Qu’est-ce qu’une donnée de qualité?
Mesurer et monitorer la qualité des données s’avèrent indispensables. S’il n’existe pas de définition universellement reconnue de la qualité des données, il y a des bonnes pratiques partagées. Il existe notamment plusieurs dimensions communément associées aux données de haute qualité.
- Exactitude – toutes les données reflètent correctement l’objet ou l’événement dans le monde réel.
- Exhaustivité – toutes les données qui devraient être présentes le sont.
- Pertinence – toutes les données répondent aux exigences de l’utilisation prévue.
- Actualisation – toutes les données reflètent le moment exact dans le temps.
- Cohérence – les valeurs et les enregistrements sont représentés de la même manière dans et entre les ensembles de données.
4 conseils pour optimiser la qualité des données saisies
Définir de règles de saisies
L’intégrité des données commence dès la saisie dans votre logiciel. La mise en place de normes de saisie des données permet d’apporter un cadre clair et d’homogénéiser les données – conditions nécessaires pour l’exploiter efficacement.
Les règles de saisies peuvent inclure notamment :
- de rendre des champs obligatoires
- le formatage de certains champs
- l’automatisation de certains champs (comme la création de codes de références)
La formation du personnel
Prendre le temps de former les utilisateurs est un investissement très rapidement rentabilisé, en termes de
- réduction des erreurs de saisies
- amélioration de la qualité des données
- augmentation de la productivité
Chez KeeSystem, la formation des utilisateurs fait partie intégrante de KeeXperience, notre méthode éprouvée pour faciliter l’adoption rapide de KeeSense et accélérer la phase de retour sur investissement.
Un guide utilisateur adapté aux besoins
Fournir un guide utilisateur permet à chacun de pouvoir à tout moment consulter les règles d’utilisation du logiciel, son fonctionnement et ainsi d’éviter de nombreuses erreurs.
Chez KeeSystem, chaque nouvel utilisateur reçoit une documentation complète lui permettant une prise en main rapide.
Être accompagné d’un expert
Lorsque la qualité des données est au cœur de la performance de son entreprise, être accompagné par un expert est incontournable. D’une part, cela permet d’aborder certaines questions avec un regard neutre, et par ailleurs, de bénéficier des meilleures pratiques observées chez d’autres acteurs de votre industrie.
Chez KeeSystem, la qualité des données est abordée dès les premiers échanges avec nos clients afin d’identifier comment garantir à chaque étape l’intégrité de vos données.
Comment KeeSense contrôle la qualité des données saisies?
La saisie manuelle des données est souvent source d’erreurs.
Outre l’application des bonnes pratiques mentionnées ci-dessus pour optimiser la qualité des données saisies, KeeSense intègre nativement plusieurs mesures de vérification des données :
- la détection automatique des doublons
- la traçabilité des données saisies (qui a saisi, quand et quelle donnée a été ajoutée ou modifiée)
- l’activation possible d’un circuit de validation des données saisies par un tiers
Ces dispositifs et mesures permettent de réduire la quasi-totalité des erreurs de saisie manuelle et de préserver l’intégrité des données.
Comment KeeSense vérifie la qualité des données importées?
L’une des forces de KeeSense réside dans son intégration fluide dans l’écosystème des gérants indépendants. Au lieu de traiter indépendamment avec chaque banque dépositaire, les flux de données bancaires sont importés dans KeeSystem grâce aux connexions sécurisées et automatisées mises en place avec les banques. À ce jour, KeeSense est en mesure de s’interfacer avec plus de 100 banques dépositaires dans le monde.
De même, les flux d’informations financières tels que Bloomberg ou encore Swift peuvent être importées directement dans KeeSense. Les utilisateurs disposent ainsi d’un seul outil où toutes leurs données – clients, bancaires, financières – sont centralisées.
La multiplication des sources de données importées augmentent mécaniquement le risque d’erreurs. C’est pourquoi plusieurs dispositifs sont mis en place pour contrôler la qualité des données importées.
Vérification quotidienne des données importées
Un tableau de bord en page d’accueil de KeeSense permet de visualiser si les positions et les mouvements de chaque source externe ont été importées. Un code couleur vert est appliqué lorsque l’opération a été effectuée avec succès, un indicateur rouge apparaît en cas d’échec.
Visualisation en temps semi-réel de la réconciliation bancaire
KeeSense inclut une vue mise à jour quotidiennement permettant de visualiser la réconciliation entre les données de la banque et les données présentes dans KeeSense jusqu’au niveau le plus fin (par portefeuilles et par ligne). En cas d’erreur, il est rapidement possible d’identifier la source d’erreur et d’intervenir pour la corriger.
Remontée des anomalies
Le temps de réaction face à une anomalie de données s’avère capital. Plus on réagit vite, plus on limite le risque d’erreur cumulée (erreur de calcul de la valeur, erreur de décision d’achat ou de vente…) Cela permet également d’éviter une reprise manuelle des données et de perdre du temps.
Ainsi, dès le signalement d’une anomalie observée à l’importation de données, l’équipe de KeeSystem investigue afin d’identifier la source de l’anomalie.
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