Fiabilisation des données : ne passez pas à côté du potentiel de la data !

« La donnée est le nouvel or noir du 21e siècle. »

Cette affirmation est sur toutes les lèvres, et ce ne sont pas les exemples de réussite d’entreprises data-driven (Amazon, Netflix, Facebook, etc.) qui nous feront dire le contraire.

Pourtant, de nombreuses organisations pilotent encore leurs activités à l’aide de data de mauvaise qualité : elles n’ont pas encore instauré de processus de fiabilisation des données (ou data reliability). Et c’est bien dommage au regard des retombées économiques positives qui en découlent…

Si le changement, c’était maintenant ?

Qu’est-ce que le concept de data reliability ? Quels sont ses avantages ? Comment fiabiliser une base de données clients ou tout autre type de data ?

💡 Éclairages.

Les entreprises qui brillent sont des entreprises de plus en plus orientées data. Dans ce contexte, la donnée devient une ressource précieuse et stratégique à exploiter.

C’est là qu’intervient la fiabilisation des données (ou data reliability en anglais), visant à améliorer la qualité des data de l’entreprise. Autrement dit, elle consiste à garantir que les informations contenues dans les bases de données de la société soient correctes et facilement exploitables (bon format, pas de doublons, etc.).

Mais la mise en place d’un travail de fiabilisation de la donnée peut aller plus loin, et assurer aussi :

• l’intégrité des données (veiller à ce qu’elles ne soient pas modifiées),
• leur conformité réglementaire,
• leur sécurité au sein des différents systèmes d’information (gestion des accès ou politique de confidentialité par exemple),
• leur consolidation, c’est-à-dire le fait de les regrouper et de les organiser intelligemment entre elles pour en faciliter l’utilisation.

Enfin, la data reliability intègre aussi des processus d’actualisation : les informations évoluent constamment, mieux vaut privilégier les plus récentes.

💡 La fiabilisation des données entre généralement dans le cadre d’une démarche plus globale de data management.

Les data concernées par la fiabilisation des données sont de diverses natures :

• données commerciales,
• données marketing,
• données financières,
• données RH, etc.

Toutefois, la data reliability se rapporte plus souvent aux données clients, tant elles cristallisent de forts enjeux commerciaux et marketing. À l’heure où la tendance est de plus en plus à l’expérience personnalisée, comment les équipes peuvent-elles performer si les informations dont elles disposent ne sont pas qualitatives ?

Depuis l’explosion du numérique, les entreprises composent avec un nombre croissant et varié de sources de données.

En parallèle, toute cette information devient de plus en plus précieuse et stratégique. Une gestion hasardeuse des data clients entraîne alors des conséquences négatives niveau business :

• mauvaises décisions prises à partir de reportings et analyses de données erronés,
• stratégie commerciale et marketing moins impactante.

En d’autres termes, le risque de louper de bonnes opportunités d’affaires s’accroît, ce qui crée un manque à gagner sur le long terme.

Enfin, puisqu’on parle pépettes, les insuffisances côté data se répercutent aussi sur les finances de l’entreprise, de par :

• une baisse de la productivité : trop de temps perdu à corriger manuellement les erreurs dans les bases de données, à produire des reportings à la main, etc.
• les retombées d’une mauvaise prise en charge des obligations réglementaires,
• les coûts particuliers (augmentation des frais postaux liée à la mauvaise qualité des adresses renseignées par exemple), etc.

Fiabiliser les données, c’est en tirer le meilleur parti pour optimiser la performance globale de l’organisation, notamment grâce à une meilleure connaissance des clients. Ce processus peut même constituer un avantage concurrentiel.

Grâce à la data reliability, les managers et la Direction obtiennent une vision globale, réaliste et à jour des activités de l’entreprise pour mieux les piloter et statuer de manière éclairée.

Un processus structuré facilite l’établissement des reportings et fait gagner un temps précieux aux managers dans leurs prises de décisions.

De plus, ce travail permet à l’ensemble des acteurs de l’organisation de disposer d’une information homogène et facilement partageable.

Il existe différentes manières de procéder, qui dépendront notamment de votre degré de maturité en matière de data management.

Mais en règle générale, on retrouve les opérations suivantes :

• Collecter toutes les données existantes en provenance de vos différentes sources puis les intégrer au sein d’un seul et même système, afin de réaliser un audit et vérifier leur qualité.
  
  
• Détecter les erreurs et nettoyer les data (data cleaning). Il s’agit, par exemple :
  • de vérifier leur véracité,
  • de repérer et supprimer les doublons,
  • d’unifier les informations,
  • d’identifier des données manquantes puis de compléter, etc.
    
    
• Mettre en place un processus récurrent pour garantir de façon constante la fiabilité des données.
  En effet, la data reliability intervient souvent dans un cadre précis, comme lors de la migration des données vers un nouveau système. Mais au regard des enjeux précédemment évoqués, mieux vaut s’assurer en permanence de la valeur des informations qui circulent dans votre entreprise.

Soyons clairs, procéder a la mano, surtout dans le cadre d’un process pérenne, se révèle une tâche ardue et chronophage. C’est pourquoi la fiabilisation des données semble indissociable de l’utilisation d’outils spécifiques.

S’agissant des data clients, on pense bien sûr aux CRM. Ces logiciels permettent entre autres de centraliser au sein d’une même interface des données diverses, de les mettre à jour automatiquement et de les partager avec tous les collaborateurs. Les CRM facilitent également la production de reportings pour appréhender en un coup d’œil les éléments clés.

Il existe aussi des solutions spécifiquement dédiées à la gestion des data. Citons par exemple : 

• DigDash, solution de Business Intelligence adressée aux ETI et aux grands comptes. Exploitez pleinement vos data : vos données sont collectées depuis tout type de source, fiabilisées, analysées puis restituées à travers des tableaux de bord dynamiques et pertinents. Par ailleurs, DigDash se distingue par sa simplicité d’utilisation, sa robustesse et sa flexibilité (centré sur les besoins clients).
  
  
• MyReport, plateforme de Business Intelligence à destination des PME et ETI. Le logiciel collecte les données depuis différentes sources, les analyse et les centralise dans un même espace, dans l’objectif de garantir leur fiabilité à chaque étape. Ainsi, les directions métier disposent d’informations qualitatives et de tableaux de bord mis à jour en temps réel, pour piloter au mieux leurs activités tout en gagnant un temps précieux.

À l’heure où les données sont devenues une ressource des plus précieuses pour les entreprises, leur fiabilisation s’avère capitale. Veiller à la valeur ajoutée des informations récoltées, c’est augmenter vos chances de faire croître votre business.

Par conséquent, si cette tâche peut être réalisée de manière ponctuelle, il convient de déployer dans votre organisation un processus permanent de data reliability. Mais au vu du vaste chantier que ce travail représente, on vous conseille de recourir à des outils dédiés, vos meilleurs alliés pour gagner du temps… et surtout éviter les erreurs (qualité des données first !).