Data Quality Management
Les données présentes dans les systèmes d’information se déprécient rapidement dans le temps avec des ratios de l’ordre de 15 à 25% par an, selon la nature de celles-ci, et perdent rapidement toute valeur pour votre entreprise. Cette perte de qualité touche aussi bien le fond que la forme : cette dernière sera polluée par des formats inconsistants, des attributs manquants, des informations en conflit (incohérences), des données obsolètes, redondance de l’information, dispersion de la donnée, désynchronisation des référentiels, informations perdues… Le fond se « matérialisera » par des adresses de clients / prospects inactives suite à déménagement ou cessation d’activité, des changements d’interlocuteurs, des modifications des éléments de contact (coordonnées géographiques incomplètes, numéros de téléphone et emails manquants ou erronés), des doublons parmi les clients et/ou prospects…
Les principaux risques imputables à la non-qualité des données sont pourtant connus :
Insatisfaction clients : une erreur sur l’adresse de livraison reste le premier motif d’insatisfaction des clients du e-commerce (non distribution des plis / colis dans les temps) .
Non-conformité des chiffres publiés :des erreurs dans les données comptables entraînent de lourdes sanctions (amendes et peines), et développe une suspicion des marchés.
Dévalorisation de l’image de l’entreprise : tout signal hésitant, voire erroné vers l’extérieur détériore rapidement l’image des organisations, et pénalise son expansion commerciale.
Perturbation du fonctionnement opérationnel : rend les décisions difficiles ou incertaines. Génère du stress et de la démotivation chez les collaborateurs. La perte de confiance dans les informations manipulées n’est propice ni à l’initiative, ni à un climat sain.
Erreur de stratégie et pilotage bancal : Comment réfléchir à l’avenir si la situation présente n’est pas maîtrisée ? L’intuition ne suffit plus. La contraction du temps nécessite la mise en place d’outils d’aide à la décision qui doivent s’appuyer sur des données à l’indice de confiance suffisant.
Augmentation des coûts : les impacts énoncés précédemment engendrent évidemment des surcoûts. Certains experts estiment que le coût caché de la « bad data » peut représenter jusqu’à plus de 10 % du CA.
…etc.
Nettoyez vos bases données pour sécuriser votre capital data et booster votre activité !
Data Quality Management, comment faire ?
La qualité de donnée est une considération au long cours, qui passe nécessairement par la modification des habitudes et environnements de travail… La non qualité découlerait pour près de 60% d’erreurs humaines : manque de temps, de connaissances, d’équipes dédiées et manque de culture de la mise à jour régulière, de la mise en qualité de la donnée au plus tôt de son cycle de vie (aide à la saisie, formulaire « intelligent », etc.), de la chasse aux doublons permanente … et, de ne plus opposer les interventions curatives aux process préventifs, mais de les associer !
D’où la nécessité d’inscrire « la qualité de la donnée » comme partie intégrante de la stratégie des entreprises, pour soutenir et développer l’activité.
Les actions de nettoyage de base de données, réalisées dans le cadre d’un dispositif de « data quality management » autour des points de contacts sont :
– la vérification des données collectées (postal, téléphone, emails) en temps réel
– la restructuration, normalisation des données et validation postale (RNVP)
– l’actualisation des données
– le dédoublonnage et la déduplication (juste essentiel)
– l’homogénéisation et le regroupement des données
– la création de modèles de données
– la mise en conformité légale de la collecte (RGPD) – audit, accompagnent et suivi opérationnel
– la sensibilisation des acteurs de collecte aux enjeux de la qualité des données (vendeurs, conseillers, opérateurs de saisie, ..)
Comment ? Pour vous accompagner dans la réalisation de ces traitements à haute valeur ajoutée, nous déployons une mise en œuvre plurielle pour être au plus près de votre contexte, de vos objectifs et enjeux business :
- Via une équipe d’experts, avec pré-audit complet, prise en compte du contexte pour personnalisation des traitements et accompagnement de restitution pour une réintégration simplifiée –
- Via des appels en web-services pour alimenter en temps réel vos formulaires web et CRM/ERP
- Via une plateforme de traitement à la demande, pour plus d’autonomie des métiers
- Via des automates de traitement, dans le cadre de processus automatisés
N’hésitez pas à nous contacter pour un audit gratuit de votre base !
Remplissez le formulaire pour un audit gratuit de votre base !