Qualité des données : le meilleur moyen de regagner confiance dans vos données

Les entreprises collectent des données pour obtenir des informations factuelles. Et pourtant, 75 % des décideurs clés ne font pas confiance à leurs données. De plus, près de la moitié des employés prennent encore des décisions basées sur leur intuition.

Mais si les entreprises souhaitent que les données aient un impact positif sur les revenus et la croissance de l'activité, des processus de qualité des données doivent être mis en place. Ces processus donneront plus de confiance aux employés et aux décideurs et leur permettront de s'appuyer sur les données pour prendre des décisions commerciales.

Points clés à retenir

• Améliorez la qualité des données en les nettoyant au point de collecte. Cela élimine le besoin de nettoyer les données sur toute la ligne.
• Les données de qualité ont sept dimensions principales : exactitude, exhaustivité, cohérence, validité, unicité, intégrité et actualité.
• Les quatre processus d'amélioration de la qualité des données sont le profilage des données, la gouvernance des données, le nettoyage des données et la normalisation des données. Celles-ci peuvent être effectuées manuellement, mais cela ouvre la porte à l'erreur humaine. Un outil comme Improvado automatise et simplifie ces processus.
• En plus d'utiliser des dimensions de qualité pour mesurer la qualité des données, ajoutez des mesures de productivité et d'engagement dans le mélange pour un processus de mesure de la qualité des données bien arrondi.
• La qualité des données contribue à rendre les processus de marketing et de vente transparents et améliore la collaboration interfonctionnelle.

Qu'est-ce que la qualité des données ?

Les données sont le nouveau pétrole. Et tout comme le pétrole qui n'a aucune valeur lorsqu'il n'est pas raffiné, les données ne valent rien tant qu'elles ne deviennent pas utilisables. Malheureusement, les données sont fragiles et peuvent être facilement contaminées.

La qualité des données garantit que cela ne se produira pas. C'est le processus qui évalue les données, s'assure qu'elles sont exactes et exemptes d'erreurs et montre la bonne image des informations qui vous intéressent, vous et votre entreprise.

Qu'est-ce qui définit la qualité des données ?

Il existe plus de 60 dimensions de qualité des données. Mais, en pratique, la plupart des équipes de données sont concernées par sept.

1. Précision

Cette dimension de la qualité des données fait référence à l'exactitude et à l'exactitude des données. L'objectif de précision est de produire des données sans erreur qui reflètent ce qui se passe réellement.

Ceci est généralement considéré comme la dimension la plus importante des données de qualité.

2. Complétude

Lorsque les données comprennent toutes les informations nécessaires à l'usage auquel elles sont destinées, elles sont considérées comme complètes. L'exhaustivité peut varier en fonction de la finalité des données collectées.

Par exemple, disons que l'objectif de vos données collectées est de transformer les prospects en ventes. Si l'équipe marketing ne collecte que les noms et les e-mails, mais que l'équipe commerciale a besoin de numéros de téléphone pour les appels de démonstration, les données dont vous disposez sont considérées comme incomplètes.

3. Cohérence

Les données de différentes bases de données doivent être cohérentes pour éviter les erreurs de données sur toute la ligne.

Si votre logiciel de marketing par e-mail enregistre une modification de l'adresse e-mail d'un client, cette modification doit également être reflétée dans le logiciel de gestion de la relation client (CRM). Ne pas le faire pourrait entraîner des problèmes avec les notifications de facturation.

4. Validité

La validité des données fait référence à la cohérence des valeurs des données telles que définies par l'entreprise.

Par exemple, une entreprise basée en Europe peut formater les dates en utilisant le format jj-mm-aaaa (12 septembre 2022). Mais si quelqu'un ajoute une entrée en utilisant le format mm-jj-aaaa (12 septembre 2022), alors ces données ne sont plus valides.

5. Unicité

L'unicité signifie qu'il n'y a pas de duplication ou de chevauchement de données dans les ensembles de données.

Disons qu'un prospect s'inscrit à un lead magnet en tant que JH Watson. S'ils écrivent ensuite leur nom sous le nom de John H. Watson lorsqu'ils achètent votre logiciel, cela doit être inscrit comme une seule personne dans votre base de données.

6. Intégrité

Cette dimension fait référence à la préservation des données tout au long de leur cycle de vie lorsqu'elles se déplacent dans différents systèmes et services de votre organisation. Cela signifie également qu'il existe des processus en place pour empêcher la falsification des données.

7. Ponctualité

L'actualité des données signifie que les données sont disponibles chaque fois qu'elles sont nécessaires.

Les états financiers annuels, par exemple, doivent être prêts lorsque les comptables en ont besoin. Si ce n'est pas le cas, cela ne répond pas aux exigences de la dimension d'actualité des données.

Avantages des données de qualité

Des données de qualité ont un impact positif sur les processus d'une organisation et sa valeur globale en tant qu'entreprise.

Lorsque des processus de données de qualité sont en place, et que cela est communiqué aux décideurs, les données sont davantage utilisées et finissent par devenir le fondement des décisions commerciales et des innovations.

Cela augmente la rentabilité et les revenus de l'entreprise, car les décideurs obtiennent des informations plus rapidement. Et cela améliore également les performances de l'entreprise car les gens ne perdent pas de temps à corriger et à rapprocher les données.

L'importance de la qualité des données pour les équipes de vente, de marketing et de gestion des clients

La qualité des données favorise l'alignement entre les différents services et leurs données tout en évitant les erreurs ou les incohérences.

Cela facilite la collaboration interservices. Il y a de la transparence dans tous les efforts de vente et de marketing, et chacun obtient une vue macro et micro des clients et de leur parcours tout au long du cycle de vie.

