Informatique

Le Data Quality Management en entreprise

Les données sont des outils indispensables pour les entreprises. Le développement d’une structure, quelle qu’elle soit, dépend essentiellement de la qualité des données que cette dernière exploite. Une bonne gestion de la qualité des informations s’avère alors primordiale pour que toutes les actions mises en œuvre par une société participent à sa croissance. C’est exactement la raison pour laquelle le Data Quality Management a été créé. Découvrez en quoi la gestion de la qualité des données est importante pour les entreprises.

Data Quality Management (DQM) : définition

Le Data Quality Management ou gestion de la qualité des données désigne la capacité d’une entreprise à conserver la pérennité des informations qu’elle exploite sur le long terme. Concrètement, il est question d’une façon de gérer et d’utiliser les données dans le cadre des opérations marketing et commerciales pour que celles-ci demeurent viables à travers le temps. La création de ce concept est une réponse à la résolution d’un problème récurrent dans les entreprises : la dégradation de la qualité des informations. Il est en effet bien connu qu’au fil du temps, la qualité des données s’érode naturellement, car il s’agit de matières mouvantes.

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À titre d’exemple, peu de personnes ont conservé la même adresse email ou le même numéro de téléphone au cours des 10 dernières années. Au fur et à mesure que le temps passe, les données clients changent. Il est par conséquent capital pour toute entreprise qui souhaite perdurer et évoluer de mettre régulièrement à jour sa base de données afin de toujours travailler avec des informations viables et justes. Le DQM fait référence à toutes les pratiques et les techniques qui permettent aux entreprises de vérifier et de conserver la véracité des informations contenues dans leurs fichiers clients ou prospects. Comme on peut le lire sur le site api-datastore.com, le Data Quality Management repose principalement sur 6 critères, à savoir :

  • la complétude des informations,
  • la validité des données,
  • la précision des données,
  • leur cohérence,
  • leur disponibilité,
  • leur actualité.

La gestion de la qualité des données permet ainsi aux datas de l’entreprise de jouer leur véritable rôle, celui du carburant de la relation client, de l’efficacité marketing et du dialogue commercial.

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Data Quality Management

Pourquoi le Data Quality Management est-il important au sein des entreprises ?

Pourquoi faire du DQM l’une de vos priorités ? Si vous vous posez cette question, notez que les données incorrectes sont assez dangereuses pour votre affaire, notamment si vous travaillez en relation avec des bases big data. Lorsque vous collectez les données de vos prospects ou de vos clients, c’est pour mieux les satisfaire, développer une relation de qualité avec eux ou encore mieux cerner leurs besoins. Tout cela concourt à proposer la bonne offre ou le bon produit, renforcer le lien entre les consommateurs et vous, et fidéliser la clientèle. Vous ne pourrez jamais atteindre ces différents buts si les informations que vous utilisez sont erronées ou ne sont plus d’actualité depuis longtemps.

Le Data Quality Management vous aide alors à améliorer vos performances. Le premier danger des données inexactes est qu’elles ont un impact financier négatif et conséquent sur votre entreprise. Si vous ne vous assurez pas de la véracité des informations avant de les utiliser, vous vous baserez sur des faits incorrects pour prendre vos décisions et implémenter vos stratégies. Ces dernières seront inefficaces et ne vous offriront pas le résultat escompté. Vous aurez ainsi perdu de l’argent et du temps. Tous les efforts menés pour que le projet en cours soit une réussite tomberont à l’eau. Il faut savoir que la mise en place du Data Quality Management a un coût.

Mais contrairement à l’exploitation d’informations erronées, vous aurez un bon retour sur investissement. Par ailleurs, il est important de garder à l’esprit que la réparation des fautes relatives à la qualité des informations exploitées vous reviendra plus cher que si vous décidez de mettre en place des process de Data Quality Management. Pour finir, si vous utilisez des données de mauvaise qualité, cela aura un mauvais impact sur votre image de marque et votre crédibilité. Les clients se rendront compte de l’erreur à un moment donné et cela changera la perception qu’ils ont de votre entreprise. De surcroît, l’exploitation de datas de mauvaise qualité peut vous exposer à des sanctions légales.

API qualité des données

Comment appliquer le DQM au sein d’une entreprise ?

Pour une application efficace du Data Quality Management au sein de votre entreprise, des étapes précises doivent être respectées.

Faites un bon profilage des informations

Cette opération consiste à bien étudier la structure des systèmes qui permettent le stockage et le maintien des informations, les diverses connexions qui existent entre les bases de données et les fichiers. C’est également la phase où il faut analyser la pertinence des datas.

Faites un nettoyage complet

Cette action consiste à repérer les données superflues, inutiles ou incorrectes et à les corriger dans la base si cela est possible.

Passez à l’homogénéisation des données

C’est l’étape de la standardisation et de l’harmonisation des informations. Autrement dit, toutes les données doivent avoir le même format pour être plus facilement comprises et exploitées par les utilisateurs potentiels.

Supprimez les doublons

Vous devez identifier et supprimer tous les doublons qui se trouvent dans le même dossier. Au cours de cette opération, vous devez aussi repérer les éventuelles informations qui se retrouvent dans plusieurs fichiers de la société afin de ne garder que la version correcte.

Enrichissez la base de données

Pour améliorer la justesse et la pertinence des données dont vous disposez, mettez-les à jour régulièrement en vous tenant à l’affût des éventuelles modifications ou en faisant des sondages auprès de vos clients.

Faites un reporting

C’est la dernière étape du processus d’application et elle consiste à analyser la qualité des données et à apporter des corrections sur la base des KPI inscrits dans les tableaux de bord.

Un autre point très important pour réussir l’application des méthodes de DQM au sein d’une société est d’avoir recours aux services d’une agence spécialisée dans la mise en œuvre de ce processus. L’intervention d’un expert vous permettra de mieux identifier les points faibles de votre base de données et d’y apporter les solutions adéquates.