La plupart des entreprises ont aujourd’hui l’ambition d’être axées sur les données. Cependant, la qualité des données est un défi sous-jacent qui empêche les entreprises de concrétiser cette ambition. Pour être axées sur les données, les entreprises ont besoin de solutions de nettoyage des données pour s’assurer que les données brutes, sales et mauvaises n’affectent pas leurs plans de transformation.
La qualité des données fait référence à la santé des données de votre entreprise. Avez-vous des données qui souffrent de problèmes tels que :
- Informations inexactes
- Informations non valables et incomplètes
- Fautes de frappe, erreurs de caractères, problèmes de ponctuation
- Des données dupliquées qui affectent la qualité des données
- formatage incorrect et données désordonnées (majuscules/minuscules, incohérences, etc.).
Si vous avez répondu « OUI » à toutes ces questions, vous avez une crise de qualité des données.
Et c’est pourquoi vous devez mettre en œuvre le nettoyage des données.
Dans ce guide détaillé, nous allons couvrir :
- Qu’est-ce que le nettoyage des données ?
- Comment le nettoyage des données aide-t-il les entreprises ?
- Caractéristiques des données de haute qualité
- Solutions disponibles et meilleures pratiques
C’est parti !
Qu’est-ce que le nettoyage des données ?
Nettoyage des données – également connu sous le nom d’épuration des données, le nettoyage des données est un processus qui rend les données utilisables. Il « nettoie » les données dupliquées et aide également à la transformation des données. Généralement appelé nettoyage des données, ce processus implique :
- Déduplication des données et suppression des redondances
- Correction de données incomplètes ou invalides
- Formatage et normalisation des données
- Transformer des données désordonnées en données utilisables
Grâce à un nettoyage efficace et régulier des données, vos sources de données seront prêtes pour l’usage auquel elles sont destinées, c’est-à-dire qu’elles seront exemptes d’erreurs dommageables et de fautes désordonnées.
Comment le nettoyage des données aide-t-il les entreprises ?
Le nettoyage des données n’est pas seulement un problème informatique. Dans toute l’organisation, les services collectent des données à partir d’une série d’applications connectées et de journaux d’activité. Chacun de ces départements a besoin de données pour l’analyse, la création de rapports statistiques et la prise de décisions commerciales stratégiques.
Voici comment le nettoyage des données peut aider les différents départements de votre organisation :
Conformité des données : À une époque où les gouvernements du monde entier réglementent la collecte des données, les organisations doivent s’assurer qu’elles suivent les réglementations en matière de données et qu’elles sont conformes aux données. Par exemple, un détaillant en ligne pourrait se voir infliger des sanctions par le gouvernement s’il ne respecte pas la réglementation sur la confidentialité des données. Pour répondre à cette réglementation, l’entreprise doit traiter leurs données dans le cadre du GDPR en s’assurant que les données des clients sont à jour, que des registres propres et précis sont tenus. Des incohérences dans les données enregistrées pourraient affecter les objectifs de conformité au GDPR.
Unifier des sources de données disparates : Une organisation peut avoir plusieurs sources de données qui collectent et stockent différents types d’informations sur une entité. Il y a toujours une forte possibilité que ces sources de données stockent des données en double. Par exemple, si le marketing et le service clientèle utilisent différents CRM ou systèmes pour enregistrer les coordonnées d’une entité, cela signifie que l’entreprise doit traiter des données dupliquées saisies dans des formats et des styles différents.
Service clientèle : Un service clientèle qui ne parvient pas à résoudre les problèmes des clients en raison de données d’adresse erronées, incomplètes ou non valables. Un courriel envoyé à un mauvais identifiant. Un courriel utilisant une mauvaise orthographe ou le nom du client. Ce sont tous des exemples de la façon dont de mauvaises données peuvent entraver le service à la clientèle. Des données propres vous permettront de disposer d’informations de contact correctes et actualisées afin de fournir des services optimaux.
