L’importance des données propres dans les entreprises à l’ère de la concurrence.
Avec la concurrence beaucoup plus accrue dans de nombreux secteurs d’activité sinon dans tous les secteurs d’activité, les entreprises n’hésitent plus à se doter de nombreuses solutions analytiques afin d’être aidées dans la prise de décision. Ces outils analytiques se basent évidemment sur les données disponibles afin de proposer des résultats qui ouvrent la porte aux prises de décisions. Mais à quoi servirait un puissant outil d’analyse si en amont cet outil ne dispose pas de données de qualité ou de données pures ? Rien d’autre sinon à tromper les décideurs.
Dans cet article nous verrons ce qu’il convient d’appeler réellement « données propres » puis nous verrons les intérêts de son utilisation au sein d’une entreprise.
Que convient-il d’appeler “donnée propre” ?
La qualité des données est définie comme étant la mesure des données basée sur différents facteurs tels que : l’exhaustivité, la précision, l’homogénéité, l’actualité, la fiabilité. La mesure du niveau de qualité des données aide les entreprises à repérer les erreurs éventuelles à corriger et à évaluer si les données disponibles sont réellement adaptées à leurs besoins.
D’après une évaluation réalisée par le géant américain IBM, les problèmes liés à la qualité des données coûtent environ 3,1 milliards de dollars . Pour Thomas Redman, consultant en qualité des données, la gestion des problèmes opérationnels liés à la mauvaise qualité des données et la correction des erreurs causent une perte de 15% à 25% du chiffre d’affaires des entreprises.
De façon plus simple, les données de bonne qualité ou les données propres, doivent répondre à quelques critères :
– Être complètes : on dira que les données sont complètes lorsque vous disposez de toutes les informations nécessaires sur les caractéristiques de vos visiteurs et clients (contact, données de compte, habitude …) . Toutes ces informations étant réunies sous un même profil
– Être disponibles : Vous devez pouvoir accéder aux données quand vous voulez. Les différents services pourront également y avoir accès et trouver les informations dont ils ont besoin
– Etre à jour : il faut garder à l’esprit que la valeur des données des clients diminue au fil du temps. Il faut donc veiller à la mise à jour des profils clients au risque de prendre des décisions en vous basant sur des facteurs « obsolètes »
– Être utilisables : Avoir des données propres implique que vous avez réussi à encadrer la terminologie à utiliser, et que vous avez réussi à résoudre ou éviter les erreurs de remplissage de champs, les fautes d’orthographe, les abréviations erronées …
Pourquoi avoir des données propres
Les données propres ont un impact dans pratiquement tous les secteurs d’activités et dans tous les départements d’une entreprise. En termes de finance, avoir des données propres réduit le montant investi afin d’identifier et corriger les données incorrectes présentes dans le système. Les défaillances dans les processus métier, les erreurs d’exploitation… sont également évitées. Ceci, permet de réduire les dépenses d’exploitation et d’augmenter le chiffre d’affaires.
Associer les données propres ou de bonne qualité aux applications analytiques permet également de prendre de bonnes décisions, d’améliorer les procédures internes, de stimuler les ventes et de donner à l’entreprise de grands avantages concurrentiels.
Mieux encore, avoir des données propres permet aux équipes de plus se concentrer sur la production au lieu d’être focalisées sur le nettoyage de jeu de données. Les analystes des données pourront également tirer le maximum de profit des données disponibles dans le système et promouvoir les bonnes pratiques en termes de qualité des données dans les opérations métier. Ceci permettra de réduire considérablement les erreurs.
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