Qu’est-ce que la qualité des données et comment mettre en œuvre un plan de gestion de la qualité des données ?

Qu’est-ce que la qualité des données ?

Sans une compréhension précise de la qualité des données, les entreprises, les organisations à but non lucratif ou d’autres entités ne peuvent pas avoir la meilleure qualité de données. Il existe de nombreuses façons de définir la qualité des données, mais toutes les définitions ont des points communs.

Selon les experts en qualité des données, lorsque les données répondent aux exigences de leur utilisation prévue, les données sont de haute qualité. En d’autres termes, lorsque les entreprises peuvent utiliser ces données pour communiquer efficacement avec leurs électeurs, déterminer les besoins des clients et trouver des moyens efficaces de servir leur clientèle, elles savent qu’elles disposent de données de haute qualité.

Cette définition de la qualité des données est suffisamment large pour aider les entreprises avec différents produits, marchés et missions à comprendre si leurs données répondent aux normes.

Pourquoi investir dans la qualité des données ?

Le début de la pandémie inattendue de COVID-19 a mis en évidence la gravité des données de qualité dans les entreprises modernes. Alors que de nombreuses entreprises passent aux formats numériques, de la culture du lieu de travail aux ventes en ligne et aux services clients, les données sont plus critiques que jamais. Basé sur Étude de recherche sur la gestion des données mondiales d’Experian, 72 % des entreprises déclarent qu’une transformation numérique accélérée les a rendues plus dépendantes des données et des informations sur les données. Il est donc essentiel de conserver des données précises et fiables pour éviter des effets dramatiques sur les objectifs commerciaux.

Investir dans la gestion de la qualité des données donne confiance dans la validité des données pour soutenir la prise de décision stratégique, tactique et opérationnelle, indépendamment des données existantes ou nouvelles pour les entreprises. L’initiative d’établir des données de haute qualité peut vous donner un avantage concurrentiel et un tournant dans votre industrie. Par exemple, vous pouvez utiliser vos données pour personnaliser un plan marketing adapté à vos consommateurs cibles afin d’avoir une longueur d’avance. Lis le étude de cas client de Bunches et découvrez comment ils attirent de nouveaux clients en proposant des campagnes marketing mieux ciblées.

5 risques de données non fiables

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Un bon plan de gestion de la qualité des données implique souvent la technologie, la participation des employés et le soutien d’experts en qualité des données. Les bonnes ressources et les bons outils sont essentiels pour obtenir la meilleure qualité de données afin de gérer une entreprise rentable qui se concentre sur une croissance continue en éliminant les risques ci-dessous :

  1. Temps perdu
    Les données en double sont un problème urgent car elles ont un impact négatif sur les entreprises avec des coûts astronomiques, une faible productivité et, en fin de compte, l’image de marque. La suppression manuelle des doublons est une perte de temps et d’efforts considérable. Ces étapes supplémentaires réduisent la productivité des employés plutôt que de les encourager à se concentrer sur des opportunités enrichissantes menant à l’innovation dans l’entreprise.
  2. Opportunités ratées
    Dans tous les secteurs, de nombreuses entreprises dépassent leurs concurrents en exploitant les données pour libérer une valeur significative. Cependant, la mauvaise qualité des données en raison d’incohérences dans les formats ou d’entrées d’erreurs sape l’activité, entraînant potentiellement des opportunités vers un concurrent doté d’un processus avancé de gouvernance des données à capitaliser.
  3. Problèmes de conformité
    Les problèmes de données imposent aux entreprises des défis en termes de croissance financière, de productivité et de prise de décision peu fiable. Avec l’introduction de réglementations comme la Règlement général sur la protection des données (RGPD), les organisations doivent être prudentes dans la collecte, l’utilisation et le stockage des données. Le non-respect du RGPD et les failles de sécurité imposent de lourdes amendes qui affectent la réputation et les interruptions des opérations commerciales. Alors que de bonnes données aident à réduire le risque de problèmes de sécurité et vous permettent de rester conforme aux dernières réglementations en matière de données.
  4. Mauvaise expérience client
    Les entreprises qui réussissent investissent pour offrir à leurs clients une expérience de marque personnalisée dans le cadre de leur stratégie de base. Des données inexactes ou obsolètes peuvent affecter le taux de retour sur investissement, car il devient difficile d’analyser le comportement des consommateurs, leurs habitudes de consommation et leur historique d’achat. Cela peut affecter le positionnement des bons clients avec les bons produits, entraînant un gaspillage des efforts de marketing.
  5. Prise de décision peu fiable
    De mauvaises données peuvent avoir des conséquences profondes. L’un des plus grands défis est l’incapacité à prendre des décisions précises. Selon Les recherches d’Experian, 55% des chefs d’entreprise manquent de confiance dans leurs actifs de données. Par conséquent, ces dirigeants sont réticents à débloquer des informations pour créer de la valeur qui affecte les décisions commerciales au jour le jour. L’amélioration de la qualité des données fournit une assurance et une confiance dans les informations générées pour atteindre les objectifs commerciaux.

