Dans un contexte « d’économie immatérielle » propre au secteur tertiaire, disposer d’un capital de données de qualité est une nécessité primordiale pour l’entreprise. La qualité de ces informations est du reste l’un des 11 facteurs du modèle d’intelligence économique identifiés par l’AFDIE (Association Française pour le Développement de l’Intelligence Economique), dans la catégorie « facteurs de résultats ». Or, un rapport de 2008 réalisé par JEMM Research indique que seulement 16 % des entreprises ont mis en place un programme de qualité de données. Ce risque n’est d’ailleurs que très rarement identifié dans les cartographies des Risk Managers.

Pourtant, le Risk Manager est, de par son activité, amené à manipuler un grand nombre de données parmi lesquelles la description des risques, les actions de prévention, le détail des polices d’assurances, les informations sinistres, des adresses, des contacts, etc. Plus ces données seront nombreuses, anciennes, structurées et fiables, plus le travail du Risk Manager sera précis et efficace. Elles lui permettront notamment d’optimiser :
 sa gestion au quotidien ;

 ses analyses menant à des décisions argumentées et documentées ;

 sa communication interne et externe.

En résumé, cela lui permettra d’impacter plus ou moins significativement la pérennité et les performances de son entreprise.

Le Risk Manager doit donc disposer d’une base de données de référence, interconnectée avec divers autres sources et régulièrement mise à jour. Mais, comme nous venons de le voir, ce puits de données n’aura de réels intérêts que si ces dernières sont homogènes et fiables.

Afin d’étudier les moyens de tendre vers cette qualité des données, distinguons les différentes étapes de gestion : la saisie / les imports automatiques et la validation.

Pour commencer, on ne peut laisser la base totalement accessible par tous. D’où l’intérêt de pouvoir gérer finement des droits d’accès aux données selon les profils d’utilisateurs.

Au niveau de la saisie, il faut par exemple des options pour pouvoir recouper les différentes sources de données, comme la comparaison des montants « année après année ». A titre d’illustration, on peut imaginer que si la saisie N+1 est supérieure de X% à la saisie N, alors le déclarant devra se justifier.
Il est aussi important de limiter le nombre de champs « texte » et de multiplier les listes déroulantes à choix prédéfinis. Ceci permet de guider la saisie et facilite les analyses quantitatives.
On peut de plus éviter les ambigüités en définissant précisément les données attendues à côté des champs à remplir.

Pour simplifier la tâche des utilisateurs non spécialistes mais obligés d’alimenter la base, comme par exemple ceux qui déclarent les sinistres, il faut par ailleurs disposer de formulaires intelligents à l’ergonomie optimisée dont les questions changent en fonction des réponses des utilisateurs.
Ces formulaires doivent également être extrêmement simples pour permettre à des centaines d’utilisateurs répartis dans le monde et parlant des langues différentes de saisir de l’information sans avoir été formés.