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La plupart des organisations sur-estiment le niveau de qualité de de leur données
On à tendance à vouloir croire en la véracité et l’exactitude des données
Dis autrement, les données sont vraies jusqu’à preuve du contraire
Dans une démarche de gestion de la qualité, on ne peut pas se permettre uniquement de croiser les doigts et d’espérer que les données sont bonnes…
C’est notre job de vérifier !
Et souvent quand on défini et qu’on mesure le niveau de qualité pour la 1ère fois
Il y a souvent des surprises....
J’ai travaillé pour une société qui s’est rendu compte que pour deux de ses datasets clés, il manquait la moitié des relations
Ou une autre qui avait plus de 30% de doublons dans un référentiel fournisseurs
Avant la mesure du niveau de qualité, personne dans l’organisation n’aurait imaginé que ce soit le cas…
On peut y voir une forme de similarité avec la sécurité informatique par exemple
On ne peut pas juste espérer que tous les utilisateurs/acteurs seront bienveillants…
Il faut prévoir et tester les différents scénarios, et encore plus ceux qu’on ne souhaiterais jamais avoir à affronter
