La saisie de données consiste à intégrer des informations dans un système. Ces informations sont saisies au clavier, numérisées ou importées depuis une autre source. Ce travail est répétitif et sujet aux erreurs : un chiffre inversé dans un numéro de facture, un nom mal orthographié, une date saisie dans un format incorrect. Les petites erreurs s’accumulent et un rapport basé sur des données erronées aboutit à des conclusions erronées.

L'automatisation a réduit le besoin de saisie manuelle de données. La reconnaissance optique de caractères (OCR) extrait le texte des documents numérisés. Les API transfèrent les données entre les systèmes sans intervention humaine. Les formulaires valident les données saisies avant leur envoi. Cependant, l'automatisation n'est pas parfaite. L'OCR peut mal interpréter l'écriture manuscrite. Les API deviennent inopérantes lorsque les schémas changent. Les formulaires ne peuvent pas détecter toutes les erreurs. La saisie manuelle persiste, notamment pour les sources non structurées et les systèmes anciens. La meilleure pratique consiste à la minimiser. Chaque étape manuelle représente un risque d'erreur. Lorsque la saisie manuelle est inévitable, il est recommandé d'utiliser des règles de validation, de procéder à une double saisie pour les champs critiques et d'effectuer des audits réguliers. Le coût des données erronées est supérieur à celui d'une saisie correcte dès le départ. La saisie de données ne requiert pas de compétences hautement qualifiées, mais elle exige une grande précision. La précision nécessite de l'attention et des outils performants.

Réduire les erreurs de saisie de données

• Règles de validation — vérifier le format et la plage de valeurs à la saisie
• Listes déroulantes et listes de recherche — limiter les choix aux valeurs valides
• Saisie double — saisir les données critiques deux fois et comparer
• OCR et automatisation — réduire les frappes manuelles
• Audits — échantillonnage et vérification des données saisies

La saisie des données est le point de départ du processus de traitement des données. Les erreurs commises à ce niveau se répercutent en aval et deviennent plus difficiles à corriger.