.

Un rapport, pas un tableau de bord de plus

On ne vous remet pas un score qualité abstrait. Chaque constat est accompagné d'une action concrète, priorisée par impact et faisabilité, avec les équipes et les délais associés.

Nos offres

Deux approches selon vos enjeux

Audit fonctionnel

Pertinence métier & gouvernance

Évaluation des données en fonction de leur pertinence et utilité pour les besoins métiers. Pour les directions métiers et équipes data souhaitant garantir la fiabilité des données dans leur système décisionnel.

Vérifier la pertinence des données dans les processus métier et leur adéquation avec les objectifs stratégiquesIdentifier les lacunes et incohérences : données manquantes, doublons, valeurs non conformesMesurer la qualité perçue par les utilisateurs métiers et les freins à l'exploitationÉvaluer les processus de gouvernance et leur efficacité dans la gestion de la qualité
Audit technique

Systèmes & flux de données

Examen des systèmes et flux de données pour évaluer leur robustesse et leur capacité à produire des données fiables. Pour les équipes IT cherchant à garantir une infrastructure performante.

Intégrité des données : analyse des bases et systèmes sources pour détecter erreurs et anomaliesQualité des flux de données : évaluation des processus de transformation et d'intégration inter-systèmesPerformances des systèmes : mesure de l'efficacité dans la validation et gestion de la qualitéConformité aux normes et réglementations (RGPD, normes sectorielles)
Tarifs

Choisissez l'offre qui vous convient

DQ Audit Fonctionnel

7 000 € HT

2 à 3 semaines

Analyse centrée sur l'adéquation des données avec les besoins métiers.

Profilage qualité sur périmètre ciblé
Évaluation de la gouvernance et conformité
Rapport qualité et plan de remédiation priorisé
En savoir plus

DQ Audit Technique

8 000 € HT

2 à 4 semaines

Analyse approfondie des systèmes et flux pour garantir qualité technique et conformité réglementaire.

Revue des pipelines ETL/ELT et règles de validation
Analyse de l'intégrité et des performances systèmes
Recommandations d'automatisation des contrôles
En savoir plus

DQ Audit Avancé

15 000 € HT

4 à 6 semaines

Évaluation globale combinant fonctionnel et technique pour une stratégie d'amélioration complète.

Tout le DQ Audit Fonctionnel et Technique
Scoring qualité multi-domaines avec dashboard
Roadmap de mise en qualité continue (DQM)
En savoir plus
Methode

3 ateliers, 6 etapes

01
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Analyse préliminaire

Atelier 1 — ½ journée

Atelier collaboratif avec vos équipes IT, métiers et data pour comprendre vos enjeux de qualité et définir le périmètre d'audit.

Cartographie des sources et domaines de donnéesIdentification des problèmes qualité connusDéfinition des critères de qualité attendus
02
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Planification

En interne

Structuration de l'audit avec objectifs précis, ressources et livrables. Priorisation des domaines à auditer en premier.

Matrice de priorisation des domaines critiquesCalendrier détaillé partagé avec vos équipesSélection des outils d'analyse (KNIME, etc.)
03
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Collecte des données

Atelier 2 — 1 journée

Constitution d'un échantillon représentatif via interviews ciblées et analyse des documents techniques et opérationnels.

Extraction et profilage automatisé des jeux de donnéesEntretiens avec propriétaires et utilisateurs des donnéesRevue des politiques et règles de gestion existantes
04
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Analyse & scoring

En interne

Evaluation de la qualité, détection d'anomalies et mesure de la conformité réglementaire.

Scoring qualité par dimension (complétude, unicité, cohérence…)Détection des doublons, valeurs manquantes et anomaliesIdentification des causes racines des problèmes
05
05

Rapport d'audit

Atelier 3 — restitution

Rapport complet avec cartographie visuelle des constats, présenté lors d'un atelier de restitution.

Dashboard de scoring qualité par domaineRecommandations concrètes et opérationnellesRoadmap de remédiation priorisée par impact
06
06

Suivi & mise en oeuvre

Accompagnement continu

Monitoring continu pour s'assurer que les améliorations sont pérennes et maximisent la valeur des données.

Accompagnement dans la mise en place des règles qualitéMise en place de contrôles automatisés en continuMontée en compétence des équipes data
Prenons rendez-vous

Vous souhaitez être audité dès maintenant ?

Évaluez et optimisez vos systèmes, processus et pratiques de qualité des données. Contactez-nous pour planifier un audit adapté à vos besoins.

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Data Quality Audit Limpida
Questions fréquentes

Tout ce que vous voulez savoir sur l'audit qualité des données

Les questions que nos clients posent le plus souvent avant de se lancer.

L'audit évalue six dimensions reconnues comme standard dans la gestion de la qualité des données : la complétude (absence de valeurs manquantes), l'unicité (absence de doublons), la cohérence (absence de contradictions entre systèmes), l'exactitude (conformité par rapport à la réalité), la validité (respect des formats et règles métier), et l'actualité (fraîcheur des données). Chaque dimension reçoit un score, ce qui permet d'identifier précisément où agir en priorité plutôt que de traiter la qualité comme un problème global.
L'audit fonctionnel s'adresse aux directions métier et équipes data confrontées à un manque de confiance dans les chiffres : doublons dans les référentiels clients, KPIs qui varient selon qui les calcule, données manquantes dans les rapports. L'audit technique s'adresse aux équipes IT qui veulent vérifier l'intégrité des pipelines, la robustesse des transformations inter-systèmes, ou la conformité RGPD des flux. L'audit avancé combine les deux — recommandé quand les problèmes de qualité touchent à la fois les usages métiers et l'infrastructure.
C'est précisément l'un des cas où l'audit apporte le plus de valeur. Les problèmes de qualité les plus critiques sont souvent inter-systèmes : un client enregistré différemment dans le CRM et l'ERP, des règles de calcul contradictoires entre la BI et le système source. La phase de collecte cartographie tous vos systèmes sources, et l'analyse détecte les incohérences de référentiels, les doublons inter-bases et les transformations qui dégradent la qualité. Le rapport inclut une recommandation de gouvernance pour prévenir ces problèmes dans la durée.
Non. L'audit est une opération purement analytique et non intrusive. Nous travaillons sur des extractions ou des accès en lecture seule — jamais directement en écriture sur vos systèmes de production. Le protocole d'accès est défini avec vos équipes IT et sécurité en phase de planification. Aucune donnée n'est modifiée, supprimée ou exportée hors de votre périmètre sans votre accord explicite.
Le plan de remédiation est le livrable central : pour chaque problème identifié, il précise la cause racine, l'action corrective recommandée, l'équipe responsable, le délai estimé et l'impact attendu. Les actions sont classées en trois niveaux : quick wins réalisables en quelques jours, chantiers à moyen terme, et améliorations structurelles de gouvernance. Certaines actions peuvent être mises en oeuvre par vos équipes internes. D'autres nécessitent un accompagnement — nos consultants peuvent prendre en charge tout ou partie de la mise en oeuvre si vous le souhaitez.
L'audit avancé inclut une roadmap de mise en qualité continue (Data Quality Management) : définition de règles de contrôle automatisées, mise en place d'indicateurs de suivi, désignation de propriétaires de données par domaine et calendrier d'audits récurrents. L'objectif est que vos équipes soient autonomes pour piloter la qualité dans la durée, sans dépendre d'une intervention externe à chaque fois.