Qu’est ce qu’un Data Quality Manager et que peut-il apporter ?

Le Data Quality Manager est responsable de la “qualité” de la donnée. Il doit s’assurer de la pertinence et de l’utilité que représente une donnée et ce, pour toutes les données de l’entreprise. Il doit donc mettre en place des procédés de contrôle des données entrantes mais aussi réaliser un contrôle de l’ensemble des données de l’organisation à son arrivée.

Une donnée de faible qualité peut avoir plusieurs attributs : incohérence, erreurs, champs de spécification manquants, données en doublon, etc. Une stratégie de gestion de la qualité des données sera mis en place par le Data Quality Manager une fois qu’il aura analysé la situation actuelle de l’entreprise en terme de données non qualifiées. Il utilise différents moyens et outils de Business Intelligence pour effectuer ses tâches en data quality management.

Les techniques de BI seront utilisées pour améliorer la gestion des données pertinentes et qualifiées.

Pourquoi le Data Quality Manager est important ?

Avoir beaucoup de données et réussir à les stocker n’est plus un problème. Par contre, la qualité des données peut souvent poser problème. Avoir une liste de 10 000 emails pour envoyer une newsletter ne servira pas à grand chose si 95% des adresses emails sont erronées ou fausses. Le Data Quality Manager est justement là pour gérer ce critère de pertinence des données, trouver les failles et les réparer. En supprimant ces 95% d’emails inutiles, vous aurez accès à une base saine de 500 adresses, une meilleure situation pour cibler votre message à ces contacts pertinents.

Enfin, grâce aux techniques de Business Intelligence, le Data Quality Manager peut déterminer quelles données sont les plus intéressantes, les plus utilisées, les plus pertinentes pour l’entreprise. Il pourra aussi trouver ce qui affecte cette qualité des données collectées.

Quels sont les bénéfices à attendre grâce au Data Quality Manager ?

Le Data Quality Manager doit pouvoir fédérer l’ensemble des collaborateurs de l’entreprise autour de sa stratégie “Data Quality”. Si chaque employé est responsabilisé à la qualité des données, le temps nécessaire pour les contrôler va diminuer. Enfin, des données fiables et bien définies sont simples à trouver et à utiliser, les collaborateurs gagnent donc en productivité.