Efficacité opérationnelle : Des données propres aident les entreprises à créer des processus et nous savons tous que des processus clairement définis contribuent à l’efficacité opérationnelle. Prenons l’exemple de notre client Zurich Insurance, qui a pu améliorer son efficacité opérationnelle et augmenter son retour sur investissement lorsqu’il a été en mesure d’identifier les erreurs dans ses données et de nettoyer ses données des doublons, des fautes de frappe et des erreurs désordonnées.
Le marketing : Aucun autre département d’une organisation n’a la charge de maintenir des données de haute qualité que le département marketing. Qu’il s’agisse de campagnes de courrier électronique, de campagnes sur les médias sociaux, de publicité ou de toute autre activité, les données des consommateurs sont au premier plan. Des données erronées peuvent avoir des conséquences désastreuses. Il n’est pas rare de voir des entreprises envoyer le courrier d’une campagne à la mauvaise audience.
Les ventes : Si les données clients sont importantes pour le marketing, elles le sont aussi pour les ventes. En fait, les données sur les ventes sont les données les plus importantes qui donnent à une organisation des détails sur le retour sur investissement, les revenus et la rentabilité. Les outils d’entreprise de nettoyage des données sont généralement déployés dans les services de vente pour dédupliquer les enregistrements de vente. S’ils sont négligés, les enregistrements de ventes dupliqués peuvent donner des rapports de retour sur investissement faussés et affecter l’ensemble de l’organisation.
Ce ne sont là que quelques exemples très simples des conséquences de mauvaises données. Les problèmes quotidiens que les entreprises rencontrent avec les données erronées sont profondément ancrés dans les processus de l’entreprise et nécessitent des efforts considérables de la part des dirigeants et des cadres pour les résoudre.
Si une organisation fait du nettoyage des données une priorité, elle sera en mesure d’éviter tous ces problèmes et de profiter des avantages de données propres et de haute qualité.
Qu’est-ce qui fait des données de haute qualité ou propres ?
S’il est important de nettoyer les données, comment savoir ce qui fait la qualité des données ? Il existe quelques « normes » largement utilisées dans le secteur pour mesurer la qualité des données. L’objectif du nettoyage des données est d’atteindre ces normes qui peuvent être définies comme toute donnée qui est.. :
Valide : Il y a certaines règles appliquées sur les sources de données. Par exemple, l’une d’entre elles est que toutes les adresses doivent être composées de codes postaux ou que tous les numéros de téléphone doivent être écrits avec les codes pays + ville qui les accompagnent. Les champs de données qui ne répondent pas à ces règles de validité sont considérés comme non valides. Par exemple, les adresses sans code postal complet sont considérées comme non valides. Les règles de validité sont définies par des règles ou des contraintes commerciales, par exemple :
- Les colonnes importantes telles que le nom de famille et les adresses électroniques ne doivent pas être vides.
- La saisie des données doit respecter des formats définis
- Un ou plusieurs champs doivent être uniques dans un ensemble de données.
Une grande partie du nettoyage des données consiste à s’assurer que les données invalides sont mises en évidence et rectifiées avant que les données ne soient utilisées plus avant.
Précision : Les fautes de frappe, d’orthographe, de caractère, etc. affectent la qualité de la précision. Un nom écrit comme Matt au lieu de Matthew ou Cath au lieu de Catherine n’est pas considéré comme une donnée exacte.
Complet : Il s’agit de savoir dans quelle mesure une série de données a été remplie avec précision et non pas laissée en blanc. Par exemple, tous les champs relatifs aux numéros de téléphone sont-ils complets ? Tous les champs de l’identifiant unique sont-ils complets ?
Cohérence : La cohérence des données est importante pour une analyse précise des données. Un bon exemple de cohérence serait encore une fois les numéros de téléphone – certains codes de pays sont écrits avec +, d’autres avec 00. La cohérence des données consiste à s’assurer qu’une seule méthode est utilisée pour tous les enregistrements de données.
