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3 étapes pour analyser la qualité des données

3 steps data qualityNous vivons dans un monde où la quantité de données augmente de façon exponentielle. Les organisations, peu importe le domaine d’activité ou la taille, se rendent compte de l’importance stratégique que représente la qualité des données.

Aujourd’hui, elles ne sont plus considérées comme une simple résultante des actions de vos opérations. Données transactionnelles, comportementales, logistiques ou même financières, la gestion des données continue à poser des problèmes aux organisations.

En 2015, nous avons pu observer la tendance grandissante selon laquelle les organisations investissaient de plus en plus dans des projets permettant de combiner et collecter des données, dans le but de créer une vue simplifiée des entités clés de la donnée telles que : le consommateur, le produit ou encore les métrics et plus. L’objectif ? La monétisation de ces données.

Dans notre récente étude sur la gestion et qualité des données en 2016, 97% des organisations souhaitent avoir une vue client unique. Néanmoins 23% des données clients ou prospects sont considérées comme inexactes.

Regardez attentivement la qualité de vos données

big dataAvant de débuter tout projet autour de vos données et afin de maximiser la valeur de vos first-party data, nous vous recommandons avant tout de regarder en détail la qualité des données que vous possédez.

Vous devez avoir une base solide et saine afin de mener à bien un projet de ce type. Pensez à l’image d’un constructeur qui va essayer de bâtir une maison sur du sable.

Pour cela, nous vous conseillons de commencer par ces trois étapes :

1/ Identifiez l’état de vos données.

Il faut évaluer l’unicité, la validité et l’importance de vos attributs clés. Donnez un score de l’hygiène de vos données afin de pouvoir l’utiliser pour améliorer sur le temps la qualité des données. C’est important et ce peu importe votre domaine d’activité.

2/ Vérifiez vos pratiques de collecte des données.

Utilisez-vous un processus de validation des champs clés ou bien la saisie de texte est complètement libre ? Nous vous recommandons naturellement de mettre en place un système de vérification de la donnée sur l’ensemble de vos champs afin de prévenir l’entrée d’une mauvaise donnée. Vous pouvez utiliser un processus de validation en temps réels pour permettre d’avoir des données clients exactes en point d’entrée.

3/ Maintenance, regardez vos pratiques de gouvernance des données.

Qui est responsable des données dans votre organisation ? Avez-vous une définition unique des attributs clés (ou alors vos départements internes possèdent des définitions propres) ?
Mettez en place des bonnes pratiques. Si ce n’est pas le cas, prenez le temps de voir qui est le plus à même de s’occuper de la gestion et la maintenance de vos données. Dès que votre qualité des données pourra être mesurée car une personne s’occupera spécifiquement de cette tâche, vous verrez alors des changements significatifs et des améliorations notables qui vont impacter directement votre activité.

En résumé

Suivre ces étapes vous rendra confiant dans vos démarches de transformation de vos données. Ces étapes ne vont pas seulement vous assister dans l’implémentation, mais également dans la fondation d’un avantage concurrentiel significatif sur le long terme.

Mesurez l’impact que les données auront sur vos actions, vous aurez alors une idée claire et précise sur l’intérêt et les chances de succès de votre organisation concernant la mise en place d’une vue client unique ou d’un projet de migration des données.