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Wednesday, 24 July 2024
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On voit souvent des outils de qualité des données spécialisés, nécessitant une expertise approfondie pour un déploiement réussi. Ces outils sont souvent complexes et requièrent une formation approfondie avant d'être commercialisés et utilisés. Si ces outils peuvent s'avérer puissants, mais que vos priorités en matière de qualité des données sont à court terme, vous ne tiendrez pas vos échéances. On ne demande pas à un débutant de piloter un gros porteur. Les instruments de vol sont de toute évidence trop sophistiqués et cela se soldera par un échec. Développer la qualité des données en intégrations Une approche proactive en matière de qualité des données vous permet de vérifier et mesurer le niveau de qualité de ces données avant qu'elles soient intégrées à vos systèmes centraux. L'accès à ces données et leur surveillance dans des applications internes, cloud, web, et mobiles constituent un défi de taille. Le seul moyen d'échelonner ce type de suivi sur l'ensemble de ces systèmes est d'utiliser l'intégration des données.

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La data quality fait partie des enjeux majeurs pour les organisations, aussi bien sur des dimensions décisionnelles, financières ou de performance. En effet, des données de mauvaise qualité peuvent coûter cher; une étude menée par MIT Sloan indique que la négligence sur la qualité des données peut coûter de 15 à 25% du chiffre d'affaires. Ces pertes peuvent se chiffrer en opportunités manquées en lien avec de mauvaises décisions ou un déficit d'image mais également en sanctions légales et en temps passé pour traquer, nettoyer et corriger les données erronées. A l'inverse, des données de qualité permettent aux entreprises d' améliorer leurs performances opérationnelles, de satisfaire la clientèle et d'être plus compétitives en réorientant rapidement leur stratégie d'entreprise. Quels sont les critères de qualité d'une donnée? Selon PWC, Micropole, EBG, « la qualité des données désigne l'aptitude de l'ensemble des caractéristiques intrinsèques des données (fraîcheur, disponibilité, cohérence fonctionnelle et/ou technique, traçabilité, sécurisation, exhaustivité) à satisfaire des exigences internes (pilotage, prise de décision…) et des exigences externes (réglementations, …) à l'organisation ».

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À lire aussi: 6 logiciels de Business Intelligence à connaître 4. Automatisez ces tâches L'identification des données erronées et leur traitement peuvent être largement automatisés pour plus d'efficacité. C'est à cela que serve les outils que nous allons désormais vous présenter. Les outils data cleansing pour nettoyer vos données 1. Winpure Clean & Match Le logiciel primé Winpure Clean & Match vous permet de nettoyer, dé-dupliquer et de croiser des données, le tout via son interface utilisateur intuitive. L'outil s'installant localement, vous n'avez pas à vous soucier de la sécurité des données, à moins que vous ne téléchargiez votre ensemble de données vers le cloud. Il s'agit d'une caractéristique particulièrement importante de Winpure, qui est spécialement conçu pour le nettoyage des données commerciales et des données clients (telles que les données CRM et les listes de diffusion). Winpure Clean & Match interagit avec une très grande variété de bases de données et de feuilles de calcul, des fichiers CSV à SQL Server, Salesforce et Oracle.

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1. Des campagnes marketing inefficaces Si vos messages marketing n'atteignent pas la bonne cible à cause de coordonnées erronées, vos campagnes sont vouées à tomber à l'eau. 2. Une satisfaction client en baisse Si vos clients ne reçoivent pas les informations dont ils ont besoin (ou, au contraire, reçoivent des messages qu'ils ne désirent pas), leur fidélité et leur satisfaction risque de dégringoler. 3. Une image de marque menacée La qualité de vos données a aussi une influence certaine sur la réputation de votre entreprise: la qualité et la pertinence des messages envoyés à vos clients joue énormément sur votre image. 4. Une génération de leads moins performante Des données « propres » et actualisées sont la garantie d'une lead generation efficace: elles vous éviteront de perdre prématurément des prospects. À lire aussi: Data marketing: 5 données pour créer des campagnes d'acquisition rentables 5. Des décisions irréfléchies Des données complètes et précises sont à la base d'une prise de décision réfléchie.

Confidentialité Au delà des aspects légaux, à quel point les enjeux liées à la confidentialité des données traitées sont considérées et actualisées? Les répondants, en vous accordant leur confiance vous transmettent des informations pouvant se révéler confidentielles, c'est à dire à usage restreint. Quels mesures ou code de conduite déontologique permettent de garantir cette confiance? Contrôle et lutte contre la fraude Toute manifestation délibérée de tromperie, de falsification des données (ou de dissimulation de données) devrait être liée à une procédure de signalement en interne liée au code déontologique. Gouvernance des données Les critères présentés ci-dessus s'intéressent spécifiquement à la phase de collecte et de traitement des données. Comme d'habitude dans la sélection de critères d'évaluation, l'intérêt est de croiser leurs analyses. C'est à dire varier les angles à travers une diversité de critères. Par exemple si des données sont absentes, est-il encore temps et pertinent de les collecter (complétude + temporalité)?