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L’impact d’une mauvaise qualité des données sur un plan de survie en période de récession

« Vous avez des récessions, vous avez des baisses de la bourse. Si vous ne comprenez pas que cela va se produire, alors vous n’êtes pas prêt. Vous n’aurez pas de bons résultats sur les marchés. Si vous allez au Minnesota en janvier, vous devez savoir qu’il va faire froid. Vous ne paniquez pas lorsque le thermomètre descend en dessous de zéro ».

Peter Lynch

Prévision de la récession mondiale

Les économistes mettent en garde contre les deux : une récession aux États-Unis et une récession mondiale. La baisse du prix des actions – en particulier dans les secteurs de la technologie et du commerce de détail, la hausse des taux d’intérêt – et les problèmes croissants liés à la chaîne d’approvisionnement sont les principaux indicateurs qui gonflent cette prédiction.

Avec un sentiment de malheur imminent sur le marché, les entreprises prennent des décisions irréfléchies et impulsives. Les nouveaux projets sont arrêtés, les dépenses sont réduites à un niveau trop bas et les employés sont licenciés brutalement. L’imprévisibilité des événements futurs ajoute à l’inquiétude des chefs d’entreprise qui tentent de naviguer à travers une éventuelle récession.

Au milieu de tout cela, les données s’avèrent être l’atout le plus précieux d’une organisation qui offre une valeur réelle en période de ralentissement économique.

Data : La vérité est là

Les données deviennent un sauveur dans les moments où tout le reste échoue. Un rapide coup d’œil à ce qui s’est passé lors des précédents ralentissements économiques peut vous aider à naviguer dans le présent avec confiance. Les données offrent un coussin aux entreprises et leur permettent de prendre des décisions avec un sentiment de familiarité et de confort qui est nécessaire dans une période sans précédent. Mais il est évident que les données brutes n’offrent pas les perspectives requises et qu’elles doivent être transformées en informations commerciales et en éléments exploitables.

Cycle de l’intelligence économique

Recherche sur Données et catastrophes décrit un cycle de veille économique simple mais puissant :

Ce cycle montre comment les données brutes sont transformées en informations exploitables :

  1. Une fois les données brutes collectées, elles sont converties en informations en vérifiant leurs métadonnées et en testant la qualité des valeurs pour exclure les inexactitudes et les incohérences.
  2. Les informations sont ensuite converties en connaissances en les alimentant en outils de business intelligence.
  3. Les connaissances sont ensuite gérées pour élaborer des plans et des objectifs commerciaux.
  4. Les dirigeants se réunissent pour convertir ces plans et ces objectifs en éléments concrets.
  5. De nouvelles données brutes sont à nouveau collectées après la réalisation d’actions, puis converties en informations.

6 façons dont les données aident en période de récession

Une veille économique précise et fiable aide les entreprises à prendre des décisions fondées sur des données réelles, plutôt que sur des suppositions et des hypothèses. Voici six façons dont les données aident les entreprises à se maintenir à flot en période de récession.

1. Minimiser le risque

Deux décisions peuvent vous conduire sur des voies différentes, mais comment savoir laquelle aura un impact meilleur et plus positif sur votre entreprise ? La réponse se trouve dans les données du passé. L’analyse des informations passées peut vous aider à éviter des décisions coûteuses et à mesurer les coûts d’opportunité de diverses voies – ce qui vous permet de choisir les alternatives qui offrent plus de valeur à court terme.

2. Planifier les ressources

L’une des premières décisions que prennent les chefs d’entreprise en cas de crise économique est de licencier un grand nombre de leurs employés. Mais les données historiques ont montré que de telles décisions sont toujours prises trop tôt. Par exemple, avec le début de la pandémie de COVID-19, le monde a connu la plus courte récession de son histoire, qui n’a duré que 3 mois. Les chefs d’entreprise se sont vite rendu compte que les réductions d’effectifs avaient été effectuées trop tôt, car ils ont constaté que le réembauchage, l’intégration et la formation des employés constituaient un défi bien plus important que leur maintien en poste.

