Les données constituent des éléments capitaux pour une entreprise, elles sont à la base de votre réussite commerciale. Pour qu’elles soient utiles et utilisables, les données doivent présenter une grande précision et pouvoir répondre aux besoins spécifiques de chaque utilisateur. Des datas erronées peuvent entraîner la prise de mauvaises décisions qui nuiraient alors à votre entreprise. Analysons ensemble l’importance de disposer de données fiables pour garantir votre réussite commerciale.
Qu’est-ce que la gestion de la qualité des données ?
La gestion de la qualité des données se définit comme toute pratique liée au traitement de données dans un but d’optimisation, requérant l’emploi de personnes qualifiées dans ce domaine, des technologies et des processus adéquats. Elle vise à obtenir des informations exploitables à partir de l’ensemble des données brutes acquises directement ou indirectement. Établir un bon cadre d’intégration des données représente l’assurance d’un flux utilisable sereinement, puisque la qualité des données est maintenue durant tout leur cycle de vie. Les erreurs et incohérences sont ainsi éliminées et vous disposez de données fiables pour effectuer des analyses, réaliser une veille stratégique, prendre des décisions. Pour en savoir plus, renseignez-vous sur la data quality et sur ses avantages par rapport à la gestion de la qualité des données au sein des entreprises.
Pourquoi est-elle importante pour les entreprises ?
Les données de qualité offrent la possibilité d’améliorer les décisions de nature stratégiques et commerciales afin de rendre celles-ci plus efficaces. De meilleurs résultats dans les opérations commerciales sont synonymes de rentabilité accrue : la data quality vous aide à détecter de nouvelles opportunités et à améliorer les performances de votre entreprise. Les décisions prises en se basant sur des données fiables ont un taux de réussite plus élevé de 43%, relativement au fait que la cartographie des actifs de l’entreprise ainsi que les informations globales soient plus claires, à jour et exhaustives.
Les données fiables aident en outre à mieux identifier les opportunités, ce qui permet à votre établissement d’exploiter de nouveaux axes d’évolution, de se développer et de rester compétitif sur le marché. À l’inverse, des données erronées, comme des bénéfices surestimés, peuvent être à l’origine de ratios financiers incorrects. Ces ratios vont pourtant être utilisés pour évaluer les résultats passés de votre entreprise. Il est primordial que ce type d’analyse se base sur des informations fiables. Vous en saurez davantage à ce sujet sur https://blog.hubspot.fr/sales/utiliser-donnees-developpement-commercial ou en contactant un professionnel de la data quality.
Les avantages de la gestion de la qualité des données
La gestion de la qualité des données facilite en parallèle leur migration. La migration des données échoue fréquemment lorsque les critères de standardisation prédéfinis ne sont pas respectés. Le processus de migration nécessite le déplacement d’importants volumes de données hétérogènes vers divers types de support. Pour qu’il réussisse, il est important de prévoir une gestion optimale de la data quality, une approche aidant à identifier et à corriger les erreurs éventuelles en amont du projet de migration. Cette dernière se fera par conséquent plus facilement, rapidement, avec un maximum de précision. Il est recommandé d’utiliser un logiciel de gestion de données pour repérer et rectifier efficacement les erreurs. Une saisie manuelle des informations engendre souvent des doublons ou des éléments manquants, inconvénient gérable sur la durée avec l’aide d’APIs data quality.
Comment mettre en œuvre un système de data quality dans votre entreprise ?
Pour mettre en place un système de gestion de la qualité des données dans votre entreprise, vous devez faire appel aux services d’un data quality expert. Celui-ci effectuera une analyse poussée de votre base de données, il vous recommandera le meilleur traitement DQM à adopter. Il peut s’agir, par exemple, d’optimisation des processus de collecte, ou de mise en place de tâches automatisées pour ce qui est des traitements récurrents. Vous pouvez solliciter un data quality expert indépendant ou faire appel à une agence spécialisée. Vous pouvez aussi utiliser des outils DQM, qui donnent de très bons résultats. En effet, l’exécution manuelle de ces tâches entraîne souvent des erreurs, en raison du nombre important de données à traiter.
Conseils pour maintenir les données de haute qualité
Pour maintenir la fiabilité des données, faire appel à une entreprise spécialisée dans ce secteur représente une option intéressante. Il s’agit d’une solution donnant la possibilité aux entreprises de réaliser des tâches complexes en ce qui concerne la qualité et l’intégration des données, tout en les gérant quotidiennement de façon optimale. Grâce aux capacités avancées de profilage et de qualité des données, les utilisateurs peuvent assez rapidement constater par eux-mêmes la fiabilité des données commerciales traitées. Les prestataires spécialisées dans la gestion de la qualité des données délègueront une équipe pour effectuer des audits réguliers afin de s’assurer que vos données sont parfaitement fiables.
Les conséquences d’une mauvaise qualité des données
Les données de mauvaise qualité proviennent en général de tous les niveaux de votre entreprise. Ces données non fiables peuvent induire en erreur les dirigeants d’une entreprise et les pousser à prendre de mauvaises décisions. Elles peuvent aussi avoir un impact négatif sur la veille économique de la société. Les données de mauvaise qualité peuvent coûter à une entreprise l’équivalent de 25 % de son chiffre d’affaires, selon plusieurs études récentes. C’est la raison pour laquelle la majorité des dirigeants d’entreprise se préoccupent aujourd’hui de ce sujet.
Pour conclure
Faire réaliser dans un premier temps un audit de vos données d’entreprise permettra d’y voir clair quant à la qualité de votre base, sans pour autant vous engager auprès d’un prestataire. Un état des lieux nécessaire pour pouvoir déterminer en tout état de cause la stratégie de mise en qualité des données qui conviendra le mieux à votre entreprise, votre environnement technique et votre budget.
