5 meilleures pratiques pour améliorer la qualité des données

Tester et améliorer qualité des données est extrêmement important pour les organisations de toutes tailles. Le manque de données claires, validées et de haute qualité peut entraîner des erreurs facilement évitables qui peuvent parfois s'avérer coûteuses pour l'organisation. Récent données de Gartner montre que les données non organisées sont responsables de pertes annuelles moyennes pouvant atteindre 15 millions de dollars.

Alors que les environnements commerciaux continuent de devenir de plus en plus complexes et que les organisations exploitent les données disponibles dans divers formats de fichiers et emplacements dans le cloud, l'amélioration de la qualité des données est absolument cruciale pour garantir que vos décisions ne sont pas motivées par des données peu fiables ou inexactes. Vous souhaitez améliorer la qualité de vos données pour prendre de meilleures décisions commerciales ? Voici tout ce que vous devez savoir sur l'amélioration de la qualité des données et comment cela peut aider votre organisation.

Qu'est-ce que la qualité des données et pourquoi est-elle importante ?

La qualité des données peut signifier différentes choses pour différentes organisations. Certains peuvent donner la priorité à des mesures telles que la précision et la cohérence pour mesurer la qualité, tandis que d'autres peuvent se concentrer davantage sur la fiabilité et l'exhaustivité. Quelle que soit la façon dont vous définissez le terme, des données de haute qualité permettent aux entreprises d'établir des projections et des prévisions beaucoup plus précises, d'anticiper et de résoudre les problèmes opérationnels et de créer des stratégies proactives pour gagner des clients et des prospects.

Inutile de dire que lorsque vous travaillez avec des données qui n’ont pas été nettoyées et validées au préalable, vous devez redoubler de prudence pour vous assurer que les rapports et analyses issus de ces données sont exacts et non chargés d’erreurs. En améliorant leurs données, ces organisations peuvent automatiser leur intégration de données et processus d'analyse sans vous soucier des données obsolètes, inexactes ou peu fiables.

5 meilleures pratiques pour améliorer la qualité des données

Garantir la qualité des données est crucial pour le succès de l’organisation. Les meilleures pratiques clés comprennent :

• Établir un processus pour enquêter sur les problèmes de qualité des données.
• Établir des lignes directrices claires pour la gouvernance des données.
• Équipes de formation.
• Explorer les initiatives Customer360.
• Faire des données de haute qualité une priorité.

De plus, la normalisation des formats de données, le nettoyage régulier des données, l'intégration efficace, la surveillance avec des indicateurs de performance clés (KPI), l'utilisation d'outils de profilage de données, l'encouragement des commentaires, de la collaboration et la promotion d'une culture d'amélioration continue contribuent collectivement au maintien d'ensembles de données précis, fiables et précieux. pour une prise de décision éclairée.

1. Établir un processus pour enquêter sur les problèmes de qualité des données

Comprendre les problèmes de qualité des données et comment ils peuvent affecter votre entreprise est l'étape la plus importante pour améliorer la qualité des données. Après tout, vous ne pourrez améliorer la qualité de vos données qu'une fois que vous aurez identifié le problème et pourquoi il est important de résoudre ces problèmes pour votre organisation.

Il est également important d'examiner les incohérences des données, car certains problèmes peuvent entraîner des problèmes plus importants dans certains scénarios que dans d'autres. Par exemple, une légère faute d'orthographe dans le champ "profession" d'une base de données clients peut ne pas être un problème trop important au cas où vous auriez simplement besoin d'envoyer un e-mail promotionnel à un client, mais un nom incorrect peut faire une énorme différence au cas où vous êtes dans le domaine de la billetterie ou de l'assurance.

Voici quelques mesures que vous pouvez utiliser pour déterminer la qualité de vos données :

• Complétude: L'établissement d'un processus pour mesurer l'exhaustivité des données peut vous aider à vous assurer qu'il n'y a pas de lacunes dans votre analyse de données. L'exhaustivité des données doit être mesurée pour déterminer si des informations cruciales manquent pour garantir que les informations dérivées de ces données peuvent être utilisées pour concevoir des stratégies fiables et faire des projections.
• Exactitude: La vérification de l'exactitude des données est extrêmement importante. Une légère différence dans le format de vos données peut les rendre invalides et inutiles. Par exemple, si le champ Date de naissance de votre base de données d'employés accepte les dates au format MM/JJ/AAAA et qu'un employé entre le 13/01/1983 dans le champ, les données seront inexactes et ne devraient pas être traitées ultérieurement.
• Unicité: Les doublons et les valeurs répétitives peuvent entraîner des incohérences dans vos pipelines de données. Assurez-vous que vos données sont uniques en éliminant les valeurs redondantes qui peuvent affecter la précision et la fiabilité, en particulier lors de la création de pipelines d'intégration complexes avec plusieurs flux de données.
• Entrées à jour : Des données à jour sont essentielles dans plusieurs scénarios, y compris les prévisions et l'allocation des budgets. Étant donné que la plupart des entreprises doivent aujourd'hui travailler avec des données en temps réel et créer des rapports rapidement, il est important de s'assurer que toutes les données collectées sont à jour pour atténuer les risques d'erreurs.

