Garantir la qualité des données est important pour permettre aux entreprises de prendre les bonnes décisions, de mieux comprendre leurs clients et de maintenir la cohérence au sein de l’organisation.
La raison en est que les données sont le moteur des entreprises modernes.
Par conséquent, il doit être correct, cohérent, complet, pertinent et fiable pour planifier et exécuter les bonnes stratégies en fonction des données collectées.
Mais si les données sont terribles, cela peut avoir un impact significatif sur vos décisions, l’expérience client et l’organisation.
Par conséquent, vous devez vous concentrer sur la collecte des données correctes pour vous aider à élaborer les bonnes stratégies pour gérer votre entreprise et façonner le parcours de votre client.
Dans cet article, je vais discuter de la qualité des données, de ses dimensions et de la manière de la mesurer et de l’améliorer.
Commençons.
Table des matières
Qu’est-ce que la qualité des données ?
La qualité des données est l’état des données qui indique la fiabilité d’un ensemble de données à prendre en compte dans la prise de décision, la planification et les opérations. Si un ensemble de données est de haute qualité, il doit correspondre à l’utilisation ou à l’objectif prévu. Il doit être complet, précis, fiable, facile d’accès, cohérent avec les différentes sources et présenté de manière appropriée en cas de besoin.
Actuellement, il n’existe pas de norme mondialement acceptée de qualité des données et de moyens de la valider, car les exigences diffèrent d’une organisation à l’autre et d’un projet à l’autre. Les entreprises créent des cadres et des politiques pour collecter, organiser, gérer et déterminer la qualité des données en fonction de leurs besoins spécifiques.
Dans la pratique, la qualité des données est assurée en effectuant des évaluations et en interprétant des mesures de qualité des données, telles que l’exactitude, la pertinence, la cohérence, l’exhaustivité, la crédibilité, la chronologie, etc. Ensuite, l’analyste de données mesure le score global de qualité des données et la notation pour montrer la qualité réelle de un ensemble de données.
Les organisations peuvent utiliser ces informations pour comprendre la valeur et la pertinence des données. Ainsi, ils peuvent décider d’utiliser ou non ces données pour la planification et la mise en œuvre de l’entreprise, en s’assurant qu’elles doivent ajouter de la valeur aux consommateurs finaux.
Dimensions de la qualité des données
La qualité des données a diverses caractéristiques ou dimensions, qui sont les mesures utilisées par les analystes pour mesurer la qualité et l’utilité des données pour les utilisateurs. Bien que de nombreuses mesures diffèrent d’un projet à l’autre et d’une entreprise à l’autre, certaines des plus courantes sont :
Précision
Peu importe la quantité de données que vous collectez, si elles sont inexactes, cela ne sert à rien de les utiliser dans vos stratégies commerciales. Parce que si vous le faites, le résultat pourrait être le contraire de ce que vous auriez pu souhaiter. Cela peut réduire la confiance des clients dans votre organisation, vos employés et vos offres.
Par conséquent, il est essentiel d’évaluer l’exactitude d’un ensemble de données en employant une stratégie efficace et durable pour vérifier sa source et gérer les données.
Pertinence
Même si vos données sont exactes, elles ne seront d’aucune utilité si elles ne correspondent pas à ce dont vous avez besoin pour votre entreprise. Avoir des données inutiles peut également encombrer votre base de données, vous faisant perdre du temps et des efforts pour la gérer.
Par exemple, vous cherchez des pommes de qualité mais vous avez des oranges de qualité. Bien qu’il s’agisse d’un fruit d’excellente qualité, vous recherchez des pommes, pas des oranges.
Les données doivent donc être pertinentes. Ainsi, lors de l’évaluation de la qualité des données, regardez si les données sont pertinentes pour servir votre objectif de collecte en premier lieu. Si oui, il est de bonne qualité.
Complétude
Si vous continuez à collecter de plus en plus de données sans vous demander si elles sont complètes, elles pourraient devenir inutilisables pendant la mise en œuvre.
Par conséquent, lorsque vous collectez des données, assurez-vous qu’elles sont complètes, telles que le nom complet d’un prospect, pas seulement le prénom ou le nom, l’adresse complète, etc. Cela ne signifie pas stocker des informations qui ne sont pas nécessaires, mais des informations complètes et utiles pour conduire votre stratégie.
