Construire un Cadre de Qualité des Données

Améliorer la qualité des données ne consiste pas à nettoyer des feuilles de calcul de manière isolée ; cela commence par aligner les efforts sur ce que l’entreprise valorise le plus. Dans le securities lending, cela signifie connecter l’amélioration des données à des résultats concrets tels que maximiser les revenus, gérer le risque contrepartie ou respecter les obligations réglementaires. Un cadre robuste fournit à la fois la structure et la discipline pour agir efficacement.

1. Commencer par les Besoins Métier et les Données Critiques

Chaque initiative d’amélioration doit débuter par la question : que l’entreprise attend-elle de ses données ? Pour une activité de securities lending, les priorités peuvent inclure :

• Croissance des revenus — capture précise des transactions et calcul des frais pour maximiser le rendement des prêts de titres.

• Contrôle des risques — gestion fiable des collatéraux et suivi des expositions contreparties.

• Conformité réglementaire — reporting complet, exact et opportun aux régulateurs.

  
  

Ces objectifs définissent ce que l’on appelle les données critiques. Parmi des centaines, voire des milliers d’éléments, seuls certains influencent directement les revenus, protègent le risque ou garantissent la conformité. Ce sont eux qui doivent être priorisés.

2. Évaluer l’État Actuel

Avant de concevoir des améliorations, il est crucial de comprendre la situation actuelle. Cela nécessite une approche multi-dimensionnelle :

• Interviews et questionnaires auprès des parties prenantes — pour identifier les points de friction, les objectifs stratégiques et les risques métiers liés à la mauvaise qualité des données.

• Profilage et analyse des données — pour mesurer la complétude, la cohérence et l’exactitude des données.

• Cartographie des processus et systèmes — pour documenter les flux de données à travers les processus métiers, les dépendances et l’architecture technique.

  
  

Questions diagnostiques initiales :

• Comment l’entreprise définit-elle des données “de haute qualité” ?

• Quel est l’impact opérationnel ou stratégique lorsque les données sont insuffisantes ?

• Quelle tolérance existe vis-à-vis des données de faible qualité, et où ?

• Quels sont les cadres de gouvernance actuellement en place — ou manquants ?

3. Définir ce qui Compte le Plus

Toutes les données ne se valent pas. Un cadre efficace trace un périmètre clair autour des données les plus importantes pour l’entreprise. Les entreprises doivent :

• Identifier les données de référence et principales essentielles aux processus clés.

• Classer les données critiques selon la réglementation, la valeur financière, l’impact client et l’efficacité interne.

• Concentrer les efforts là où la valeur est la plus élevée — là où de meilleures données se traduisent directement par de meilleurs résultats.

  
  

Cette approche garantit que l’investissement dans la qualité des données produit un retour tangible, plutôt que de diluer les ressources sur des données moins impactantes.

4. Établir Rôles et Responsabilités

La qualité des données durable est un travail d’équipe. Les programmes efficaces s’appuient sur :

• Les parties prenantes métier qui articulent priorités et points de douleur.

• Les data stewards qui définissent les standards et assurent leur respect.

• Les experts métiers et techniques qui comprennent les dépendances processus-systèmes.

• Les équipes de qualité des données qui conçoivent des contrôles, effectuent le profilage et mesurent l’amélioration.

  
  

Une responsabilité claire garantit que la qualité des données n’est pas laissée au hasard : elle devient partie intégrante du fonctionnement de l’entreprise.