Data Cleansing : pourquoi la négligence coûte (très) cher aux entreprises

Dans un monde où 90% des données mondiales ont été produites au cours des deux dernières années, la qualité des données et le data cleansing sont devenus un enjeu vital pour la compétitivité des entreprises.

Pourtant, beaucoup d’acteurs sous-estiment encore l’ampleur du problème.

Selon Gartner, une mauvaise data quality coûte en moyenne 12,9 millions de dollars par an à une entreprise, et 30% des données d’entreprise seraient inexactes ou obsolètes.

Ces chiffres ne sont pas abstraits. Derrière, ce sont des prévisions erronées, des décisions biaisées, des clients mécontents… et une perte de valeur directe.

Un problème sous-estimé mais omniprésent

30% des données d’entreprise sont erronées

Lorsqu’on évoque “données de mauvaise qualité”, on pense souvent à des erreurs isolées. En réalité, il s’agit d’un problème systémique, qui peut prendre plusieurs formes :

Adresses clients incorrectes ➝ un colis renvoyé, une facture impayée.
Doublons dans un ERP ➝ un même fournisseur enregistré deux fois, compliquant la facturation.
Données capteurs mal formatées ➝ des valeurs inutilisables dans un data lake industriel.

Les effets sont cumulatifs : une erreur dans un champ CRM peut se propager dans toute la chaîne analytique et fausser les décisions stratégiques.

Des impacts métiers immédiats

Les responsables ont souvent l’impression que ces “petits problèmes” se règlent en interne. En réalité, ils créent souvent une hémorragie silencieuse :

Perte de productivité (équipes qui corrigent manuellement).
Coûts financiers (erreurs de facturation, stocks mal évalués).
Image de marque (clients agacés par des erreurs répétées).

La fiabilité des données de référence, en particulier, joue un rôle central : si vos référentiels clients, produits ou fournisseurs sont incomplets, l’ensemble de vos analyses et décisions stratégiques est faussé.

En somme : la donnée devient un risque, alors qu’elle devrait être un actif stratégique.

Les coûts cachés de la mauvaise qualité de données

Décisions stratégiques biaisées

Une étude d’Experian menée en 2017 montrait déjà que 92% des entreprises reconnaissaient que leurs données contenaient des erreurs, et que 77% d’entre elles constataient un impact négatif direct sur leurs performances.

Dans la plupart des organisations, ces impacts se traduisent de manière très concrète au quotidien :

Des référentiels incomplets ou doublonnés qui faussent les analyses et les prévisions.
Des erreurs dans les bases fournisseurs ou clients qui ralentissent la logistique et génèrent des coûts supplémentaires.
Des données financières incohérentes qui compliquent les reportings et la prise de décision.

En 2022, plusieurs enseignes européennes ont publiquement reconnu avoir subi des surstocks dépassant 15% à cause de la mauvaise qualité de leurs données produit. Ces erreurs ont immobilisé plusieurs millions d’euros de trésorerie, tout en fragilisant leur supply chain.

Pour un directeur financier, cela signifie du cash bloqué.

Pour un DSI, cela met en lumière une fragilité structurelle du SI.

Pour un comité de direction, c’est une perte de compétitivité face à des concurrents mieux équipés en gouvernance data.

ROI marketing et relation client en baisse

Dans un CRM, les doublons clients entraînent des campagnes redondantes et mal ciblées :

Un même client reçoit trois emails différents pour la même offre ➝ taux de désabonnement en hausse.
Des prospects sont mal notés dans le scoring ➝ priorité donnée aux mauvais leads.

👉 McKinsey estime qu’une base de données nettoyée améliore le ROI marketing de 15 à 20%.

Dans la pratique, c’est un budget de campagnes mieux dépensé, et une meilleure expérience client.

Risques réglementaires et réputationnels

La non-conformité des données peut coûter cher :

Amendes RGPD (jusqu’à 4% du CA mondial).
Sanctions dans la santé ou la finance (Banque de France, CNIL, autorités de régulation).
Et surtout : une perte de confiance durable des clients et partenaires.

En 2023, l’autorité de protection des données d’un pays européen a sanctionné un grand groupe pour avoir conservé des données obsolètes non conformes au RGPD. Résultat : plusieurs millions d’euros d’amende, assortis d’un fort impact médiatique.