En temps opportun : À quelle fréquence vos données sont-elles mises à jour ou nettoyées ? La plupart des entreprises négligent simplement leurs données une fois qu’elles les ont collectées ou utilisées aux fins prévues. La plupart d’entre eux ne nettoient les données que pour un rapport ou une analyse et les laissent en veilleuse alors que les nouvelles données ne cessent de s’accumuler. Les anciennes données deviennent un goulot d’étranglement et créent même des doublons si elles ne sont pas régulièrement triées ou mises à jour avec les nouvelles données.
Lors de la mise en œuvre d’un cadre de nettoyage des données, il est judicieux d’utiliser ces normes comme points de référence pour la mesure de la qualité des données.
Comment les entreprises peuvent-elles atteindre la qualité des données ?
Pour la plupart des entreprises, les mauvaises données ne sont pas un problème jusqu’à ce qu’une initiative ratée, un rapport erroné ou une grosse erreur de marketing ne vienne les réveiller brutalement. C’est alors que le battage médiatique prend le dessus et que les outils ad hoc de nettoyage des données sont préférés aux solutions à long terme. Ne laissez pas cela arriver à votre entreprise de nettoyage de données.
Après avoir travaillé avec 4 500 entreprises du monde entier, voici ce que nous vous suggérons de faire pour garder vos données propres :
- Créez un plan de gestion de la qualité des données : Avant d’obtenir l’adhésion des dirigeants, avant d’investir dans un outil, établissez un plan. Il est important de comprendre le problème de vos données et d’en identifier la cause profonde. Votre plan de qualité des données doit inclure l’identification des nouveaux rôles, des nouvelles solutions logicielles et de toute nouvelle norme à mettre en œuvre.
- Recherchez les bons outils de nettoyage des données : Il existe des dizaines d’outils de nettoyage des données sur le marché, mais très peu d’entre eux sont abordables et offrent une solution globale. L’idéal serait de disposer d’un outil qui vous permette de faire correspondre, déduire, nettoyer et fusionner les données. L’outil phare de Data Ladder en matière de qualité des données est un puissant outil de rapprochement et de nettoyage des données qui a été utilisé par des organisations telles que HP, Deloitte, Zurich Insurance et des milliers d’autres pour non seulement nettoyer, mais aussi déduire et fusionner des données.
Corrigez la source des erreurs de données : Les données brutes sont intrinsèquement mauvaises, c’est pourquoi il est nécessaire de corriger les erreurs à la source, c’est-à-dire dans votre base de données. Il peut s’agir d’une erreur de saisie humaine, d’une erreur de machine, d’une erreur de méthode de collecte des données – les possibilités sont infinies. Corrigez les données à la source pour éviter qu’elles ne vous causent du stress par la suite. C’est également à ce stade que vous devriez utiliser un outil de qualité des données capable de corriger les erreurs de données en temps réel, afin d’éviter que des données erronées n’entrent dans le système.
En outre, voici des questions que vous pouvez poser à votre équipe sur les données de votre organisation lors de la création du plan.
- Les données sont-elles propres ?
- Quels sont les problèmes les plus courants qui affectent les données ?
- Quels sont les problèmes les plus difficiles auxquels les équipes sont confrontées lorsqu’elles tentent d’utiliser les données ?
- Quels systèmes ou contrôles sont en place pour gérer le problème de la qualité des données ?
- Quel type de processus de nettoyage ou de maintenance des données est suivi ?
- Peut-on se fier à ces données pour obtenir des informations fiables ?
- Les données remplissent-elles la tâche pour laquelle elles ont été conçues ?
- Comment les normes de qualité des données peuvent-elles être mises en œuvre et maintenues dans toute l’organisation ?
- Les données affectent-elles l’un de vos processus de base ?
- Comment l’organisation peut-elle parvenir à une source unique de vérité ?
Si vos réponses aux questions ci-dessus indiquent un défaut grave dans vos données, vous devrez nettoyer les données afin de devenir plus efficace sur le plan opérationnel.
Meilleures pratiques
Le vieil adage « mieux vaut prévenir que guérir » s’applique également au monde des données. Alors que les entreprises entrent dans le monde du big data et des lacs de données, il est nécessaire de s’assurer que vous disposez des bons paramètres pour éviter que les données brutes n’entravent vos opérations commerciales.
