Qualité des données : fiabiliser avant d’analyser

On l’oublie souvent : un tableau de bord n’est jamais meilleur que les données qui l’alimentent. Avant d’analyser, il faut fiabiliser.

Les pièges classiques

• Trous de mesure : périodes manquantes qui faussent les totaux.
• Unités incohérentes : kW et kWh mélangés, pas de temps différents.
• Doublons & rattachements erronés : un compteur compté deux fois, un PRM sur le mauvais site.

Les bons réflexes

1. Détecter automatiquement les anomalies (valeurs aberrantes, sauts).
2. Compléter les manques avec des méthodes traçables.
3. Documenter les corrections pour rester auditable.

Une donnée propre, c’est un reporting auquel on peut faire confiance — et des décisions qui tiennent. La qualité n’est pas un luxe, c’est le socle.