Qu’est-ce que le data quality management ?

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Au fil du temps, les organisations collectent un volume de données exponentiel : la gestion de la qualité de ces données est devenu un sujet sensible et incontournable. Quoi de plus logique quand les datas marché, clients ou métiers constituent des éléments vitaux pour toute organisation. Le data quality management permet justement de combiner les données, la technologie et la culture organisationnelle afin de fournir des résultats précis et exploitables.

Les datas en entreprise, un sujet d’importance

L’une des raisons les plus courantes pour lesquelles les entreprises valorisent les données se retrouve dans le fait que ces dernières aident à obtenir un avantage stratégique sur les concurrents. Comment pouvons-nous améliorer notre produit ? Comment pouvons-nous faire en sorte qu’il soit plus facile et plus rapide pour nos clients d’obtenir ce dont ils ont besoin de notre part ?

Il faut se demander comment attirer des clients qui seront prêts à dépenser leur argent durement gagné pour notre produit. Il faut faire en sorte que les clients reviennent vers nous plutôt que vers nos concurrents parce qu’ils sont satisfaits. Et en parallèle, comment pouvons-nous battre la concurrence et nous développer en tant qu’entreprise ?

Toutes ces questions ont une réponse simple : les données. Pour travailler avec des datas de qualité, la responsabilité de l’analyse et des traitements doit être confiée à un intervenant formé dans ce domaine ou à un collaborateur compétent. Plus concrètement, il s’agit d’adresser ces missions à un data quality manager. Choisir les outils adéquats représente également un gage d’efficacité et de rentabilité, cliquez ici pour découvrir des solutions API de contrôle et de qualité des données fréquemment utilisées.

Les composantes du data quality management

Par mise en qualité des données, on entend l’évaluation des informations dont vous disposez et leur mise à niveau. La qualité des données présente en effet cinq caractéristiques.

L’exactitude

L’exactitude des données fait référence au degré de réalisme avec lequel les informations détenues reflètent un événement ou un objet existant.

L’exhaustivité

Les données sont considérées comme complètes lorsqu’elles sont exhaustives, et donc précises. L’exhaustivité des données indique si elles sont suffisamment nombreuses pour permettre de tirer des conclusions significatives.

qu est ce que le data quality management

La cohérence

La cohérence des données spécifie que deux informations extraites de bases de données différentes ne doivent en aucun cas entrer en conflit l’une avec l’autre. Cependant, la cohérence des données n’implique pas nécessairement que les données soient correctes.

L’intégrité

Également appelée « validation des données », l’intégrité consiste à vérifier que les données sont conformes aux procédures. Les datasets ne comportent pas d’erreurs et les enregistrements correspondent aux types de données attribués.

L’actualisation

Lorsque vos données ne sont pas « fraîches » au moment où les utilisateurs s’apprêtent à les exploiter, elles ne répondent pas au critère d’actualisation de la qualité des données. Une approche data quality management requiert ainsi des données mises à jour en continu.

Comment utiliser vos datas en marketing ?

Les données peuvent être utilisées pour fixer les prix des produits, gérer les stocks, connaître et maîtriser les attentes clients-marché et anticiper les futurs besoins. En effet, pour atteindre le bon public au bon moment, les entreprises doivent désormais s’appuyer sur le facteur capital que représente la qualité des données. Des datas de qualité sont essentielles pour générer des informations précises et exploitables à partir des analyses, des mesures et des rapports.

Supposons que vous conceviez une campagne de marketing par e-mail pour promouvoir un nouvel e-book. Le problème étant que la moitié de votre base de données de contacts est criblée d’informations périmées ou non pertinentes, les résultats sont les suivants :

  • un taux d’ouverture médiocre,
  • des désabonnements en série,
  • des prospects de moindre qualité,
  • une rentabilité inexistante,
  • une image de marque dégradée

Si vous voulez prendre des décisions éclairées en matière de marketing et contribuer aux résultats de votre entreprise, pensez sans hésitation à améliorer la qualité des données en priorité.

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