2. Établir des directives claires pour la gouvernance des données

Le respect des lois et réglementations en matière de gouvernance des données est absolument essentiel. Ne pas le faire peut entraîner des amendes, des pénalités et des répercussions plus sévères.

Étant donné que les données organisationnelles et client sont utilisées de différentes manières par différentes équipes, il est préférable de mener des discussions à l'échelle de l'entreprise pour créer des directives de gouvernance des données et décider de la manière dont elles peuvent être mises en œuvre. Ces directives devraient couvrir tous les aspects de la collecte et de la gestion des données, y compris où et comment les données sont stockées et quel personnel sera autorisé à les traiter.

Du point de vue de la qualité des données, la mise en œuvre de ces directives pourrait signifier la création de pipelines automatisés pour garantir que certaines données sont supprimées dès qu'elles sont traitées ou que les données de certains champs ne sont formatées que d'une manière particulière.

3. Former vos équipes

L'amélioration de la qualité des données est à peu près un processus qui dure toute la vie et doit être traitée comme telle. Alors que votre organisation continue de puiser ses données à différents endroits, il est important de s'assurer que vos équipes ne commencent pas à se relâcher et qu'elles sont toujours au courant des dernières procédures en matière d'amélioration des données.

Voici quelques conseils que vous pouvez utiliser pour effectuer votre prochaine formation sur la qualité des données :

• Concepts de base sur la façon dont les données de mauvaise qualité peuvent affecter l'organisation
• Défis liés à l'amélioration de la qualité des données, en particulier lorsque les données sont intégrées à partir de plusieurs canaux
• Le coût des données de mauvaise qualité (à la fois en termes d'utilisation des ressources et de projets échoués)
• Créer des cas d'utilisation spécifiques à un service ou à un projet pour comprendre comment fonctionne la qualité des données dans des situations réelles

4. Explorez customer360

Client360 est un concept intéressant pour minimiser les doublons et promouvoir l'utilisation de données précises, fiables et cohérentes pour prendre des décisions commerciales. Les flux de données peuvent être automatisés et intégrés les uns aux autres et la qualité des données peut être améliorée en supprimant les entrées non pertinentes, en double ou corrompues de ce qui servira de source unique de vérité.

Étant donné que ces données seront nettoyées et mises à jour, il sera facile d'utiliser les données client 360 dans toute l'organisation pour s'assurer qu'il n'y a pas de problèmes causés par le manque de normalisation ou par l'utilisation de flux de données incohérents.

5. Faire des données de haute qualité une priorité

Cela peut sembler évident, mais c'est en fait l'une des mesures les plus importantes que vous puissiez prendre pour améliorer la qualité des données. La qualité des données passe souvent au second plan car plus de temps et d'efforts sont consacrés à la plus importantes et plus important objectifs.

Après tout, qui voudrait se concentrer sur l'amélioration de la qualité alors que vous pouvez travailler sur l'amélioration de votre argumentaire de vente ou créer de nouvelles stratégies pour minimiser les frais généraux ?

Comprendre comment la qualité des données affecte tous ces autres domaines de votre organisation et son succès fait toute la différence. Une fois que vous réalisez que l'amélioration des données peut vous aider à améliorer le ciblage, à conserver les prospects dans l'entonnoir des ventes et à réduire les coûts associés à la gestion de données de mauvaise qualité, vous et vos équipes accorderez volontiers la priorité au nettoyage, à la validation et au nettoyage des données pour en extraire plus de valeur.

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En tant qu'outil d'intégration de données de bout en bout de niveau entreprise, Astera Centerprise est livré avec de multiples fonctionnalités et capacités pour améliorer la qualité afin de vous assurer que vous n'aurez plus jamais à travailler avec des données incohérentes ou peu fiables.

La Nettoyage des données L'objet permet aux utilisateurs de valider leurs données à l'aide d'expressions régulières et de supprimer les espaces, l'objet Règles de qualité des données propose des dizaines de fonctions pour vérifier la qualité des données, et la transformation Expression donne aux utilisateurs la possibilité de créer des expressions personnalisées pour nettoyer et valider les données exactement comme ils vouloir. Prise en charge de l'extraction et de l'intégration de données à partir de plus de 40 sources, Astera Centerprise est également livré avec une transformation Distinct donnant aux utilisateurs la possibilité de dédupliquer les données, garantissant que seules les données uniques pertinentes sont transmises à l'étape suivante du pipeline d'intégration.

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