5 conseils pratiques pour améliorer la qualité de vos données

La qualité des données, généralement mesurée en termes d’exactitude, de cohérence, d’exhaustivité et de pertinence, décrit à quel point vos données permettent d’atteindre des objectifs bien définis. En d’autres termes, les entreprises savent qu’elles disposent de données de qualité lorsqu’elles sont en mesure de les utiliser efficacement pour prendre des décisions stratégiques clés. Les données sont considérées comme “mauvaises” ou de “mauvaise qualité” lorsqu’elles sont inexactes, ce qui, malheureusement, est plus la norme que l’exception dans de nombreux secteurs.

Les statistiques sur la gestion des données révèlent que :

  • 33 % des entreprises pensent qu’elles ont des données de mauvaise qualité,
  • 49% désignent l’erreur humaine comme la principale cause d’inexactitude des données
  • 89% des cadres supérieurs admettent que des données de mauvaise qualité les empêchent de fournir une bonne expérience client

Aux États-Unis, les données erronées coûtent plus de 3.100 milliards de dollars par an, alors que la perte annuelle moyenne des entreprises est de 15 millions de dollars.

Si vous subissez également des pertes dues à de mauvaises données, voici 5 conseils qui ont fait leurs preuves :

Simplifiez votre approche

Examinez d’abord comment les données sont recueillies, traitées, stockées, consommées et distribuées pour arriver à une approche simplifiée. Vous pouvez choisir de travailler avec vos solutions existantes, d’en acquérir de nouvelles ou de créer une solution hybride. L’idée est d’en trouver une qui vous donne suffisamment de visibilité sur vos données, vous assure un bon niveau de qualité ainsi que des processus d’enrichissement optimisés.

Éliminer les silos de données

L’existence de silos de données nombreux et séparés décourage la collaboration entre les intervenants internes et externes. Cela peut être résolu en disposant d’un référentiel central de données (PIM) où les utilisateurs et les flux de travail sont définis et où les processus et les progrès sont visibles. Cela garantit que vous travaillez avec une “Source unique de vérité” et non avec plusieurs ensembles de données identiques.

Automatiser l’intégration des données

Le fait d’avoir des quantités de données dans des silos peut mener à l’inexactitude du contenu publié. Ceci peut rapidement entraîner une mauvaise expérience client et de nombreux retours produit. Pour combler le fossé entre ces silos, les entreprises doivent intégrer automatiquement et rapidement les informations produit provenant des systèmes existants, des pools de données, des fournisseurs, des agrégateurs de contenu tiers et d’autres sources. Ceci élimine les erreurs causées par la saisie manuelle.

Appliquer des contrôles de qualité sur chaque produit

Les contrôles de qualité manuels ne sont pas efficaces pour de grands volumes de données. Vous devez établir des règles de nettoyage, de normalisation, de classification et de catégorisation des données pour transformer vos données afin qu’elles soient complètes, cohérentes et à jour.

Utiliser un système de contrôle de version

Enfin, suivez et gérez toutes les versions d’un ensemble de données afin de créer une piste d’audit transparente pour une traçabilité totale. Ainsi, vous pouvez vous débarrasser des redondances et des doublons afin de garantir à tout moment des informations actualisées et conformes à l’audit.

May Arevalo

Marketing Specialist

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