Module 3 · Formation Data Literacy

Qualité des données

Comprendre pourquoi les données se dégradent, comment les mesurer et qui est responsable de leur fiabilité. Un module opérationnel pour toute équipe qui produit ou consomme des données au quotidien.

½ journée
Intermédiaire
Qualité des données
Objectifs pédagogiques

Ce que vous saurez faire après cette formation à la Qualité des données

Maîtriser les 6 dimensions de la qualité

Savoir mesurer l'exactitude, la complétude, la cohérence, la fraîcheur, l'unicité et l'accessibilité d'un jeu de données.

Identifier les causes de dégradation

Comprendre pourquoi les données se dégradent dans le temps et dans les processus — saisies humaines, intégrations, migrations.

Quantifier l'impact d'une mauvaise qualité

Traduire un problème de qualité en impact métier concret : décisions erronées, coûts cachés, perte de confiance.

Mettre en place un suivi de la qualité

Définir des indicateurs de qualité adaptés à son périmètre, des seuils d'alerte et un processus de remontée des anomalies.

Prioriser les chantiers de qualité par impact

Savoir arbitrer entre plusieurs problèmes de qualité en fonction de leur impact sur les décisions et les processus métiers.

Programme

Programme de la formation Qualité des données

Exactitude : la donnée reflète-t-elle fidèlement la réalité ?
Complétude : y a-t-il des valeurs manquantes ? Dans quels champs ? Avec quel impact ?
Cohérence : les données sont-elles homogènes entre les systèmes et dans le temps ?
Fraîcheur : les données sont-elles mises à jour assez souvent pour les usages cibles ?
Unicité : y a-t-il des doublons ? Comment les identifier et les traiter ?
Accessibilité : les bonnes personnes ont-elles accès aux données dont elles ont besoin ?
Exercice pratique : évaluer la qualité d'un jeu de données réel sur ces 6 dimensions
Les 5 causes les plus fréquentes : saisies manuelles, intégrations non contrôlées, évolutions de périmètre, absence de règles, migration
Remonter aux causes racines plutôt que traiter les symptômes : méthode des 5 pourquoi appliquée à la qualité data
Les règles de gestion : comment les formaliser, les documenter et les faire respecter
Prévenir vs guérir : où investir pour un impact maximal sur la qualité ?
Définir des indicateurs de qualité (DQI) adaptés à son périmètre
Seuils d'alerte, tableaux de bord qualité, processus de remontée des anomalies
Qui est responsable de quoi dans la chaîne de qualité : matrice RACI simplifiée
Outils de profiling et de monitoring de la qualité : panorama sans jargon technique
Atelier : construire un premier tableau de bord qualité pour un domaine de données réel
Public visé

Ce module est fait pour vous si...

Équipes qui saisissent ou produisent des données

Vous alimentez des systèmes métiers (ERP, CRM, SIRH) et vous voulez comprendre l'impact de vos saisies sur la qualité globale.

Data analysts et chefs de projet data

Vous passez une part significative de votre temps à nettoyer des données avant de pouvoir les analyser.

Data stewards et responsables de domaine

Vous êtes garant de la qualité d'un périmètre de données et vous cherchez des méthodes concrètes pour l'améliorer.

Toute équipe dont les reportings manquent de fiabilité

Vos tableaux de bord sont régulièrement remis en question parce que les chiffres ne collent pas.

Formation Qualité des données
Tarifs

Tarifs de la formation Qualité des données

Formation individuelle

390 € HT

Accompagnement individuel avec un consultant Limpida. Contenu adapté à votre contexte, votre rôle et vos objectifs spécifiques. Session en présentiel ou visioconférence.

Nous contacter

Session en groupe

1 800 € HT

Session animée pour un groupe de 5 à 10 personnes. Exemples et cas d'usage adaptés à votre secteur. Format idéal pour aligner une équipe ou un département. Sur site ou dans nos locaux.

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Programme sur mesure

Sur devis

Vous avez des contraintes spécifiques — plusieurs groupes, des niveaux hétérogènes, des cas d'usage métiers à intégrer dans le contenu. On construit ensemble un programme adapté à votre réalité.

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