Cohérence
Les données de haute qualité ne doivent pas contredire les données que vous avez déjà conservées dans d’autres bases de données. Parce que si c’est le cas, l’un d’eux pourrait se tromper. Des données incohérentes entraînent confusion et évaluation, ce qui prend du temps pour trouver et supprimer les données erronées.
Par conséquent, il est pertinent de s’assurer que vos données sont cohérentes dans votre base de données et votre organisation. Vous pouvez faire en sorte que tout le monde utilise le même système logiciel ou intégrer et synchroniser des outils de données avec le CRM. De cette façon, tout le monde sera sur la même page pour une collaboration facile.
Accessibilité
Même si vous disposez de données exactes, complètes, pertinentes et cohérentes, elles peuvent ne pas servir l’objectif si les bonnes personnes ou l’équipe ne peuvent pas y accéder. Il peut s’agir de vos employés, partenaires ou clients.
Pour ce faire, vous pouvez identifier les personnes qui ont besoin d’accéder à un ensemble de données spécifique et leur donner les moyens d’utiliser des outils contenant ces données. Assurez-vous simplement qu’ils peuvent facilement y accéder où et quand ils en ont besoin.
Opportunité
Les données changent constamment. Il n’est pas nécessaire qu’un client qui avait un numéro de téléphone ou un e-mail spécifique l’ait toujours ; ils l’ont peut-être changé. Et si vous utilisez les mêmes données obsolètes pour envoyer vos messages promotionnels, vos efforts restent vains.
Les données obsolètes peuvent ne pas représenter le scénario actuel. Par conséquent, il est crucial de suivre les données historiques et les modifications. Cela vous aidera à mettre à jour les enregistrements avec le temps et à rester pertinent.
Unicité
Pour de nombreux projets, tels que le marketing, la production de copie, etc., l’unicité est une caractéristique incontournable de la qualité des données. L’unicité signifie qu’il n’y a pas de duplication de données ni de chevauchement avec d’autres enregistrements. Les données en double peuvent compromettre votre crédibilité et la confiance des utilisateurs.
Par conséquent, assurez-vous que les données sont uniques et correspondent à votre objectif. Les analystes de données effectuent un nettoyage des données pour traiter les faibles scores d’unicité afin de garantir l’unicité.
Outre ce qui précède, d’autres dimensions de la qualité des données peuvent inclure la disponibilité, la comparabilité, la flexibilité, le caractère raisonnable et la plausibilité des données.
Pourquoi la qualité des données est-elle importante ?
Les organisations s’efforcent de conserver des données de haute qualité pour prendre les bonnes décisions éclairées et observer les rendements. Cela offre de nombreux avantages aux entreprises, notamment :
- Prenez des décisions commerciales plus rapides et plus judicieuses : les organisations modernes doivent évaluer les données pour déterminer les besoins des clients. Cela vous aidera à créer des stratégies appropriées et à devenir plus confiant dans la prise de décisions commerciales plus rapidement et efficacement.
- Meilleure collaboration : lorsque vous maintenez des données cohérentes dans vos services et votre organisation, tout le monde aura accès aux mêmes données à utiliser dans vos efforts. Cela vous aidera à rester aligné sur vos priorités et à obtenir des résultats cohérents.
- Mieux comprendre les clients : si elles sont exactes et fiables, les données client vous permettent de mieux comprendre vos clients. Vous obtiendrez un aperçu plus précis de leurs points faibles, de leurs besoins, de leurs intérêts et de leurs besoins. Il vous permet de développer de meilleures offres pour répondre aux préoccupations des clients et établir des relations significatives.
Comment mesurer la qualité des données
Des données de mauvaise qualité peuvent nuire à une entreprise en termes de réputation, de confiance des clients et d’autres conséquences néfastes. Par conséquent, vous devez évaluer les données collectées pour vous assurer qu’elles sont d’excellente qualité et adaptées aux besoins de votre entreprise. Cela vous oblige à établir des processus et des mesures spécifiques pour mesurer la qualité des données.
Alors, évaluez vos données par rapport aux métriques définies, analysez les résultats et améliorez les données en fonction de votre objectif. Voyons comment mesurer la qualité des données.
#1 Évaluation subjective
Cette évaluation implique des analystes de données, des parties prenantes, etc., pour évaluer la qualité d’un ensemble de données spécifique. Sur la base de leur perception, ils peuvent prendre une décision. Par exemple, s’ils trouvent un ensemble de données inexact, ils peuvent le supprimer ou affecter d’autres personnes pour obtenir les données exactes et mettre le projet en attente jusqu’à ce que cela soit résolu. Cela signifie que l’évaluation est subjective pour un décideur.