3. Prévoir la gravité de la récession

Les récessions sont toujours lugubres, longues et graves. Mais les données passées montrent que ce n’est pas aussi grave que ce que l’on peut penser en passant par là. En effet, le moment où la récession va frapper, sa durée et la gravité de son impact sur les petites et grandes entreprises ne correspondent pas aux prévisions des gourous de l’économie. L’utilisation de données pour comprendre réellement ces aspects de la récession peut aider à fonder les décisions sur des informations plus précises.

4. Lire les succès passés

Même si les récessions peuvent sembler désastreuses, il existe des exemples d’entreprises qui ont non seulement survécu à une récession, mais qui ont également prospéré pendant et après celle-ci. Le secret réside dans les décisions qu’ils ont prises avant que la récession ne frappe. Vous pouvez commencer par mettre la main sur des exemples de réussites passées ou même vous mettre en relation avec des dirigeants qui ont réussi à traverser les crises économiques précédentes et apprendre comment ils s’y sont pris.

5. Observer le comportement des consommateurs

Les entreprises de la chaîne d’approvisionnement ou du commerce de détail se plaignent des plus gros inconvénients de la récession. Mais la vérité, c’est qu’il y a eu des histoires à succès sur la façon dont les petits détaillants sont devenus grands pendant les périodes difficiles. Le principal secret ici est de comprendre le comportement des consommateurs. Ce n’est pas que les consommateurs n’achètent pas pendant une crise économique – c’est qu’ils peuvent acheter quelque chose de différent et en quantité variable selon l’état économique de leur pays.

C’est le meilleur moment pour investir dans des plates-formes d’intelligence économique qui vous donnent les dernières informations sur le marché. En savoir plus sur la façon dont les détaillants peuvent continuer à surfer sur la vague du commerce électronique en période de ralentissement économique.

The role of data quality in the world of retail

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6. Investir dans l’amélioration des opérations

Les données peuvent vous aider à comprendre quels domaines d’activité nécessitent une amélioration opérationnelle. Puisque les affaires sont au ralenti, c’est le bon moment pour analyser les transactions opérationnelles passées et concevoir de nouveaux processus opérationnels améliorés pour différents domaines, tels que l’expérience et l’engagement des clients, le cycle des ventes, la gestion de la chaîne d’approvisionnement, etc.

La mauvaise qualité des données : La vérité n’existe pas

Il est impératif que les données utilisées pour élaborer un plan de survie à la récession soient précises, valides et cohérentes. Mais en réalité, les données sont pleines d’erreurs et de défauts intolérables qui rendent la business intelligence assez difficile, voire impossible. La mauvaise qualité des données – si elle n’est pas gérée à temps – s’est avérée produire des résultats peu fiables et avoir un impact dévastateur sur une entreprise.

Cycle d’intelligence économique sans qualité des données

Voyons comment un cycle de veille stratégique se comporte lorsqu’il est alimenté par de mauvaises données :

  1. L’étape la plus importante de la conversion des données en informations est sautée.
  2. Les analystes et les outils de BI tentent d’extraire directement des connaissances à partir de données sales.
  3. Les « connaissances » sont ensuite converties en objectifs et plans d’entreprise.
  4. Les dirigeants conçoivent des éléments exploitables à partir du plan d’affaires pollué.

Ainsi, les leaders ordonnent à leurs équipes d’agir en fonction d’un plan qui n’a rien à voir avec la réalité. De plus, tout le temps et les ressources consacrés à ce cycle de BI ont été gaspillés puisque les données étaient déjà corrompues.

4 façons dont une mauvaise qualité des données ruine un plan de survie à la récession

Voyons comment une mauvaise qualité des données peut ruiner le plan de survie d’une entreprise en cas de récession.

