L’importance de la qualité des données en entreprise

L’importance de la qualité des données en entreprise

Temps de lecture : 7 minutes

Qualité des données : complétion, cohérence, validité, actualisation, disponibilité et traçabilité.

L’importance de la donnée en entreprise est aujourd’hui unanimement reconnue. La data est le moteur de la relation client, de la stratégie commerciale et de tout projet marketing. L’investissement dans les solutions de gestion des données est une évidence pour un grand nombre d'entreprises. Pourtant, la qualité des données qu’elles y intègrent traîne encore à devenir une priorité. Comment capitaliser efficacement sur des informations incomplètes, imprécises, voire inaccessibles ? La valeur d'une donnée dépend avant tout de sa qualité. La data quality se retrouve ainsi aux cœurs des problématiques d’entreprises. Le processus de qualification doit commencer dès l'intégration des données au sein de l'organisation. Un enjeu majeur quand on sait qu’une fois stockées, croisées et analysées, les données qualifiées apportent une forte valeur ajoutée à tous les niveaux de l’entreprise.





Qualité des données : définition


Avant de rentrer dans le vif du sujet, il semble nécessaire de définir ce qu’est réellement une donnée qualité.  Selon Axysweb, la qualité des données couvre plusieurs dimensions : la complétion, la cohérence, la validité, l’actualisation, la disponibilité et la traçabilité.

 

Complétion et précision des données

 

Une data qualifiée est tout d’abord une donnée complète, précise et cohérente :



Validité des données

 

La validité est la deuxième caractéristique d’une donnée qualifiée. Une donnée de qualité est une information sans erreur, exempte de fautes de frappe ou de syntaxe dans les noms, les numéros, les adresses stockées, etc…

La standardisation permet l’unification des données et joue en faveur de leur validité. L’organisation doit se fixer un référentiel à suivre, par exemple elle utilise uniquement les adresses complètes et non les abréviations : « Avenue » au lieu de « Av. ».

 

Mise à jour des données

 

Pour être créatrices de valeur, les données doivent absolument être récentes. La mise à jour est un enjeu important car la valeur des informations qu’une entreprise détient diminue au fil du temps. Les data détenues par les entreprises évoluent très rapidement : CA, effectif, prix des produits, etc.

La qualité des données implique un nettoyage et une mise à jour régulière, au risque de devenir obsolètes et d’avoir un impact négatif sur la stratégie de l’entreprise.

 

Disponibilité des données

 

La disponibilité est un autre point primordial. Les données sont-elles accessibles dans les applications analytics de l'entreprise ? Sont-elles utilisables rapidement par les utilisateurs métier ? Sont-elles stockées au bon endroit, au bon format ? Combien de temps un collaborateur met-il pour trouver l’information nécessaire à son activité ?

 

Traçabilité des données

 

Instaurer une traçabilité des données en entreprise favorise la qualification. Les utilisateurs doivent pouvoir s’assurer de la provenance des données qu’ils utilisent au quotidien dans leurs activités, au risque de se retrouver avec des informations inutilisables par la suite.

La data quality correspond ainsi à la capacité des entreprises à maintenir la pérennité de leurs données en les gardant complètes, cohérentes, actualisées et disponibles dans le cadre d’opérations commerciales, marketing, RH et autres…


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Qualité des données : quels apports pour l'entreprise ?


La data est le carburant des applications analytics et des activités des entreprises. Assurer la qualité des données, c’est garantir des actions de vente et de fidélisation efficaces. La data quality permet également d’optimiser l’impact des campagnes marketing et RH. Cette pratique représente plusieurs avantages pour l’entreprise.

 

Icone "Vendre plus efficacement"   Vendre plus efficacement

 

Les données collectées, qualifiées, stockées puis analysées par une entreprise lui permettent d’engendrer davantage d’opportunités commerciales et de se distinguer de la concurrence.

Mieux l’entreprise connaît ses prospects, mieux les équipes commerciales pourront adapter leurs discours et vendre efficacement. La qualité de l’information est déterminante pour garantir un ciblage précis, segmenter les prospects et se baser sur des indicateurs réels et pertinents.

 

 Icone "Optimiser la relation client"   Optimiser la relation client

 

« De la qualité des données naît la qualité de la relation client ». Les entreprises utilisant des fichiers valides et mis à jour pourront tirer des informations clé sur leurs clients, afin d’engager avec eux des relations pérennes.

Entre autres, une connaissance pointue du client permettra de mettre en place avec lui des échanges personnalisés, et donc de créer des liens plus solides.

La qualification des données permet également d'éviter les erreurs dommageables : non-réception d’un courrier à cause de mauvaises coordonnées, réitération des demandes d‘informations au client, etc… Ces erreurs sont source de frustration et dégradent la relation client.

 

Icone "Enrichir l   Enrichir l’expérience client

 

Bénéficier d’une data qualifiée permet d’individualiser au maximum l’expérience client en personnalisant les messages, les offres et en apportant des réponses différentes.

Mieux vous connaîtrez votre client, mieux vous arriverez à le satisfaire en vous rapprochant de ses attentes. C’est là que vous enrichirez l’expérience client.

Parallèlement des données pertinentes sur votre client vous permettront de susciter sa confiance et de créer avec lui un sentiment de proximité.

 

Icone "Éviter les erreurs"   Eviter des pertes & erreurs dommageables

 

Coût, perte de temps, mauvaise image de marque… Concrètement, quelles erreurs dommageables la data quality peut-elle faire éviter ?

