Qualité des données :
approches et pratiques à adopter

Le problème n'est pas le manque de données, c'est leur fiabilité.

Doublons, valeurs nulles, données obsolètes, conflits de versions entre fichiers : la donnée qui alimente votre budget se dégrade à chaque étape, de la saisie jusqu'à l'agrégation. 55 % des responsables financiers européens reconnaissent que des informations limitées ou obsolètes faussent leurs prévisions.

Entre le contrôle manuel qui consomme vos week-ends et la confiance aveugle dans des sources jamais auditées, ce guide propose une troisième voie : poser des normes à la source, modéliser proprement vos données et automatiser les contrôles tout au long de la chaîne.

Pas un traité théorique sur la gouvernance : 12 critères de qualité activables, une trentaine de règles de gestion prêtes à transposer, une méthode de modélisation dimensionnelle et l'exemple concret de tests automatisés avec dbt.

Ce que vous allez réellement utiliser

Des outils prêts à l'emploi, pas des concepts : voici ce que contient le guide.

‹

01 / 05

Les 12 critères de qualité

Unicité, complétude, exactitude, conformité, fraîcheur, traçabilité... 12 critères de mesure adaptés au pilotage financier, pour auditer vos données et prioriser celles dont la mise à jour a le plus de valeur.

02 / 05

La modélisation dimensionnelle

Faits, dimensions, clés primaires, schéma en étoile ou en flocon : une méthode en 4 étapes pour transformer vos données brutes en un modèle d'analyse fiable, qui élimine les doublons et tient à l'échelle.

03 / 05

Le catalogue de règles de gestion

Cohérence des totaux, écarts par rapport à l'historique, valeurs aberrantes, versioning, droits d'accès : une vingtaine de règles prêtes à transposer pour automatiser vos contrôles et bloquer les erreurs avant qu'elles ne se propagent.

04 / 05

Le Data Quality Program

Une démarche en 5 étapes et une cartographie des points de dégradation, de la création de la donnée jusqu'au reporting, pour corriger les causes à la source plutôt que de payer des remèdes coûteux en aval.

05 / 05

Les tests automatisés avec dbt

Graphe de dépendances, tests standard et métier, versioning du code SQL : l'exemple concret de Data Build Tool pour valider la donnée à chaque mise à jour et fiabiliser vos prévisions sans y passer vos week-ends.

›