Zoom sur la qualité des données

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Alexandra Garnier
Alexandra Garnier

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Dans un rapport mené par Experian en 2018, 95 % des dirigeants considèrent que les données font partie intégrante de leur stratégie d'entreprise. Mais si l'utilité des données ne fait aucun doute, on a parfois tendance à oublier qu'elles ne se valent pas toujours. En effet, leur qualité peut grandement varier. Les entreprises se focalisent souvent sur la collecte des données alors que l'essentiel est ailleurs : le plus important est de garantir leur qualité tout au long du cycle de vie.

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Focus sur la qualité des données

 

La qualité des données : un élément clé pour prendre les bonnes décisions.

Voici un exemple qui illustre toute l'importance de la qualité des données :

 

1 - Vous disposez de données encore inexploitées.

Elles sont consignées de façon brute, dans une base de données ou un classeur Excel. Il peut par exemple s'agir d'une liste répertoriant l'adresse e-mail de milliers de clients ainsi que leurs centres d'intérêt, le tout au format .csv.

 

2 - Vous transformez ces données en informations.

Vous importez ces données dans un outil qui leur donnera une forme intelligible. Ici, on utilisera une application de marketing pour générer une liste d'e-mails grâce à laquelle il sera possible de filtrer les adresses e-mail en fonction des intérêts de chacun.

 

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    3 - Vous en tirez des renseignements utiles.

    L'analyse des informations recueillies vous permet de disposer de données pertinentes. Dans l'exemple choisi, la liste générée permet ainsi de mettre en lumière que 80 % des clients souhaitent être contactés par e-mail pour tout ce qui a trait au CRM.

     

    4 - Vous prenez une décision éclairée.

    Les renseignements obtenus vous mènent à prendre des décisions axées sur les données. Ici, ce sera de créer une newsletter dédiée au CRM. Des données de qualité vous fourniront tout le savoir nécessaire pour prendre les bonnes décisions stratégiques et guider intelligemment votre action.

     

     

    À quoi reconnaît-on des données de qualité ?

    Les données peuvent prendre une multitude de formes, mais certaines caractéristiques communes se retrouvent systématiquement parmi celles qui sont de haute qualité. En effet, les données de qualité se démarquent de six façons.

     

    1 - Exactitude

    Les données de qualité sont exactes. Elles offrent une représentation fidèle du cas d'utilisation pour lequel vous souhaitez les exploiter.

    Pour maintenir un haut niveau de précision, il est nécessaire d'optimiser en continu sa stratégie de gestion des données. Cette notion va de pair avec l'intégrité des données.

     

    2 - Exhaustivité

    Les données de qualité sont exhaustives. Autrement, elles risquent d'être inexploitables.

    Tous les éléments que vous ajoutez dans votre base de données doivent impérativement contenir les valeurs nécessaires afin de pouvoir par la suite les exploiter efficacement. Par exemple, les noms ou les numéros de téléphone incomplets seront inutilisables.

     

    3 - Pertinence

    Les données de qualité servent vos objectifs. En effet, les éléments que vous recueillez doivent, même dans une mesure minime, vous fournir des informations qui serviront à guider votre action de façon concrète.

    Par exemple, si vous demandez aux clients de renseigner leur année de naissance dans votre formulaire d'inscription à un essai gratuit, mais qu'au final cette valeur n'est pas utile pour former vos décisions, vous la recueillez sans raison : ce n'est pas pertinent. Autrement dit, toutes les informations ne sont pas bonnes à prendre.

     

    4 - Cohérence

    Les données de qualité sont cohérentes avec vos autres sources. Cela est essentiel, car des valeurs contradictoires entre vos différentes bases de données doivent vous alerter : cela signifie que vous recueillez des informations erronées. Or, dans ce cas, il est très fastidieux d'identifier les données fautives.

    La solution ? Mettre en place un centre unique d'informations en demandant à tous vos effectifs d'utiliser le même logiciel de gestion de données, ou bien en l'intégrant à votre CRM.

