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Les notions de Data Quality

La performance de toute action marketing menée au sein d’une entreprise dépend de la Data Quality. Les process DQM (Data Quality Management) favorisent en effet un développement commercial basé sur le potentiel considérable des données de qualité. Un spécialiste en Data Quality accompagnera notamment une entreprise dans le but de traiter, centraliser, enrichir et mettre à jour ses données. Pour vous aider à mieux appréhender ces différents concepts, nous vous proposons d’acquérir les connaissances de base. Voici les principales notions Data Quality à retenir.

La Data Quality : qu’est-ce que c’est ?

La Data Quality peut être définie comme étant la capacité des caractères intrinsèques des données à répondre aux besoins internes de l’entreprise. Il s’agit tout simplement de la conformité des données aux utilisations prévues, tant au niveau opérationnel qu’en termes d’exploitation stratégique ou de prise de décisions. Les données sont donc considérées comme étant de bonne qualité si elles sont conformes aux réalités auxquelles elles se réfèrent, ceci de manière exhaustive. Pour mieux comprendre ce qu’est la Data Quality, n’hésitez pas à contacter un expert en Data Marketing pour les entreprises.

Le Data Quality Management permet ainsi de corriger le manque de fiabilité des données d’une entreprise, qui peut être à l’origine de démarches contre-productives et de dépenses inappropriées. La non-qualité ou l’absence de certaines données représentent des coûts importants pour de nombreuses structures. Cela peut par exemple entraîner :

  • des frais de gestion pour la correction des erreurs décisionnelles,
  • une mauvaise gestion des processus de prospection,
  • des défauts de pilotage relatifs aux campagnes marketing,
  • une altération de la relation client,
  • une chute conséquente du ROI global …

Autrement dit, une base de données vieillissante ou non maintenue représente un risque sérieux pour toute entreprise en développement. Pour remédier à ce problème, il est aujourd’hui primordial d’accorder un budget d’attention à la mise en qualité des données, en faisant appel à un expert du domaine si les ressources ne sont pas disponibles en interne.

Un spécialiste en Data Quality pour valoriser votre capital de données

Le spécialiste procédera à un diagnostic avancé de votre base de données. À l’issue de son analyse, il déterminera le meilleur traitement DQM à mettre en œuvre. Il peut par exemple s’agir de fiabiliser de façon ponctuelle des fichiers, ou bien d’optimiser des processus de collecte en temps réel lors de l’embasement. Il peut aussi être question de mettre en place des tâches automatisées pour divers traitements récurrents, d’intégrer des webservices pour un enrichissement unitaire instantané. Cette dernière approche est idéale pour les dispositifs online disposant d’une connexion CRM.

Data Quality

Votre Data Quality expert saura aussi fiabiliser votre base de données via des process de qualité de données sécurisés contextuellement. Si vous avez choisi une société spécialisée en la matière, notez que ce type de professionnels propose souvent une première étape d’audit qualité pour garantir l’efficacité de ses prestations. Concernant les services proposés aux clients bancassurance et sociétés internationales notamment, le niveau de sécurisation est particulièrement optimal, critère obligatoire pour établir des relations de confiance. En visitant le site https://www.talend.com/fr/resources/definitive-guide-data-quality, vous obtiendrez plus de précisions transverses.

Data Quality management : quelles méthodes et quels outils utiliser ?

Plusieurs méthodes sont régulièrement employées en Data Quality management. L’une des plus efficaces reste la vérification du niveau de qualité des données avant leur intégration à un système de gestion ou de stockage. C’est la raison pour laquelle il est opportun d’utiliser des outils de Data Quality management permettant de contrôler les datas entrantes en temps réel. Pour les organisations soumises à une gestion de données qui ne serait pas tout à fait au point, l’idée est d’éviter de recourir à des outils au pilotage difficile qui nécessitent souvent des formations spécifiques. Les API dédiées permettent de gérer aisément divers traitements Data Quality tant lors de l’enregistrement que pour des données déjà intégrées.

Autres avantages des outils de DQM : rendre transparent le contrôle de la saisie manuelle des données et à repérer les éventuelles incohérences. Qualifier et enrichir les fiches CRM/ERP des particuliers et des entreprises, collecter de nouvelles données comme les contacts téléphoniques, les adresses postales, les adresses e-mail, etc. Certaines fonctionnalités recueillent les informations professionnelles, les identifications d’entreprises, ou encore les coordonnées GPS pour établir une géolocalisation. En un mot, la qualification de fichiers est utile pour optimiser activement la qualité des données clients et prospects, et s’opère via le contrôle et l’enrichissement des datas. Il s’agit d’un atout important qui peut fortement valoriser vos campagnes de prospection.

À noter que les outils de Data Quality management sont aussi utilisés pour la mise à jour par lot des bases de données BtoB et BtoC. En outre, ils permettent de vérifier les fausses identités en analysant les inscriptions en ligne : les fausses inscriptions détectées sont interrompues et le dispositif émet une demande de rectification. Ces outils offrent en parallèle la possibilité de paramétrer des alertes sur d’éventuels mouvements importants qui toucheraient vos clients ou vos fournisseurs. Ils aident ainsi à lutter contre la fraude au niveau des virements et permettent de confirmer les données financières des tiers. Une large gamme de possibilités donc, dont l’intérêt est à définir en fonction de l’environnement et des objectifs de chaque entreprise.

Dans tous les cas, un audit qualité permettra de définir au préalable l’état de la base de données à traiter. Cette démarche vise à obtenir une vision concrète quant aux solutions à apporter et à l’éventuelle mise en œuvre d’une automatisation adaptée des processus. Une étape peu contournable qui représente le point de départ de toute optimisation DQM efficace.