Ce mémoire se concentre sur la façon dont la qualité des données est évaluée dans le milieu de l’assurance. Actuellement, peu d’entreprises disposent d’un service dédié pour mesurer la qualité de leurs données, ce qui peut entraîner une perte de bénéfice pour l’entreprise. En effet, selon une étude de Jack E. OLSEN dans son livre "Data Quality : The Accuracy Dimensions", les données de mauvaise qualité peuvent conduire à une perte de profit de 15 à 20%, ce qui représente un énorme manque à gagner. La plupart des études qui ont été réalisées jusqu’à présent suggèrent la mise en place d’un service ou d’une équipe qui peut, grâce à ses compétences techniques, mesurer la qualité des données de l’entreprise en utilisant différentes méthodes. Le projet mis en œuvre porte sur l’étude de la qualité des données identitaire et contact des assurés chez Generali. Les méthodes utilisées dans cette étude sont dans un premier temps de calculer le taux de remplissage de chaque champ, et dans un deuxième temps, de relever les anomalies des données.