À l’heure où le big data brigue un rôle stratégique dans le secteur marketing. Il est difficile de faire l’impasse sur la qualité des données que vous utilisez au quotidien d’où l’importance du Data Quality management.
Qu’est-ce que le data quality Management ?
Le Data Quality désigne la capacité des entreprises à maîtriser la véracité des données qu’elles emploient à travers le système d’information. Elles deviennent alors fiables dans le cadre d’une opération marketing ou commerciale. En fait, les risques sont abondants face à l’utilisation d’une mauvaise base de données. L’un des problèmes principaux à évoquer est l’insatisfaction client. Dans ce contexte, les livreurs peuvent ramener l’article auprès d’une adresse de livraison incorrecte entraînant un retard dans la réception du colis.
De plus, les données comptables que les entreprises publient pourraient faire l’objet d’erreurs, elles encourent ainsi des amendes. Au-delà des difficultés financières, les images des sociétés sont égratignées. De ce fait, les conséquences porteront des préjudices à son expansion et à la pérennité de son activité sur le marché.
Par ailleurs, une mauvaise qualité de données pourrait tromper un vendeur, car il pourrait effectuer une transaction avec un client insolvable alors que des avertissements ont été émis par le département comptabilité.
Comment mettre en place des données fiables ?
Pour garantir la fiabilité des données, l’entreprise doit mettre en œuvre un ensemble d’actions dès la récolte des données jusqu’à leur centralisation en vue de permettre à chaque service d’accéder à une information similaire en temps réel.
La mise en place d’un système d’information sûr passe par l’utilisation d’un API ou Interface de programmation applicative. Il est aussi possible de miser sur un logiciel dont la différence avec un API réside dans le lancement d’une requête unitaire. Or, une API réclame des échanges de données entre les différents départements de la société. À noter que les solutions informatiques peuvent être open source ou propriétaire.
Toutefois, l’implémentation d’un outil de gestion ne sera pas suffisante. Vous devez également confier les tâches à des Data stewards. Ce sont les collaborateurs chargés de gérer les données et leurs organisations. Il est encore recommandé d’instaurer des filtres à l’exemple d’un pare-feu. L’objectif est de contrôler les données avant une éventuelle intégration dans un dispositif de stockage.
Quels sont les résultats attendus ?
En règle générale, le Data Quality management couvre un aspect technique. Cependant, il ne faut pas sous-estimer son aptitude à apporter des bénéfices aux volets organisationnels et humains.
Bref, le résultat principal espéré à l’exploitation d’un DQM est un nettoyage base de données qui évitera la dépréciation des informations. En effet, elles peuvent être polluées avec des formats inadaptés ou encore des données redondantes dans les points de contact.
Dans cette optique, les outils informatiques aideront dans la vérification des emails après la collecte. Ils opèrent également la vérification des numéros de telephone insérés dans les formulaires clients. Il faut savoir que ces renseignements sont parfois omis par les commerciaux. L’entreprise rencontre ainsi des difficultés à relancer les clients fidélisés concernant un nouveau produit de sa gamme.
À part les omissions, les noms des acheteurs peuvent s’afficher deux fois voire plus. C’est notamment le cas lorsque des vendeurs différents ont inséré un renseignement similaire dans la base de données. On apercevra alors des doublons. La résolution de ce problème nécessite un dédoublonnage des données après la détection au préalable des fichiers. Cela exige une procédure de déduplication. Cette dernière consiste à fusionner les fichiers qui apparaissent plusieurs fois.