Premièrement, la qualification a un impact financier direct pour l’entreprise. Plus une donnée prend de l’importance au sein d’une entreprise, plus le coût de la non-qualité augmente et devient un risque. Le coût de non-qualité peut être direct, ou observé à plus longs termes, mais tout aussi important.

La non-qualité induit forcement des pertes de temps et de productivité pour une entreprise. Un collaborateur qui perd du temps à s’assurer de la validité d’une information n’est pas productif sur ses activités principales, créatrices de valeur pour l’entreprise.

Plus globalement, la non-qualité des données touche également l’image de l’entreprise. Une mauvaise qualification impacte forcément la qualité des actions de vente, de communication, de relation client, les décisions de l’entreprise…

De manière générale, la non-qualité pose des problèmes de fluidité des interactions, de productivité et pénalise la compétitivité de l’entreprise. Une démarche de qualification permet de réduire plusieurs dépenses non-pertinentes.

 

Icone "Agir et décider efficacement   Agir et décider de manière éclairée

 

Les entreprises utilisant des données qualifiées vont pouvoir instaurer un management du risque. Ces entreprises seront plus réactives face aux évolutions de leur marché. Elles pourront agir rapidement en cas de menaces et donc éviter les grosses erreurs stratégiques.

Parallèlement, la data quality favorise la prise de décision intelligente et orientée. Les actions mises en place sont plus efficaces si elles s’appuient sur des informations valides.

Sans data quality, les décisionnaires sont amenés à mener des stratégies basées sur des informations peut être erronées, plus à jour et donc induisant un ROI moindre.




Instaurer la qualité des données en entreprise


Qualité des données : une affaire collective   Qualité des données : Une affaire collective

 

Le déploiement d'une stratégie de data quality doit se faire à tous les niveaux hiérarchiques, sous l’impulsion de la Direction et de la DSI. C’est une partie intégrante de la culture de l’entreprise à laquelle les équipes doivent être sensibilisées.

Les erreurs humaines sont en grande partie à l’origine des données incorrectes : fautes de frappe, d’orthographe, etc… Il est donc primordial d’impliquer ceux qui saisissent et manipulent les données au quotidien afin qu’ils participent au maintien de leur qualité.

Les collaborateurs doivent comprendre l’importance de la démarche et surtout les avantages pour eux :

  • Une réduction des pertes de temps inutiles et agaçantes
  • Une limitation des ressaisies correctives
  • Une meilleure productivité de tous les services : commercial, marketing, comptabilité, logistique…

 

 

Une DSI proche des métiers   Qualité des données : une DSI proche des métiers

 

La Direction du Système d’Information doit travailler en étroite collaboration avec les utilisateurs métiers pour déployer une stratégie de qualification des données.

Cela s’applique surtout pour les Entreprises de Taille Intermédiaire qui n’ont pas encore débloqué des postes dédiés à la data tels que des Chief Data Officer. Dans cette typologie d’entreprise, c’est généralement au service informatique de porter la stratégie de data quality.

La DSI doit proposer les solutions techniques les plus pertinentes et les mettre en œuvre cette stratégie, en s'appuyant sur l’expertise métier des différents services. Cette dernière a pour mission d’aider l’entreprise à créer de la valeur à partir de données de qualité.

 

Définir un modèle de gouvernance des données   Qualité des données : Définir un modèle de gouvernance des données

 

Pour maintenir la qualité des données au sein de l’entreprise, il est nécessaire d’instaurer un modèle de gouvernance des données. Ce modèle doit définir l’ensemble des procédures de traitement des données entrantes :

  • Comment les données sont-elles traitées ?
  • Comment sont-elles nettoyées puis saisies ?
  • Comment sont-elles gérées en interne ?
  • Qui a accès à quelles données ?

En bref, le modèle de gouvernance doit définir les mécanismes nécessaires au bon usage des data au sein de la société. Définir un modèle de gouvernance des données permet ainsi un gain de temps et des retombées positives sur le moyen et long terme.

 

Se doter d’outils spécialisés   Qualité des données : les bons outils

 

De très nombreux logiciels et applications de data quality existent sur le marché. Ces outils facilitent la qualification des données en masse.

Les solutions de data quality proposent généralement des interfaces modernes et intuitives, permettant d’automatiser les tâches de nettoyage et d'enrichissement. Ces solutions sont capables de reconnaître les données invalides, mais également de guider les utilisateurs vers les actions correctives nécessaires.

Certains grands acteurs ont déjà fait leurs preuves sur ce marché. C’est notamment le cas de l'éditeur Talend et son produit Talend Data Quality. Ce logiciel permet aux entreprises d'évaluer la qualité de leurs données très rapidement, sans avoir recours au code. Data Quality peut également mesurer la conformité des données par rapport à des seuils et normes personnalisées. Cette solution propose des fonctionnalités avancées telles que le nettoyage, le profilage, ou encore le masquage d'importants volumes de données de tout format.




Axysweb : votre partenaire pour la qualification de vos données

 

Axysweb accompagne les entreprises dans leurs stratégies de qualification.
Notre équipe de développement est spécialisée dans l'intégration de Talend Data Quality.

Nos experts Talend accompagnent votre service informatique à la mise en place de processus de nettoyage automatiques.
Nous paramétrons les règles de formatage et de standardisation en fonction de vos contraintes métier.
Notre ambition est que vos collaborateurs trouvent toujours de la bonne information, au bon moment et au bon endroit.

N'hésitez pas à contacter nos consultants pour répondre à vos problématique de qualifications des données. 


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