1. Des informations peu fiables grâce aux outils de BI

Nous venons de voir comment des données sales peuvent détruire vos informations de business intelligence. Si vos outils de BI sont alimentés par de mauvaises données, les dirigeants risquent de recevoir des suggestions incohérentes et confuses de la part de leurs outils de BI ou de leur équipe d’analystes. Si vous fondez vos décisions sur de telles informations, votre organisation risque de manquer des opportunités de marché cruciales et de perdre des revenus en période difficile. Cela peut être dévastateur pour votre entreprise, car elle n’est peut-être pas prête à supporter de telles pertes.

2. Désengagement vis-à-vis des clients

Les entreprises qui sont en concurrence sur un marché depuis des décennies ont une bonne connaissance de leurs consommateurs – en termes de démographie, de préférences et de choix. Mais une récession imminente pourrait changer la donne. Observer le comportement des consommateurs à partir de données périmées ou mal interprétées peut nuire à votre réputation sur le marché. Vos clients peuvent avoir l’impression que vous perdez le contact avec eux et que vous ne répondez pas à leurs attentes. Cela peut conduire vos concurrents à vous voler vos clients alors que vous essayez de réduire les services et l’assistance à la clientèle.

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3. Obstacles au passage au numérique

Les entreprises interrompent souvent leurs initiatives de transformation numérique par crainte d’une éventuelle récession. Mais les économistes ont prédit que les récessions sont un bon moment pour accélérer les projets de transformation numérique car leurs coûts d’opportunité sont faibles. Cela s’explique par le fait que les affaires sont déjà au ralenti et qu’il est plus facile et moins coûteux d’embaucher des professionnels techniques qui sont licenciés dans tout le secteur de la technologie.

Malgré ses avantages, les entreprises sont bloquées dans leur passage au numérique en raison de montagnes d’informations manquantes, incomplètes, incohérentes et non standardisées. Lorsque la qualité des données n’est pas conforme aux normes requises, cela entraîne des retards importants lorsque les entreprises tentent de numériser les processus ou d’introduire de nouvelles technologies.

4. Réduction de l’efficacité opérationnelle et de la productivité

Comme les affaires sont lentes pendant ces périodes, les entreprises ont tendance à se concentrer sur l’amélioration de l’efficacité opérationnelle dans l’ensemble de l’organisation pour se concentrer sur de nouvelles opportunités d’expansion sur le marché. Mais la mauvaise qualité des données entraîne de sérieux goulots d’étranglement dans le travail de chacun, car il faut vérifier les sources et le contenu des données avant de les utiliser dans les opérations de routine. De tels problèmes entraînent une baisse de l’efficacité opérationnelle et des niveaux de productivité à un moment où votre entreprise peut le moins les tolérer.

Un plan de qualité des données avant la récession

Il ne fait aucun doute que vos analyses doivent être opportunes et précises pour survivre à une récession. Mais une mauvaise qualité des données peut détruire à la fois la rapidité et la précision de vos informations. C’est pourquoi il est impératif d’investir dès maintenant dans la gestion de la qualité des données afin d’éviter les conséquences potentielles de mauvaises données lorsque la récession se produira. Examinons les 3 étapes les plus importantes pour faire face à une mauvaise qualité des données lorsque nous sommes proches d’une récession.

1. Identifier les problèmes de qualité des données

La première étape est évidente : déterminer à quoi vous avez affaire. Toutes les entreprises n’ont pas les mêmes problèmes de qualité des données. La qualité des données est définie comme l’adéquation des données à tout objectif prévu. Selon la manière dont les données sont utilisées dans votre entreprise, vous pouvez trouver de nombreuses divergences dans la manière dont la qualité des données est gérée. Une liste des problèmes courants de qualité des données est donnée ci-dessous. Pour en savoir plus, consultez les 12 problèmes de qualité des données les plus courants et leur origine.