#2 Évaluation objective
L’évaluation objective vérifie les métriques objectives enregistrées dans un ensemble de données donné. Vous pouvez évaluer cela en fonction de la tâche ou cela peut dépendre entièrement des métriques.
Pour établir ces métriques et évaluer des données objectives, vous pouvez créer des indicateurs de performance clés (KPI) correspondant à vos besoins. Et lorsque vous effectuez des évaluations objectives, vous pouvez mesurer la qualité des données de trois manières :
- Le rapport simple est le nombre total de résultats attendus par rapport aux résultats possibles. Habituellement, le rapport simple est soit 0 soit 1, où 1 est le résultat le plus souhaitable/attendu. Ce ratio mesure la cohérence et l’exhaustivité.
- Max ou min : cette méthode peut vous aider à gérer plusieurs variables de qualité des données. Ici, le maximum est plus un nombre flexible et peut représenter des variables telles que l’accessibilité et les délais. D’autre part, le min est conservateur et peut représenter des variables telles que la précision.
- Moyenne pondérée : il s’agit d’une autre méthode que vous pouvez utiliser à la place de min pour comprendre comment chaque variable fournit sa valeur dans l’équation.
C’est ainsi que vous pouvez mesurer la qualité des données pour façonner vos stratégies commerciales. Mais ce n’est pas la fin. Après avoir évalué les mesures subjectives et objectives de la qualité des données, votre prochaine étape doit être d’analyser les résultats et de vous efforcer d’améliorer vos données pour apporter une valeur maximale à votre entreprise.
Comment améliorer la qualité des données
L’analyse des métriques de qualité des données évaluées vous aidera à repérer les données qui ne répondent pas aux critères ou aux KPI. De cette façon, il sera plus facile de nettoyer ou de supprimer ces données et de garder votre base de données remplie de données de qualité à valeur ajoutée pour atteindre vos objectifs actuels et futurs.
Examinez ces méthodes pour améliorer la qualité des données et atténuer les problèmes.
- Profilage des données : ce processus peut vous aider à comprendre l’ensemble de vos actifs de données pour une gestion efficace de la qualité des données. C’est vital puisque les employés, les parties prenantes et les collaborateurs auraient collecté et stocké des données au fil des ans. Il peut avoir des normes, des formats, un stockage différents, etc. Par conséquent, pour améliorer la qualité des données, obtenez une image complète de ce à quoi vous avez affaire (ici des données) pour commencer à la rationaliser.
- Appariement des données : l’appariement des données consiste à corréler les données pour trouver la redondance. Cela est fait pour éviter de tels cas où plusieurs éléments de données représentent la même signification. Par exemple, si vous avez un enregistrement au nom d’un individu, disant Johnny Depp. Maintenant, si vous trouvez un autre enregistrement portant le nom de John Depp mais représentant le même individu, il est redondant. Par conséquent, vous devez supprimer ces données pour éviter l’encombrement.
- Gouvernance des données : la gouvernance des données signifie que les normes et politiques de données se concentrent sur les KPI et les éléments de données. Les normes de gouvernance des données peuvent également définir les règles métier que les organisations doivent suivre pour maintenir la qualité des données.
- Création de rapports : la création de rapports sur les données implique la tenue d’un journal de qualité et la documentation des problèmes connus dans vos données. Cela vous aidera à déterminer si vous devez effectuer davantage de nettoyage et d’optimisation des données. Vous pouvez utiliser les données collectées à partir de la mise en correspondance des données et du profilage pour mesurer les KPI et générer des rapports.
- Digital Asset Management (DAM) : les données peuvent se présenter sous la forme d’actifs numériques tels que du texte, des images, des vidéos et d’autres fichiers. Cela vous aide à garantir la qualité et la pertinence des données numériques.
- Master Data Management (MDM) : les frameworks MDM sont d’excellentes ressources pour aider à prévenir les problèmes de qualité. Cela implique des données de base sur le produit, l’emplacement et la partie.
Product Information Management (PIM) : si vous êtes un fabricant ou un vendeur de biens, vous devez aligner vos KPI de qualité des données. Cela permettra aux clients de voir l’article exact qu’ils ont commandé à toutes les étapes, de la navigation sur le produit à la livraison et au service après-vente. Ainsi, avec PIM, vous pouvez créer une présentation standardisée des données produit avec toutes les informations cohérentes et fiables.
