De nos jours, les données dont dispose une organisation sont souvent comparées à du pétrole brut : une vraie richesse dont l’utilisation directe est limitée ; il faut passer par des étapes successives avant de bénéficier de son potentiel. Comme le pétrole doit subir un raffinage avant de donner carburants, matières plastiques, engrais, détergents, …, de même les données doivent subir une série de traitements avant d’être réellement utilisables : vérification, consolidation, anonymisation, validation, …

Si la mise en place d’ERP tels que SAP a grandement amélioré la qualité des données et donc leur disponibilité en production, il n’en reste pas moins que la qualité de ces données dans les environnements hors production peut demeurer beaucoup plus problématique.

« L’IMPACT FINANCIER MOYEN DE DONNÉES DE QUALITÉ MÉDIOCRE  SUR LES ORGANISATIONS EST DE 9,7 M$/AN »
– GARTNER, 2017

Si l’importance stratégique de la qualité des données est maintenant reconnue, dans la majorité des cas seule la qualité des données en production est au centre des préoccupations. Les avantages amenés par des données de qualité dans l’atteinte des objectifs Métier (et les risques résultant de la médiocrité des données …) sont bien connus des dirigeants et des efforts sont souvent consentis pour l’amélioration de cette qualité.
Il n’en est toutefois pas toujours de même pour les données de test. En effet, si dans les environnements de test, la qualité (et la quantité !) des données disponibles devrait constituer une des préoccupations majeures de toute organisation, l’expérience montre que ce n’est généralement pas le cas.

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Livre blanc écrit par Mathilde Régnier-Dulout, directrice générale adjointe chez Invarture
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