Pour que l’analyse des données puisse se faire dans de bonnes conditions, c’est la qualité de celles-ci qui doit demander toute votre attention. La qualité des données est l’un des fondements de l’amélioration des rapports d’analyse, et la pierre angulaire d’une meilleure prise de décision grâce aux données.

L’audit, une première mesure indispensable pour s’assurer de la qualité de vos données

Avant de parler de la qualité des données, nous avons besoin de parler de processus de collecte de données. Il est important de mener des audits au cours du processus de déploiement des balises et autres éléments qui vous permettent d’accumuler des données.

  • Echangez avec les développeurs et les chefs de projet pendant le développement
  • Réalisez des tests avant de passer en production. Aménagez votre planning en intégrant ce moment de tests préalables, pour éviter les mises en ligne trop rapides
  • Testez la collecte des données immédiatement après le déploiement. Si vous avez bien mené un audit de la balise et un examen régulier des variables clés avant la mise en ligne définitive, alors il ne devrait pas y avoir de surprises.
  • Le processus de déploiement n’est pas considéré comme complet tant que tous les aspects du code ne sont pas fonctionnels dans un environnement de production. Cela signifie que tant que toutes les données potentielles n’ont pas été vues dans votre outil d’analyse, alors il existe un risque d’erreur au moment de la collecte ou du transfert.

Définir un processus de gouvernance global de la qualité de  vos données

Les différents points que nous venons d’évoquer précédemment vous permettent de cerner les moments clés auxquels vous pouvez intervenir pour mener un « audit ». Et si vous aviez une approche complémentaire plus globale, en mettant en place un processus pour confirmer que les variables sont correctement définies et bien intégrées ? Rien ne vous empêche ainsi de créer un « process » à suivre pour chaque ajout de balises.

Créez des étapes, avec des validations nécessaires, avant, pendant et après le déploiement. Cette organisation n’est pas synonyme de lourdeur et peut très bien se faire sous forme de flux, avec plusieurs intervenants. La seule chose qui compte, c’est de ne jamais griller une étape sous prétexte de gagner du temps. Le risque de faire vite, mais mal, peut avoir un impact sur la qualité des données, et altérer, même durablement, les analyses que vous en tirerez. Outre ces temps forts qui requièrent une attention particulière, le maintient de la qualité de vos données passe par un contrôle continu et régulier.

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