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Données : l’importance de l’intégrité en entreprise

L'intégrité des données

données Nombreux sont les entrepreneurs qui pensent que le développement de leur activité dépend du nombre d’emails prospects qu’ils ont dans leur base de données. Cependant, il n’en est rien. En effet, bien qu’avoir une énorme base de données clients puisse être un atout précieux pour une entreprise, ce n’est pas toujours une garantie de croissance et de succès. Par ailleurs, il faut savoir que développer une base de datasans mettre en place une bonne stratégie peut rapidement devenir un énorme handicap pour une organisation. Concrètement, la clé du succès pour une entreprise est une base de données à la fois précise, cohérente et complète. En d’autres termes, il faut moins s’appuyer sur la quantité et plus miser sur l’intégrité des données. Mais qu’est-ce que l’intégrité des data et quelle est son importance ? Développons ce sujet dans le présent guide.

Intégrité des données : c’est quoi ?

L’intégrité des data, ou Data integrity en anglais, désigne l’exactitude, l’exhaustivité et la cohérence des données tout au long de leur cycle de vie. Pour une entreprise, maintenir l’intégrité des données relève d’une importance capitale, car cela garantit la sécurité des data tout au long de leur existence : de la collecte au stockage, en passant par les transferts, les mises à jour et les sauvegardes.

On distingue deux principaux types d’intégrité des data : l’intégrité physique et l’intégrité logique.

Intégrité physique 

Ce premier type d’intégrité de data concerne la protection des données lorsqu’elles sont stockées, utilisées et déplacées entre différentes applications. Les data sont qualifiées de physiquement intègres quand elles ne sont pas compromises par des menaces physiques. Sont considérés comme telles : les actes de piratage, les coupures de courant ou encore les catastrophes naturelles.

La plupart des entreprises réduisent ce risque en choisissant un stockage basé sur le cloud avec un fournisseur réputé.

Intégrité logique

L’intégrité logique fait référence à l’exactitude et la rationalité des données. Les défis relatifs à ce second type d’intégrité de data incluent les bugs au niveau des logiciels, les défauts de conception et le plus courant de tous : l’erreur humaine.

Pour réduire au minimum les risques, il est possible de s’appuyer sur des systèmes fiables, des processus documentés, des contraintes de vérification qui nécessitent que les data soient saisies dans un certain format et d’autres vérifications d’intégrité à l’exécution.

À noter que l’intégrité des données diffère de la qualité des données, qui se concentre plus sur la pertinence des informations. 

En quoi l’intégrité des données est-elle importante ?

L’importance de l’intégrité des données réside dans le fait qu’il s’agit d’un élément fondamental à la mise en place d’une activité fluide et des revenus durables. En effet, pour une entreprise, l’intégrité des datapermet : 

  • D’offrir une expérience client solide et personnalisée à chaque client ;
  • De garantir la sécurité, l’exactitude et la pertinence des informations contenues dans les applications et outils de l’entreprise ;
  • De maximiser le retour sur investissement ;
  • De prendre les meilleures décisions commerciales ;
  • D’établir des rapports d’activité pertinents.

Enfin, l’intégrité des data permet à une entreprise d’éliminer facilement les data de mauvaise qualité, ce qui par conséquent, contribue à la réduction du budget alloué au stockage des données.

Comment assurer l’intégrité des données ?

Pour atteindre l’intégrité des données, réduire les actions à quelques ajustements à une base de données déjà existante ne suffit pas toujours. En effet, il est nécessaire de tenir compte du modèle de gestion du cycle de vie des données dans son ensemble. Le but étant d’optimiser les processus, les règles et les normes au sein de l’organisation. Mais quelle relation y a-t-il entre l’intégrité des data et la gestion du cycle de vie des data (Data Lifecycle Management ou DLM en anglais) ? Pour répondre à cette question, voyons un à un les différentes phases du DLM.

La collecte

Le processus de collecte de data doit toujours se faire dans le respect des réglementations en matière de protection des données. En d’autres termes, il ne faut collecter que les data qu’on peut stocker. Il faut aussi garantir la pertinence des informations collectées et mettre en place des contrôles de validation si nécessaire.

Le stockage

Garantir la sécurité des data stockées est l’une des conditions préalables à l’intégrité des données. Il est donc essentiel de protéger lesdata de tout acte de piratage et de corruption.

La maintenance des données 

L’une des meilleures façons de garantir l’intégrité et la cohérence des data est d’intégrer les informations en un seul endroit. Pour cela, la solution réside dans la maintenance continue des données ainsi que la synchronisation des informations entre les applications.

L’utilisation

Les entreprises disposant d’une intégrité des données élevée utilisent leurs données dans la prise de décision commerciale et opérationnelle. À cet effet, il est important de savoir créer des rapports permettant de comprendre et d’optimiser ses données.

Le nettoyage

Afin de préserver l’intégrité des données d’une entreprise, il est important de supprimer les données qui ne sont plus conformes aux réglementations sur la protection des données.

L’audit

Pour maintenir l’intégrité des données, il est important de faire une analyse régulière des outils et des CRM utilisés. Pour cela, il existe des outils gratuits qui peuvent identifier les problèmes de données et qui évaluent la qualité des CRM.

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