Quel est le pire qui puisse arriver lorsque les processus de données ne sont pas en place ?

Nous avons entendu parler de nombreuses entreprises jetées dans des eaux agitées à cause de mauvaises données.

Par exemple, Samsung admet avoir perdu 105 milliards de dollars lorsqu'un employé a fait une erreur en raison de mauvaises mesures de sécurité des données. Uber a sous-payé ses chauffeurs pendant de nombreuses années à cause d'une erreur comptable. Le service postal américain a dépensé environ 1,5 milliard de dollars pour traiter les e-mails non distribuables.

Et que diriez-vous des nombreuses histoires que nous entendons sur les mésaventures des équipes marketing et commerciales dues à de mauvaises données ? Certains courants incluent:

• L'équipe marketing envoie des e-mails mal étiquetés, ce qui détruit la confiance de la marque, à tout le moins.
• L'équipe PPC cible le mauvais segment de marché, ce qui finit par être très coûteux.
• L'équipe de vente appelle des numéros de téléphone incorrects ou inexistants, ce qui affecte leur efficacité.
• L'équipe du service client a facturé deux fois les clients en raison d'entrées en double, ce qui a provoqué la colère des clients.

Tout cela montre clairement à quel point les mauvaises données peuvent mettre les entreprises en difficulté.

C'est pourquoi des données de qualité doivent être une priorité pour toute entreprise qui utilise les données comme pierre angulaire des décisions et des activités commerciales. Des données de qualité leur donneront une image exacte de ce qu'ils ont fait, de ce qui pourrait arriver et de ce qu'ils pourraient faire pour augmenter leurs revenus.

Comment mesurer la qualité des données

À l'heure actuelle, il n'existe pas de norme établie pour mesurer la qualité des données. Les organisations doivent définir leurs lignes directrices et établir des références et des attentes en matière de gestion et de gouvernance des données.

Généralement, les dimensions de la qualité des données sont utilisées comme métriques. Chaque métrique se voit attribuer un poids et un niveau d'importance en fonction de l'industrie ou de l'objectif de l'ensemble de données. Par exemple, l'industrie financière accorde une plus grande valeur à la validité tandis que l'industrie pharmaceutique donne la priorité à l'exactitude.

Mikkel Dengse recommande d'aller au-delà de la mesure de la qualité des données et d'ajouter des mesures de productivité et d'engagement à l'ensemble.

La productivité mesure l'efficacité du temps consacré à la gestion des données tandis que l'engagement garantit que les rapports de données sont disponibles chaque fois que l'utilisateur final en a besoin.

Comment améliorer la qualité des données

Tout d'abord, tous ceux qui travaillent avec des données doivent assumer l'entière responsabilité de la qualité des données. Cela inclut les créateurs de données (ceux qui créent les données) et les utilisateurs de données (ceux qui utilisent les données).

Les utilisateurs de données doivent clairement communiquer le type de données dont ils ont besoin afin que les créateurs de données puissent se concentrer sur la fourniture de données qui répondent à ces besoins.

Une fois que cela est clair, vous pouvez procéder à l'amélioration de la qualité des données.

Mais par où commencer ?

Pour améliorer la qualité des données, vous devez commencer à la racine et autoriser uniquement les données de haute qualité à entrer dans votre base de données. Cela réduit, voire élimine, le besoin de contrôles de la qualité des données sur toute la ligne.

Mais cela soulève la question : qu'en est-il des données dont vous disposez déjà ? Comment le nettoyer?

Voici quatre processus d'amélioration des données pour corriger tout problème de qualité avec les données actuelles.

Profilage des données

Le profilage des données est la première étape pour améliorer la qualité des données. C'est le processus d'examen et d'examen des données pour résoudre les erreurs, les informations manquantes ou les redondances.

Lorsqu'il est effectué manuellement, le processus peut prendre du temps et coûter cher, sans parler de l'erreur humaine. Cependant, les outils d'intégration de données peuvent accélérer et améliorer la précision du processus.

Gouvernance des données

Les personnes de l'organisation doivent se voir attribuer des rôles spécifiques lors de la manipulation des données de l'entreprise.

C'est le rôle de la gouvernance des données - le processus d'organisation et de gestion des données afin que les règles soient claires sur qui peut y accéder, quelles actions ils peuvent entreprendre et quelles méthodes ils peuvent utiliser. Cela minimise les erreurs humaines tout en donnant un accès suffisant aux personnes pour faire leur travail.

Nettoyage des données

Les données qui ne servent plus les objectifs de l'entreprise doivent être supprimées par le biais du nettoyage des données, sinon elles contamineront vos données. Ce processus supprime les données redondantes, inexactes et incomplètes.

Normalisation des données

Les données peuvent provenir de nombreuses sources différentes. Par exemple, pour les équipes marketing et commerciales, les données peuvent provenir de votre logiciel de messagerie, de Google Analytics, de l'outil CRM et de plateformes publicitaires telles que Facebook et Google Ads.

Grâce à la normalisation des données, vous pouvez aligner toutes les données collectées à partir de ces différents endroits et éviter la disparité des données. Cela rend la collaboration entre les services et le partage d'informations plus fluides et plus rapides.

Un moyen simple de normaliser les données consiste à utiliser des outils d'automatisation comme Improvado qui extrait les données de plus de 300 sources de marketing et de vente.

À ton tour

Nous vivons dans un monde axé sur les données. Les entreprises disposant de données de qualité et sachant quoi en faire bénéficient de nombreux avantages. Ce sont eux qui peuvent évoluer plus rapidement et laisser tous leurs concurrents derrière eux.

Si vous n'avez toujours pas mis en place une gestion de la qualité des données, c'est le meilleur moment pour investir dans la qualité de vos données.