Comment structurer un Data Cleansing efficace ?

Les bonnes pratiques incontournables

Un projet de Data Cleansing ne se limite pas à “faire le ménage une fois”. Il s’agit d’un processus industriel, intégré dans vos pipelines :

Profilage ➝ identifier anomalies, doublons, champs manquants.
Déduplication ➝ supprimer les doublons dans les bases.
Normalisation ➝ uniformiser formats (emails, numéros, devises, etc.).
Validation ➝ contrôler en temps réel la cohérence des données entrantes.
Enrichissement ➝ compléter grâce à des sources fiables (bases publiques, API partenaires).

Le rôle du Master Data Management (MDM)

Le MDM consiste à créer une source unique de vérité pour les données de référence (clients, produits, fournisseurs, employés). Il ne s’agit pas seulement de stocker des informations mais de les gouverner de manière cohérente et sécurisée.

Le MDM est ainsi un pilier de la gouvernance des données, garantissant que chaque information critique soit unique, cohérente et exploitable dans la durée.

Un MDM efficace permet de :

Éliminer les incohérences entre systèmes (CRM, ERP, BI).
Réduire les doublons et améliorer la fiabilité des analyses.
Améliorer la conformité en centralisant la gouvernance (RGPD, audits).
Faciliter les fusions/acquisitions, où la consolidation de référentiels est critique.

Exemples concrets :

Dans la banque : un seul identifiant client garantit une vision consolidée pour tous les services.
Dans le retail : un référentiel produit unique fiabilise la supply chain et évite ruptures ou surstocks.
Dans l’industrie : un MDM fournisseur réduit les erreurs dans les achats et rationalise la relation fournisseurs.

L’approche DataOps et gouvernance continue

La qualité des données n’est pas un projet ponctuel mais une dynamique continue.

Avec des outils modernes (Talend, dbt, Airflow, Databricks), une entreprise peut ainsi :

Automatiser le monitoring,
Déclencher des alertes en cas d’anomalies,
Assurer la traçabilité pour la conformité.

En d’autres termes : la qualité devient un réflexe, intégré au cycle de vie des données.

Comment Talend règle le problème

Fiabiliser les données de contacts CRM à l’INSEAD

L’INSEAD faisait face à un enjeu critique : améliorer la qualité des données au sein de son écosystème CRM, qui gérait plusieurs millions de contacts. La fiabilité de ces données conditionnait directement l’efficacité de ses actions marketing et commerciales.

Enjeux du projet :

Supprimer les doublons et corriger les incohérences,
Automatiser les traitements pour réduire les erreurs humaines,
Garantir une base de contacts exploitable et durable.

Travaux réalisés par Dataraise :

Découverte détaillée des exigences métiers et définition des cas de test,
Conception de flux de nettoyage automatisés avec Talend,
Développement et validation unitaire par livrable,
Mise en production progressive, en collaboration continue avec les équipes métiers.

Résultats obtenus :

Une base CRM plus propre, plus fiable, et plus activable.
Des processus automatisés réduisant les coûts de maintenance.
Une performance accrue des actions marketing et commerciales.

Talend apporte toutes les briques techniques nécessaires(profilage, nettoyage, déduplication, enrichissement). Dataraise y ajoute :

Une expertise multi-technos et multi-secteurs
Une TMA hybride France + Tunisie qui garantit la pérennité du dispositif.
Une approche DataOps qui transforme le cleansing en un processus continu.

Conclusion : investir dans la qualité, c’est protéger la croissance

La négligence en matière de Data Quality n’est pas une simple question technique. C’est une erreur stratégique qui coûte :

Des millions d’euros en coûts cachés,
Des centaines d’heures perdues à corriger manuellement,
Des risques accrus de non-conformité.

À l’inverse, un programme structuré de Data Cleansing :

Améliore la fiabilité des décisions stratégiques,
Réduit les coûts opérationnels,
Renforce la conformité réglementaire,
Protège la réputation de l’entreprise,
Accroît le ROI marketing et commercial.

Conclusion : chaque euro investi dans la qualité des données se traduit par plusieurs euros économisés… et par une entreprise plus agile et compétitive.

👉 Parlons de vos projets Data Quality

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