KPI définition
Un KPI, ou Key Performance Indicator (indicateur clé de performance en français), est une mesure quantifiable utilisée pour évaluer le succès d’une organisation, d’un projet ou d’une activité par rapport à des objectifs spécifiques. Les KPI aident à déterminer si les normes de qualité et les résultats obtenus sont conformes aux attentes et aux objectifs stratégiques.
Exemple d’indicateur clé de performance
- Taux de conversion des ventes
- Satisfaction client (NPS)
- Coût d’acquisition client (CAC)
- Taux de fidélisation des clients
Suivi des KPI
Pour assurer le suivi des KPI (Key Performance Indicators), il est essentiel de mettre en place un plan d’action rigoureux et efficace. Cela implique de définir clairement les objectifs à atteindre, de choisir les bons KPI de qualité en fonction de ces objectifs, et de collecter régulièrement les données nécessaires à leur évaluation.
Il est également crucial d’analyser ces données de manière approfondie afin de tirer des enseignements pertinents et de prendre des décisions éclairées. Le suivi des KPI doit être intégré dans une démarche d’amélioration continue, visant à optimiser les performances et les coûts de l’entreprise. Pour cela, il est recommandé d’utiliser des outils adaptés, de mettre en place des indicateurs de suivi et des tableaux de bord pertinents. Enfin, il est essentiel d’impliquer l’ensemble des parties prenantes dans ce processus, afin de garantir une compréhensio partagée des enjeux et des résultats.
Analyse des KPI
L’analyse des KPI de qualité (Key Performance Indicators) est essentielle pour évaluer les performances d’une entreprise. En examinant de près les différents KPI, il est possible d’identifier les domaines qui nécessitent une amélioration et de prendre des décisions stratégiques basées sur des données concrètes. Les KPI de qualité peuvent inclure des mesures telles que le chiffre d’affaires, la rentabilité, la satisfaction client, le taux de conversion, etc. En analysant ces données, les entreprises peuvent mieux comprendre leur performance globale et identifier les opportunités de croissance. Il est également important de suivre l’évolution des KPI au sein de tableau de bord au fil du temps pour évaluer l’impact des décisions prises et ajuster les stratégies en conséquence. En résumé, l’analyse des KPI est un outil de gestion précieux pour évaluer la performance d’une entreprise et prendre des décisions éclairées.
Qualité et indicateur de la données
La réalisation des objectifs d’une entreprise, sa capacité à relever des défis sont intimement liées à la qualité des données collectées, stockées et aux traitements réalisés. Plus ces données seront de qualité, plus l’entreprise optimisera son temps et prendra des décisions stratégiques sûres et surtout rentables.
Les entreprises ayant pris conscience de l’importance de la qualité des données et ayant mis en place des process d’amélioration continue observent une croissance des revenus de 15 à 20% grâce à la prise de décisions « intelligentes ». A l’inverse, Il a été estimé qu’en 2016, les entreprises américaines ont perdu plus de 3 milliards de dollars, du fait de décisions basées sur des données de mauvaise qualité.
Les process d’amélioration doivent intégrer à la fois des suivis de mesure de la qualité des données, des solutions d’optimisation des données entrantes (format de collecte, normalisation, intégrité, sécurité…) et des traitements spécifiques en relation avec les usages internes.
Afin d’estimer le niveau des indicateurs clés de performance de qualité des données, les entreprises et parties prenantes se basent sur sept caractéristiques :
1 – Cohérence de la données
Les données sont enregistrées de la même façon quel que soit le point de collecte et la table de destination. Deux traitements distincts d’une même donnée apportent le même résultat, les données doivent correspondre ou a minima s’aligner.
Contrôle de la qualité : plage de données, calcul de la variance, des écart-type
2 – Précision de la données
La précision d’une donnée est déterminée par son exactitude.
Le taux de précision évalue la valeur mesurée et la valeur exacte de la donnée. La donnée ne doit contenir aucune erreur, être obsolète ou exister en doublon.
Contrôle de la qualité : calcul du taux d’erreur
3 – Complétion
Un ensemble de données de haute qualité est constitué de jeux de données complètes et comprenant assez d’informations exploitables. Des données de haute qualité impactent favorablement le processus de prises de décision.
Contrôle de la qualité : calcul du pourcentage de données contenant toutes les informations nécessaires
4 – Auditable
Toutes les données sont stockés et libres d’accès.
Toutes les actions du traitement, modification sur ces données sont enregistrés et historisés. A minima, lors d’un audit, les informations de ce qui est intervenu, quelle action, la date sont exportables.
Contrôle de la qualité : Taux de données altérées, Taux de données introuvables
5 – Validité
Enregistrement des données au même format selon le point de collecte de facilitant l’usage de la donnée par la suite. Il faut établir des règles de formatage uniques afin d’assurer un taux de validité important.
Contrôle de la qualité : Pourcentage de données où toutes les valeurs sont au format requis
6 – Unicité
Les données sont enregistrées une seule fois à un unique endroit.
La création de doublon est à éviter car engendrant des sources d’erreur. Le suivi de cet indicateur permet d’identifier et d’éviter la double saisie de données.
Contrôle de la qualité : Nombre ou pourcentage de valeurs répétées
7 – Obsolescence
L’intervalle entre la collecte et les analyses attendues répond aux besoins de l’entreprise.
La récupération de la donnée est réalisée au moment opportun au regard de l’usage attendu. Permet de suivre les évolutions efficacement.
Indicateurs clés de performance : la variance temporelle
Il faut bien assimiler que le maintien de niveau de qualité de vos données et son amélioration font parties d’un processus continu au sein de l’entreprise. La mise en place de solutions de Data Quality Management impacte nécessairement à la hausse ce niveau de qualité tout au long du cycle de vie des données. Il est important de choisir les solutions de DQM adaptées à vos besoins et à vos objectifs de qualité attendus.
En complément de ces caractéristiques clés d’évaluation de la qualité des données, Data Enso met en place d’autres indicateurs clés de performance et des tableaux de bord qui apportent une vision supplémentaire sur l’usage de nos solutions de DQM et sur la disponibilité de nos services.
Lors de la mise en place de notre partenariat, l’ensemble de ces KPI de suivi d’activité sont accessibles dans votre espace My Data Enso :
- Nombre de données soumises à validation
- Taux de réponse de nos solutions
- Taux de validation de la donnée (statut “ok”)
- Taux d’enrichissement des sociétés
- Délai moyen des réponses
- Disponibilité des services : serveur, site web, API des solutions