5 risques d'infographie de données non fiables

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4 conseils pour commencer à améliorer la qualité de vos données

L’accès aux bons outils, processus et méthodes vous aide à concevoir un plan de gestion durable de la qualité des données. Ce plan nécessite un mélange complet de technologies et de personnes pour intégrer la conception dans votre feuille de route stratégique :

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  1. Déterminer les objectifs de données et les mesures de qualité
    Une stratégie de données bien formulée est primordiale pour une entreprise car elle articule sa vision du stockage, de l’utilisation et de la gestion des données. Cette stratégie définit la base pour élaborer des objectifs dans le contexte de l’entreprise et le processus pour les exécuter. L’ambition de collecter et de gérer des données de haute qualité du début à la fin se traduira par une prise de décision précise, la conformité réglementaire et une satisfaction client élevée.
  2. Standardiser et nettoyer les bases de données
    Les entreprises sont susceptibles de perdre des opportunités lorsqu’elles disposent de données incohérentes, inexactes et obsolètes. Les améliorations de la qualité des données sont idéales pour normaliser et nettoyer les données adaptées aux objectifs commerciaux. Les données nettoyées est désormais le nouveau pétrole à explorer pour les entreprises afin de potentiellement créer une valeur extraordinaire sur les produits et services.
  3. Combler les lacunes dans les données
    L’enrichissement des données se concentre sur l’ajout d’attributs manquants ou supplémentaires aux données nettoyées, ce qui permet d’obtenir des informations riches sur les prospects et les clients. Les écarts peuvent être encore réduits en intégrant l’enrichissement des données en temps réel dans le CRM ou d’autres applications à ajouter données commerciales, données de localisation, et démographie à vos contacts. Supports d’enrichissement dans la construction Vue client unique pour obtenir une vue précise de vos clients.
  4. Utiliser la technologie et les ressources pour la gestion de la qualité des données
    Investir dans le parcours de qualité des données en tirant parti de la bonne technologie et des bonnes ressources est essentiel pour obtenir des informations et une valeur sur l’investissement. Mettez à jour vos enregistrements régulièrement ou vérifiez automatiquement les données de contact de vos clients pour supprimer les tâches manuelles qui gênent vos employés et votre entreprise.
    • La technologie: Sélectionnez des solutions faciles à utiliser avec nettoyage des données, API de validation en temps réel, profilage des données, Vue client unique (SCV), et Solution de résolution d’identité (IDR) pour prendre en charge le processus de gestion des données en cours.
    • Compétence: Associez-vous à des experts de confiance en qualité des données qui soutiennent vos initiatives de transformation numérique et assistent votre plan de qualité des données en choisissant les bonnes solutions et en les déployant dans un processus structuré cohérent avec votre organisation pour produire les résultats souhaités pour votre entreprise.
    • Des employés: Utilisez les outils et ressources appropriés et conviviaux qui intégrer de façon transparente dans votre système existant pour aider à maintenir la qualité du travail de vos employés et rendre leurs tâches plus faciles.

Entrer en contact avec les experts en qualité des données d’Experian pour découvrir comment nous pouvons vous aider à mieux gérer la qualité des données pour votre entreprise.

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