Intégration des données client (CDI) : CDI vous oblige à organiser les données de base des clients collectées via votre système CRM, les pages d’enregistrement en libre-service, les médias sociaux, etc., en une seule source de vérité. De cette façon, vous pouvez maintenir la cohésion et renforcer la collaboration.
Meilleures pratiques en matière de qualité des données
De nombreuses organisations pourraient penser qu’elles disposent des données de la meilleure qualité conservées dans leur base de données, mais l’histoire pourrait être différente. Voici donc quelques-unes des meilleures pratiques pour assurer la qualité des données et cocher toutes les cases.
- Choisissez des métriques importantes : vous devez être précis dans le choix des métriques que vous souhaitez évaluer. Sélectionnez et suivez uniquement les mesures qui sont utiles dans le processus de prise de décision. Vous ne pouvez pas continuer à évaluer tout ce qui n’ajoute pas de valeur ; cela consommera inutilement du temps, des ressources et des efforts.
- Garantir une source unique de vérité : il est essentiel de garantir une source unique de vérité pour toutes vos données dans l’ensemble de votre organisation. Vous pouvez stocker des données dans plusieurs systèmes, tels que des outils de vente, un CRM, etc. Et pour maintenir une source unique de vérité, vous devez être cohérent partout. Vous pouvez vous en assurer en effectuant des audits.
- Effectuez des audits réguliers : mieux vaut prévenir que guérir. Des audits réguliers de la qualité des données peuvent vous permettre de détecter rapidement les problèmes avant qu’ils ne s’aggravent. Vous pouvez effectuer des audits de qualité des données mensuellement, hebdomadairement ou mensuellement en fonction de votre volume de données.
- Analysez les raisons des échecs : Analyser pourquoi la qualité de vos données a échoué ou est devenue un succès est nécessaire pour optimiser vos stratégies. Appliquez vos efforts fructueux aux domaines qui nécessitent des améliorations tout en dépannant les obstacles. Cela augmentera votre efficacité dans la collecte et la gestion de la qualité des données.
- Investir dans les ressources nécessaires : investir dans les bonnes ressources pour le reporting, l’analyse, la formation et un autre processus est bénéfique pour gérer la qualité des données sans effort. Vous pouvez choisir un seul outil qui offre toutes ces fonctionnalités ou les utiliser séparément en fonction de vos priorités et de vos besoins.
- Utilisez un logiciel de gestion de la qualité des données : pour gérer la qualité des données avec une rapidité et une efficacité incroyables, vous pouvez tirer parti de la puissance de l’automatisation. Un bon outil de gestion de la qualité des données vous aidera également à rendre les données facilement accessibles. Ainsi, optez pour le bon logiciel de rapport et d’analyse de données, tel que Centre des opérationsTalend Open Studio, OpenRefine, Dedupely, etc.
Exemples de gestion de la qualité des données dans tous les secteurs
- Finance : les entreprises offrant des services financiers effectuent une gestion de la qualité des données pour identifier et sécuriser les données sensibles, surveiller et maintenir la conformité et automatiser les rapports.
- Fabrication : Les fabricants le font pour tenir des registres précis de leurs fournisseurs et clients et les mettre à jour périodiquement. Ils en ont également besoin pour être conscients des problèmes de qualité à temps et corriger et optimiser leurs stratégies.
- Etablissements de santé : ils ont besoin d’une gestion de la qualité des données pour conserver des dossiers patients précis et complets. Il les aide à fournir des plans de soins et de traitement adaptés aux patients et permet une facturation et une gestion des risques plus rapides et correctes.
- Secteur public : les organisations du secteur public ont besoin d’une gestion de la qualité des données pour conserver des données complètes, précises et cohérentes sur leurs projets, employés, sous-traitants et autres parties prenantes actuels afin de s’assurer qu’elles atteignent leurs objectifs.
Conclusion
La qualité des données est vitale pour les entreprises. Par conséquent, vos données collectées doivent être de haute qualité en termes d’exactitude, d’exhaustivité, de pertinence, de crédibilité et de cohérence, entre autres caractéristiques. Cela vous aidera à prendre les bonnes décisions commerciales, à bien servir les clients et à gérer efficacement l’organisation.