Voici quelques bonnes pratiques recommandées :
- Concentrez-vous sur la saisie des données : Vous avez remarqué que, parfois, vous remplissez un formulaire Web qui demande spécifiquement une adresse électronique professionnelle et non un compte Gmail aléatoire ? C’est un exemple de contrôle frontal de la saisie des données. Bien qu’il ne garantisse pas une exactitude à 100 % (beaucoup de gens écrivent de faux courriels), il vous aidera considérablement à trier les données pertinentes de celles qui ne le sont pas. Mettez en place de tels contrôles en amont, en contact avec le client, pour minimiser la collecte de mauvaises données.
- Nettoyez toujours les données avant de générer un rapport : Vous pouvez être tenté de sortir un rapport d’une base de données dans une tentative rapide de satisfaire votre patron, mais ne le faites pas. Soit vous mettez vos données à jour régulièrement, soit vous les nettoyez avant de les utiliser pour une campagne, un rapport ou une analyse. Vous ne voulez pas vous retrouver à refaire un rapport complet juste parce que vous avez omis de traiter les doublons dans vos données.
- Déployez des outils de nettoyage des données en temps réel : Empêchez les mauvaises données d’entrer dans votre base de données en déployant des outils de nettoyage des données qui détectent les erreurs pendant la phase d’ingestion des données.
- Essayez de centraliser les sources de données : La plupart des problèmes de données sont dus à la disparité des sources de données. Tant d’applications utilisées par tant de départements, chacun déversant ses données dans la base de données. Essayez de synchroniser vos sources de données, par exemple en utilisant un CRM pour les ventes, le marketing et la facturation. Cela vous permettra non seulement de conserver des données propres, mais aussi d’accéder à une source unique de vérité.
Des données propres sont indispensables à la réussite de votre organisation en cette ère numérique et axée sur les données. Si vous voulez vraiment être axé sur les données, vous devez vous assurer que vos données sont suffisamment bonnes pour être utilisées à des fins de renseignement. De mauvaises données, sales et désordonnées vous feront tomber.
Utilisation d’un outil de nettoyage des données en libre-service
Maintenant que vous savez que vos données sont mauvaises, évitez de réagir de manière impulsive. Ne faites pas immédiatement appel à vos ressources informatiques ou n’engagez pas des développeurs coûteux pour commencer à créer un logiciel interne. Il faut des années pour construire un logiciel de nettoyage de données – un logiciel qui fonctionne efficacement et qui répond aux critères de qualité des données.
Solutions de rapprochement de données en interne et meilleures de leur catégorie
Les solutions internes de rapprochement des données sont limitées par le talent disponible, les contraintes de temps, les coûts, l’expérience et de nombreux autres facteurs. Découvrez comment les solutions internes se comparent aux solutions commerciales.
Les solutions internes peuvent vous coûter jusqu’à plus de 250 000 dollars par an ! Voici un guide rapide expliquant comment un outil de nettoyage de données automatisé peut faire le travail à un prix dix fois inférieur.
Le nettoyage des données, bien qu’étant une tâche importante, est une tâche incroyablement banale. Vos experts perdront des heures de leur temps productif dans la création d’algorithmes qui seront soit un succès, soit un échec. Les essais, les tests, les résultats inexacts et l’explosion des coûts de gestion des talents deviendront des problèmes supplémentaires auxquels vous devrez faire face. C’est pourquoi il est préférable d’utiliser un outil de nettoyage des données automatisé qui peut faire le travail sans l’intervention de personnel supplémentaire.
- Un outil puissant de nettoyage des données peut vous aider à :
- Automatiser les programmes de nettoyage pour toutes vos sources de données
- Nettoyez vos données en éliminant les fautes de frappe, les erreurs, les problèmes de casse et de caractères, etc.
- Faites correspondre vos listes de données et supprimez les doublons
- Intégrer diverses sources de données pour un nettoyage des données en temps réel
- Normaliser les données et assurer la cohérence de la source de données.
- Valider les données d’adresse et les données de contact
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