Qualité et gouvernance des données
Une gouvernance solide des données est indispensable pour exploiter pleinement la valeur d’un ERP. Avec l’expertise FiveForty, vous structurez, sécurisez et standardisez vos données afin de garantir leur fiabilité, leur cohérence et leur disponibilité dans Dynamics 365.
Enjeux de la gouvernance des données dans Dynamics 365
- Qualité et cohérence insuffisantes des données entre services
- Multiplication des sources et absence de référentiels unifiés
- Risques liés à la conformité, à la sécurité et aux accès
- Processus métiers limités par des données incomplètes ou obsolètes
- Difficulté à exploiter les données pour le pilotage et l’analyse
Notre approche de la gouvernance des données Dynamics 365
FiveForty accompagne les entreprises dans la mise en place d’une gouvernance data claire et opérationnelle. Nous définissons les rôles, responsabilités et règles de gestion qui garantissent la qualité de vos données dans Dynamics 365. Notre approche repose sur des référentiels solides, une normalisation des structures, une gestion maîtrisée des droits et un cycle de vie des données contrôlé.
Nous intervenons également sur la sécurisation des flux, la documentation des processus et l’optimisation des pratiques de saisie. L’objectif est d’assurer une donnée fiable, exploitable et alignée avec vos besoins métiers. Une bonne gouvernance data renforce l’efficacité, fluidifie le pilotage et prépare vos équipes à tirer parti de l’IA et de l’analytique avancée.
Nos services de gouvernance data pour Dynamics 365
- Définition de la gouvernance data et des responsabilités
- Construction et normalisation des référentiels métiers
- Mise en place des règles de gestion et contrôles de qualité
- Structuration des droits d’accès et de la sécurité
- Documentation, bonnes pratiques et formation des équipes
- Alignement ERP, BI et processus métiers
Les bénéfices clés d’une gouvernance des données Dynamics 365
- Données fiables et cohérentes dans toute l’organisation
- Meilleure exploitation de Dynamics 365 et des outils BI
- Réduction des erreurs et des retraitements manuels
- Base solide pour l’IA, l’automatisation et les analyses avancées
La qualité des données, socle de tout le reste
Un ERP performant alimenté par des données fausses produit des décisions fausses, plus vite.
Identifier les défauts récurrents
Doublons de tiers, référentiels articles incohérents, adresses obsolètes, imputations analytiques approximatives : ces défauts se mesurent avant de se corriger.
Dédoublonner et fiabiliser les référentiels
Clients, fournisseurs, articles : ce sont les référentiels partagés qui polluent le plus d’usages en aval. Leur assainissement produit le gain le plus visible.
Définir des règles de saisie
Champs obligatoires, formats normalisés, contrôles bloquants à la création : empêcher l’erreur coûte infiniment moins cher que la corriger ensuite.
Désigner des propriétaires de données
Chaque référentiel doit avoir un responsable identifié, habilité à trancher sur les règles et sur les cas litigieux. Sans propriétaire, la qualité se dégrade mécaniquement.
Mesurer et suivre dans le temps
Taux de complétude, taux de doublons, ancienneté des fiches : quelques indicateurs suivis régulièrement permettent de détecter une dérive avant qu’elle ne devienne un chantier.
Préparer les usages avancés
Décisionnel, automatisation et intelligence artificielle amplifient la qualité des données comme leurs défauts. L’assainissement précède ces projets, il ne les suit pas.
C’est exactement ce qui se joue avec Copilot dans Dynamics 365 : l’IA ne vaut que ce que valent vos données, et un référentiel non maîtrisé produit des réponses fausses énoncées avec assurance.
UNE QUESTION ? une réponse.
Questions les plus fréquentes
Sans règles claires, la donnée devient incohérente, difficile à exploiter et source d’erreurs métiers. Une gouvernance robuste assure qualité, fiabilité et cohérence, tout en renforçant l’efficacité opérationnelle et analytique.
Idéalement avant, mais elle peut être mise en place à tout moment. Une gouvernance bien définie fluidifie la conception, sécurise les processus et améliore la qualité des données existantes.
Parce que tous les usages en dépendent : reporting, automatisation, intelligence artificielle. Un système performant alimenté par des données fausses ne corrige pas les erreurs, il les industrialise et les diffuse plus vite.
Par celui qui pollue le plus d’usages en aval : généralement les tiers — clients et fournisseurs — puis les articles. Ce sont les référentiels partagés par la plupart des processus.
Par des contrôles bloquants à la création, des règles de saisie explicites, un propriétaire identifié pour chaque référentiel et quelques indicateurs suivis régulièrement — complétude, doublons, ancienneté.
Oui. Ces usages amplifient à la fois la valeur des données justes et l’effet des données fausses. Lancer un projet d’analyse ou d’IA sur des référentiels dégradés produit des conclusions erronées avec beaucoup d’assurance.