    De cette façon, tous les membres de votre organisation peuvent accéder aux données de votre entreprise depuis un même outil, à tout moment et partout dans le monde.

     

    5 - Accessibilité

    Les données de qualité sont accessibles aux personnes qui en ont besoin. Beaucoup d'entreprises utilisent des applications distinctes pour interagir avec les clients, les prospects, les partenaires et les employés.

    Or, sans intégration logicielle, cela a pour effet de fragmenter les données.

    Ce cloisonnement de l'information est très néfaste, car il limite l'accès des équipes aux données exactes, cohérentes et pertinentes qui pourraient les aider dans leur action. Aussi, pour une accessibilité optimale, il est primordial d'intégrer ses systèmes.

     

    6 - Actualisation

    Les données de qualité reflètent fidèlement la situation actuelle. L'information n'est pas immuable : s'il est judicieux d'effectuer un suivi des données au fil du temps, ces dernières doivent rester à jour pour éviter toute obsolescence.

    L'idéal est d'utiliser des rapports et des données en temps réel pour identifier au vol les changements qui surviennent, garder une longueur d'avance et résoudre au plus vite les problèmes éventuels.

     

     

    Analyse de la qualité des données

    Cette analyse vise à vérifier que vos données sont exactes, pertinentes, actuelles et utiles aux fins que vous souhaitez atteindre. Elle fait souvent partie du processus de gestion de la qualité des données.

     

    Gestion de la qualité des données

    Ce processus de gestion vise à garantir l'accès de votre équipe à des données de haute qualité et implique d'analyser la santé de vos données pour l'améliorer en continu, avec à la clé des données toujours plus exactes et des ensembles de données plus larges.

     

    Indicateurs de la qualité des données

    Les indicateurs sont des mesures uniques qui permettent d'analyser et de déterminer la qualité de vos données selon différents critères, comme leur exactitude, leur pertinence ou encore leur utilité.

     

    Meilleures pratiques pour la gestion de la qualité des données

    Voici quelques meilleures pratiques à observer pour bien gérer et analyser la qualité des données :

    • Identifier les indicateurs les plus importants pour votre équipe
    • Sensibiliser toute votre entreprise à l'importance que revêt la qualité des données
    • Réaliser régulièrement des audits de la qualité des données
    • Investir dans les ressources requises pour analyser et optimiser la qualité des données
    • Analyser la cause des échecs et des succès notables en matière de qualité des données
    • Employer un outil de gestion de la qualité des données (vous trouverez ci-dessous une présentation des différents outils disponibles sur le marché)
    • Fédérer les données de votre entreprise au sein d'un centre unique d'informations, que ce soit dans votre CRM ou votre logiciel de ventes.

     

     

    Outils de gestion de la qualité des données

    Conçus pour simplifier la gestion de la qualité des données, les outils qui suivent vous permettront d'accomplir toutes les tâches mentionnées ci-dessus et plus encore.

     

    1 - Operations Hub

    operations hub de hubspot - outil de gestion et d'analyse de la qualité des données

    Destiné aux équipes opérationnelles, le logiciel Operations Hub permet de synchroniser facilement les données clients et d'automatiser les processus commerciaux. Il s'appuie sur un centre unique d'informations organisé et connecté, permettant ainsi l'alignement de l'ensemble des équipes et offrant une adaptabilité optimale face aux besoins en constante évolution des clients.

    Dans le Operations Hub, les actions automatisées pour l'analyse de la qualité des données sont prédéfinies et prêtes à l'emploi, mais la personnalisation n'est pas en reste grâce à trois fonctions programmables : les actions de workflows avec code personnalisé, les actions de bots avec code personnalisé et les webhooks dans les workflows.

    De plus, vous pouvez utiliser ces workflows pour automatiser et résoudre les problèmes courants en matière de qualité de données, par exemple pour ajouter automatiquement une majuscule à la propriété Prénom renseignée par les nouveaux contacts dans un formulaire de démonstration.

