Pourquoi la fiabilité d'une donnée commence à la source

On investit souvent dans des outils de visualisation, des algorithmes d'analyse ou des plateformes de reporting sans se poser une question fondamentale : les données qui alimentent ces outils sont-elles fiables ? La réalité est que la qualité d'une analyse ne peut jamais dépasser la qualité des données sur lesquelles elle repose. Et cette qualité se joue dès la source.

Une donnée erronée à la source contamine tout ce qui en découle. Si un commercial saisit mal le montant d'un devis dans le CRM, le tableau de bord des prévisions de vente sera faux. Si une adresse client est incomplète dans l'ERP, les campagnes marketing seront moins efficaces. Si un code produit est mal renseigné, les analyses de stock perdent tout sens. Les erreurs à la source se propagent et s'amplifient à travers les systèmes.

La fiabilité à la source signifie que la donnée est correcte, complète et structurée dès sa première saisie ou sa première collecte. Cela implique que la personne ou le système qui crée la donnée respecte des règles précises : formats standardisés, champs obligatoires renseignés, valeurs cohérentes avec les référentiels existants.

La fiabilité d'une donnée ne se décrète pas a posteriori : elle se construit dès le premier point de contact avec l'information. En investissant dans la qualité à la source — par la standardisation, la formation et l'automatisation — vous posez les fondations d'un système d'information fiable et d'une prise de décision éclairée. La donnée la plus facile à corriger est celle qui n'a jamais été erronée.