Qu’est-ce que le métier de Data quality manager ?

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Ce métier ne vous dit peut-être rien ? Ou vous semble vague ?

Cela n’a rien d’étonnant, le Data quality manager est un nouveau métier qui se développe dans de nombreuses organisations.

Aujourd’hui, les entreprises souhaitent exploiter les pleins pouvoirs de la donnée pour en faire un avantage concurrentiel.

Les entreprises ont besoin de données de qualité pour améliorer leurs pratiques et se développer sur le long terme.

Pour elles, les données sont stratégiques. À condition qu'elles soient de qualité pour que les entreprises puissent les exploiter. C'est notamment une des problématique de la Data Governance.

C’est là que le Data quality manager intervient.

Quel est le rôle d’un Data Quality manager ?

Le Data quality manager est chargé de superviser et de garantir la qualité des données.

Il veille à ce que les données soient précises, fiables et conformes aux besoins de l'entreprise et aux exigences réglementaires.

Il assure la démarche de Data quality management en continu. Sa mission est claire, 

rendre exploitable les données de l’entreprise pour les différents services et utilisateurs.

Le Data quality manager est un peu le contremaître de la Data

Il supervise le bon fonctionnement des processus et outils internes, et intervient en cas d’anomalie.

Il intervient dans deux grandes étapes majeures.

‍Au quotidien, il réalise diverses missions, comme : 

• L'évaluation de la qualité des données ; cela consiste à détecter les erreurs, les incohérences, les doublons, les données manquantes, etc.
• L’élaboration de normes et de politiques ; cela peut inclure des règles de saisie des données, des processus de nettoyage des données, et des normes de validation.
• La supervision du nettoyage des données ; Il nettoie les données pour éliminer les erreurs, les doublons, les incohérences et les valeurs aberrantes. 
• L’amélioration continue des pratiques d’utilisation de la donnée ; cela implique la création d’outils pour automatiser certaines corrections des données.
• Le reporting sur la performance des données ; dans le but d’analyser les pratiques de l’entreprise et axer les efforts sur les tâches à haute valeur ajoutée. Mais aussi impliquer les équipes et les dirigeants dans les projets.

Pour réaliser ses missions, il travaille en collaboration avec les services IT et les équipes métiers concernés par les projets de Data quality management en œuvre.

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Les entreprises ont besoin d’un responsable de la qualité des données

Sans lui, il est difficile pour les entreprises d’assurer la qualité des données.

Au sein des organisations et sur le web, de nombreuses sources et variétés de données existent. Formant un environnement Big data complexe.

Dans certaines configurations d’entreprise, il peut être difficile d’assurer la fiabilité et la mise à jour des données.

Sans professionnel dédié pour assurer cette mission, il est aisément possible de faire des erreurs, de laisser des données incorrectes s’immiscer dans les fichiers de l’entreprise.

Sans données propres et de qualité, les dirigeants prendraient des décisions inadaptées, voire contre productives pour le développement de l’entreprise.

Exploiter des données incorrectes peut aboutir à de nombreux risques, comme : 

• Prendre des décisions erronées ; 
• Augmenter les coûts de fonctionnement ; 
• Perdre en efficacité opérationnelle ; 
• Perdre des clients ; 
• Avoir un problème de conformité ; 
• Etc.

D’ailleurs, de nombreux dirigeants d’entreprises se sont exprimés sur la qualité des données et leur impact dans leur organisation. Un dirigeant sur quatre affirme n’avoir toujours pas confiance dans les données de son entreprise, d’après le rapport d’ Ernst & Young.

Des études viennent confirmer leurs déclarations, comme celle réalisée par le MIT Sloan.

Elle confirme que des données de mauvaise qualité impactent considérablement la santé financière des organisations, de 15 à 25 % du chiffre d’affaires réalisé.

La qualité des données est liée au chiffre d'affaires de l’entreprise.

Bref, exploiter des données non fiables peut s'avérer dangereux.

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Les problèmes de données à résoudre

Les problèmes de données est due principalement à un manque de bonnes pratiques et de processus lors de la phase de saisie ou d’enregistrement d’une donnée par les utilisateurs.

Cela se traduit par : 

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Le Data quality manager s’appuient sur des critères de Data quality pour résoudre les problèmes de données.

Les critères de Data quality sont les repères des entreprises perdues dans le brouillard du Big Data.

Grâce à ces critères, le Data quality manager pourra définir le niveau de qualité des données.

Ci-dessous, un schéma représentant les critères de data quality : 

• La complétude
• L’unicité
• La précision
• La clarté
• La cohérence
• La Traçabilité
• La fraîcheur
• La disponibilité

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Chacun de ces critères sera analysé et surveillé dans le processus de Data quality management afin d’évaluer le niveau de risque potentiel pour l’entreprise.

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Le guide du data quality management - Zeenea 

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Quelles sont les compétences d’un Data Quality manager ?

Le Data quality manager a une double casquette, celle d’un professional Data + celle d’un expert qualité.

Il doit donc posséder de solides compétences en analyse de données et avoir une approche problem solving.

Son quotidien est d’identifier des problèmes, des blocages qui entravent la qualité des données afin d’y apporter une solution fiable sur le long terme.

Cela demande beaucoup de patience et de rigueur.

En consultant les offres d’emploi disponibles en ligne, nous avons identifié 4 grandes compétences majeures, nécessaires à l’exercice de son métier.

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Gérer des projets de Data quality management

C’est la macro compétence du responsable de la qualité des données. Cela comprend le développement et la supervision des processus de contrôle de la qualité pour les données du référentiel.

Cela concerne aussi la mise en place des procédures d’identification des erreurs de données et les plans d’actions pour les corriger.