    Conseil : utilisez Operations Hub pour synchroniser facilement les données clients et automatiser les processus commerciaux. De cette façon, vos équipes seront alignées, car elles accéderont toutes aux mêmes données.

     

    2 - Insycle

    Insycle - outil d'analyse de la qualité des donnéesInsycle, qui est une intégration et un partenaire d'applications HubSpot, propose une solution complète pour la gestion des données clients. Grâce à elle, vous pouvez gérer, automatiser et tenir à jour vos données clients et ainsi améliorer l'efficacité générale, la précision des rapports et l'alignement des équipes.

     

     

    3 - Dedupely

    Dedupely - logiciel dédié à la qualité des données

    Dedupely peut automatiquement repérer et fusionner les données en doublon pour vous faire gagner du temps, avec à la clé des données plus fiables et plus d'alignement dans toute l'entreprise.

     

     

    4 - SAS

    sas - analyse de la qualité des donnéesSAS propose un ensemble de logiciels qui aident les grandes entreprises à gérer, optimiser, intégrer et contrôler leurs données. Parmi ces solutions, l'une des plus appréciées est SAS Data Management : conçue pour gérer l'intégration et le nettoyage des données, elle intègre aussi de puissantes fonctions pour assurer leur gouvernance.

    L'offre de SAS inclut également le logiciel SAS Data Quality, qui permet de résoudre les problèmes liés à la qualité des données sans avoir à déplacer ses données.

     

     

    5 - Talend Open Studio

    talend open studio - logiciel d'analyse de la qualité des donnéesTalend Open Studio fait partie d'une suite logicielle open source idéale pour les moyennes entreprises. Cet outil, qui se veut à la fois intuitif et flexible grâce à son éditeur par glisser-déposer, propose différentes fonctionnalités pour vous aider à régler les problèmes d'intégration.

     

     

    6 - OpenRefine

    openrefine - outil d'analyse de la qualité des donnéesOpenRefine, anciennement Google Refine, est un outil open source et gratuit que les entreprises de toutes tailles peuvent utiliser pour gérer et nettoyer leurs données.

    Principalement dédié à la standardisation des données disparates, ce logiciel propose de nombreux plug-ins et intégrations pour vous permettre de travailler avec plusieurs sources de données et prendre en charge différents formats.

     

     

    7 - Datawarehouse.io (Ultimate Data Export)

    Datawarehouse.io (Ultimate Data Export) - outil de synchronisation des données hubspot

    Datawarehouse.io, aussi appelé Ultimate Data Export, est un logiciel intermédiaire pour l'entreposage de vos données HubSpot. Grâce à lui, vous pouvez relier votre plateforme HubSpot à vos données sans rédiger une seule ligne de code.

    Il permet aussi d'exporter toutes vos données HubSpot telles que les tickets, les produits, les adresses e-mail et les analytics web au format Excel et de les importer dans vos outils d'intelligence commerciale, comme Tableau.

     

     

    8 - Ataccama

    Ataccama - outil de gestion de la qualité des données

    Ataccama est une plateforme pour la gestion et la gouvernance des données qui propose des outils dédiés à la qualité des données, à l'inventaire des données, à la gestion des données de référence, à l'intégration des données et au profilage des données.

    Ses fonctionnalités d'analyse et de gestion des données vous renseignent sur la qualité de vos données, mais elles vous permettent aussi de les valider et de les améliorer, de filtrer les données incorrectes ou de faible qualité, et de suivre la qualité au fil du temps.

     

     

    La qualité des données : une notion à la portée de tous

    Garantir la qualité de ses données n'est pas toujours une mince affaire, mais les efforts consentis dans ce domaine seront payants pour votre entreprise sur le long terme, car des informations de qualité aideront vos équipes à prendre des décisions éclairées.

    En utilisant les concepts, les techniques et les outils présentés dans cet article, chaque professionnel peut améliorer la qualité de ses données, même sans expertise préalable.

     

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    Sujets : Data management

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