Aujourd’hui la gestion des données est un sujet majeur et un atout crucial pour les entreprises. En effet, ces mêmes données sont de précieuses ressources qui vont permettre aux organisations de prendre les bonnes décisions concernant les stratégies à mettre en place, les produits et/ou services à développer, la définition des budgets, etc. Pour toutes ces raisons, la Data Quality est essentielle afin de pouvoir en tirer profit au maximum.
Qu’est-ce que la Data Quality ?
La Data Quality, ou « qualité des données » en français, implique la gestion et la conservation dans le temps de données fiables et précises concernant les clients et/ou prospects d’une entreprise. En effet, la qualité de ces données influence fortement la planification, le développement de stratégies commerciales et marketing, ainsi que la prise de décision.
Les six critères de qualité des données
La précision
Elle consiste à s’assurer que toutes les données sont correctes et qu’elles reflètent parfaitement la réalité des résultats.
La complétude
Il est primordial que tous les champs essentiels soient bien remplis afin que l’entreprise ait un ensemble de données le plus complet possible concernant ses clients et prospects.
La validité
Il s’agit ici de déterminer si l’ensemble des données recueillies suivent correctement les règles et normes définies.
L’actualité
Les données disponibles doivent être régulièrement mises à jour afin de conserver leur précision et leur qualité au fil du temps.
La disponibilité
Les données à jour doivent être facilement accessibles aux différents employés de l’entreprise qui en ont besoin, et ce, au moment optimal.
La cohérence
Les données sur un même individu figurant sur une ou différente(s) base(s) ne doivent pas se contredire, mais être identiques afin de créer une cohérence et de se rejoindre entre elles.
Le danger des mauvaises données : pourquoi la Data Quality est-elle importante ?
La mesure et le suivi de la qualité des données sont essentiels afin de permettre à l’entreprise de prendre des décisions rapides et claires concernant les campagnes et les budgets alloués.
Pourtant, nombreuses sont les organisations qui ne prennent pas le temps nécessaire pour se pencher vraiment sur le sujet en respectant les normes et critères qui y sont relatifs. Les conséquences de données de mauvaises qualités peuvent alors être désastreuses.
En effet, en cas de données erronées, redondantes ou incomplètes, le risque est de mettre en place des stratégies et/ou des politiques ne concordant pas avec les préférences des consommateurs ciblés, de prendre des décisions basées sur des mesures inexactes. Cela peut donc entraîner de mauvaises prises de décision, une grosse perte de temps et d’argent, mais aussi impacter négativement l’image de l’organisation ainsi que ses relations avec ses clients.
Les avantages de la Data Quality
Maintenir des données de haute qualité (Data Quality Management ou DQM) présente différents avantages pour l’entreprise :
- Des prises de décisions justes et éclairées, menant à une amélioration des résultats.
- Un meilleur ciblage de l’audience (clients et prospects).
- Une meilleure fluidité et une meilleure efficacité dans le travail entre les différentes équipes, car les informations dont elles disposent sont cohérentes et facilement disponibles.
- Une optimisation de l’efficacité des campagnes de contenus et de marketing.
- Une vue globale sur les informations concernant les cibles (identité, intérêts et besoins), débouchant sur de meilleures relations entreprise/clients, et permettant de proposer des produits et/ou services adaptés.
- Un pas d’avance sur la concurrence grâce à des données de meilleure qualité.
- Une rentabilité accrue.
La gestion de la qualité des données
La gestion de la qualité des données comprend plusieurs étapes distinctes :
- La mise en place d’un plan précis de collecte de données de qualité en déterminant le type de données nécessaires pour que l’entreprise atteigne ses objectifs, ainsi que les méthodes qui serviront pour récolter et gérer ces données. L’organisation devra également définir clairement le rôle de chaque employé impliqué dans la collecte.
- La définition de normes de qualité des données afin de créer une cohérence au sein de l’entreprise.
- L’évaluation de la qualité des données, c’est-à-dire les examiner et vérifier qu’elles respectent bien les normes définies au préalable.
- La résolution des problèmes de qualité des données, soit identifier et corriger les données erronées ou incomplètes afin de garantir leur exactitude et donc leur qualité.
- Le suivi et le contrôle des données dans le but de conserver leur cohérence et leur précision. C’est un processus qui s’effectue en continu et non pas de façon ponctuelle.