No.Data quality issue Explanation Example of data quality issue
1Column duplication Multiple columns are present that have the same logical meaning. Product category is stored in two columns that logically mean the same: Category and Classification.
2Record duplication Multiple records are present for the same individual or entity. Every time a customer interacts with your brand, a new row is created in the database rather than updating the existing one.
3Invalid data Data values are present in an incorrect format, pattern, data type or size. Customer Phone Numbers are present in varying formats – some are stored as flat 10 digits, while others have hyphens, some are saved as a string, while others as numbers, and so on.
4Inaccurate data Data values do not conform to reality. Customer Name is incorrectly stored: Elizabeth is stored as Aliza, or Matt is stored as Mathew.
5Incorrect formulae Data values are calculated using incorrect formulae. Customer Age is calculated from their Date of Birth but the formula used is incorrect.
6Inconsistency Data values that represent the same information vary across different datasets and sources. Customer record stored in the CRM represents a different Email Address than the one present in accounts application.
7Missing data Data is missing or is filled with blank values. The Job Title of most customers is missing from the dataset.
8Outdated data Data is not current and represents outdated information. Customer Mailing Addresses are years old leading to returned packages.
9Unverified domain data Data does not belong to a range of acceptable values. Customer Mailing Addresses are years old leading to returned packages.

2. Mettre en œuvre un plan de qualité des données en semaines

Si vos ensembles de données sont pollués par des erreurs, vous devez utiliser une plateforme de qualité des données – mais rien de trop grandiose, quelque chose qui peut être opérationnel en quelques semaines et non en quelques mois. Il existe de multiples façons pour les fournisseurs d’intégrer divers processus de gestion de la qualité des données dans leurs outils, par exemple :

The definitive buyer’s guide to data quality tools

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3. Raccourcir le cycle action-impact

Lorsqu’il s’agit de mettre en œuvre un outil de qualité des données, de nombreuses entreprises s’enlisent dans des systèmes avancés de gestion des données qui prennent en charge des principes complexes de gestion des données, tels que la gouvernance des données, la gestion centralisée, la gestion des données de référence, ainsi que la protection et la sécurité des données. Bien qu’il s’agisse d’excellentes fonctionnalités à intégrer dans vos systèmes de données, leur mise en œuvre peut prendre beaucoup de temps et s’avérer bénéfique pour votre entreprise.

Concentrez-vous sur la réduction du cycle action-impact. En période de ralentissement économique, vous souhaitez probablement disposer d’un outil qui vous donne un aperçu rapide mais détaillé des erreurs de qualité des données existant dans vos ensembles de données et de la manière la plus simple de les résoudre.

Dernières réflexions

L’imprévisibilité économique fait que les chefs d’entreprise craignent les événements futurs. L’intelligence économique et commerciale peut leur offrir le confort nécessaire pour prendre des décisions cruciales. Investir dans des outils de BI et une équipe d’analystes est préjudiciable en ces temps sans précédent, mais nous ne pouvons pas minimiser la valeur des données propres – l’actif qui est transformé en informations exploitables.

Pour commencer, fournir des outils de nettoyage et de rapprochement des données en libre-service à vos équipes peut être très bénéfique pour produire des résultats rapides. Un outil tout-en-un, en libre-service, qui permet de profiler les données, d’effectuer diverses activités de nettoyage des données, de faire correspondre les doublons et de produire une source unique de vérité peut devenir un facteur de différenciation important dans les performances des outils de BI et des analystes de données.

DataMatch Enterprise est l’un de ces outils qui aide les équipes chargées des données à rectifier les erreurs de qualité des données avec rapidité et précision, et leur permet de se concentrer sur des tâches plus importantes. Les équipes chargées de la qualité des données peuvent profiler, nettoyer, faire correspondre, fusionner et purger des millions d’enregistrements en quelques minutes, et économiser beaucoup de temps et d’efforts qui sont habituellement gaspillés pour de telles tâches.

Pour en savoir plus sur la façon dont DataMatch Enterprise peut vous aider, vous pouvez télécharger un essai gratuit aujourd’hui ou réserver une démonstration avec un expert.

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