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Normaliser les données

Tout d’abord, il commence par comprendre les besoins de l'entreprise en matière de données normalisées. Il travaille en étroite collaboration avec les parties prenantes pour définir les normes et les exigences de normalisation spécifiques à l'entreprise.

Puis, dans un second temps, il identifie les sources de données dans l'entreprise, telles que les bases de données, les fichiers, les systèmes de collecte de données, etc. Cette étape permet de recenser l'ensemble des données à normaliser.

Ensuite, le Data Quality Manager établit des normes de normalisation qui définissent la manière dont les données doivent être structurées, formatées et enregistrées. 

Cela peut inclure des conventions sur la manière de saisir les données, les unités de mesure, les codes de classification, etc.

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Assurer le reporting de la performance des données

Il génère des rapports réguliers sur la qualité des données et les indicateurs de performance liés au référentiel. 

Le but est d’informer la direction et les parties prenantes de l'organisation sur les progrès et les problèmes liés à la qualité des données.

Des outils de visualisation sont utilisés pour communiquer au mieux les performances des données.

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Former et sensibiliser les collaborateurs

Il organise des formations pour sensibiliser les employés aux enjeux de la qualité des données et les former aux bonnes pratiques.

En accompagnant les collaborateurs à prendre conscience de l’importance de la qualité des données, on réduit considérablement les risques en interne.

Cela permet également d’optimiser la performance de l’entreprise sur le long terme, en faisant des collaborateurs des acteurs dans le processus de Data quality management.

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Quels sont les secteurs dans lesquels il peut exercer ?

Lorsque l’on possède des compétences en Data quality management, il est possible de travailler dans une multitude de secteurs. 

Banque, assurance, Tech… 

D’ailleurs les offres d’emplois diffusées en ligne le montre, le profil des entreprises recruteuses est varié.

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Les entreprises qui recrutent sont issues de secteurs différents, mais ont toutes un point commun : elles sont de taille conséquente.

Ce qui fait sens, les organisations qui s’inquiètent de la qualité de leurs données sont généralement celles qui en disposent en masse. 

Les grandes entreprises sont donc plus préoccupées par le Data quality management.

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Quel est le salaire d’un Data Quality manager ?

Le Data quality manager occupe un rôle stratégique au sein de l’entreprise. Sa responsabilité est de taille, ce qui vient justifier les salaires élevés proposés par les recruteurs.

Bien sûr, sa rémunération dépendra de son expérience et de son secteur de spécialisation. Certains domaines d’activité étant plus lucratifs que d’autres.

Voici une moyenne réalisée à partir des différentes annonces diffusées en ligne.

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Sur Glassdoor, le salaire moyen d’un Data quality manager s'élève à 59 000 euros brut.

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Vers quel métier peut-il évoluer ?

Après une expérience en Data quality manager, il est possible d’évoluer vers des postes plus stratégiques, comme Chief data officer, Head of Data. Ou vers des postes plus spécialisés, comme consultant Data quality, Business analyst…

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Quelles formations pour devenir Data Quality manager ?

À ce jour, il n’existe pas de formation spécifique pour devenir Data quality manager. C’est un métier encore récent qui se développe dans les organisations depuis quelques années seulement.

Souvent, ces professionnels proviennent d’une formation supérieure en Data science ou en informatique.

Le métier demande des compétences en analyse de données et en optimisation de processus et outils informatiques. C’est donc logique que la plupart des candidats soient issus de ces deux filières.

Pourtant, d’autres profils exercent le poste de responsable de la qualité des données. 

Des personnes qui se sont formées à la Data analyse durant leur parcours professionnel et qui, au fil de leurs expériences professionnelles, ont évolué vers des postes plus stratégiques.

Donc deux parcours sont possibles pour accéder à ce métier.

• Parcours 1 : suivre une formation classique - Licence, Master

Avantage : les formations classiques (Licence, master) permettent d’enrichir sa culture en Big Data, et d’acquérir des savoirs généralistes. 

Limite : ce sont des formations qui s’étalent sur deux ou cinq ans. Cette longue durée de formation peut être un frein pour les personnes qui souhaitent rejoindre rapidement le marché du travail. 

• Parcours 2 : suivre une formation professionnalisante - Bootcamp

Avantage : Formation courte, orientée sur l’acquisition de compétences pour devenir rapidement opérationnel en entreprise.

Limite : c’est un format de formation intense qui demande une vraie implication de la part des candidats. Durant plusieurs semaines, les apprenants vont devoir travailler sur des projets professionnels.

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Le Bootcamp DataBird pour débuter sa carrière dans la Data

Le Bootcamp Data analyse de DataBird est une formation intense qui forme aux métiers de la Data.

Il s’adresse aux personnes qui souhaitent acquérir de nouvelles compétences Data pour évoluer dans leur poste ainsi qu’aux personnes qui souhaitent se reconvertir dans la Data.

À travers un programme de formation de 12 semaines, les apprenants apprennent les compétences les plus recherchées par les entreprises. Comme : 

• Interagir avec une base de données avec SQL
• Analyser des données internes et externes à l’entreprise
• Modéliser des données grâce aux outils de Dataviz
• Gérer des projets Data

Grâce à des formateurs experts, reconnus sur le marché français et à une pédagogie orientée sur la pratique ; les apprenants sont directement opérationnels à la fin de leur formation.

Après 12 semaines, ils sont prêts à travailler au sein d’une entreprise, sur des projets Data.

93 % de nos alumnis sont en poste dans les 6 mois qui suivent la formation.

Vous souhaitez en savoir plus sur le bootcamp et sa cohérence avec votre projet professionnel ? 

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