Pour comprendre et réagir aux tendances qui ont un impact sur les performances de l’entreprise, il est essentiel que vous sachiez où trouver les données correspondantes et comment relier les nombreux éléments différents pour établir des rapports de veille stratégique. Mais savez-vous avec certitude si les données sous-jacentes sur lesquelles reposent vos rapports et tableaux de bord sont propres et exactes ? Si vous n’utilisez pas d’outil de nettoyage des données dans votre entrepôt de données ou votre système de gestion des données de référence (MDM), il est probable que vous fondiez des décisions importantes sur des données erronées.
Selon la Harvard Business Review,
les mauvaises données coûtent 3,1 trillions de dollars
aux entreprises américaines chaque année ! La raison pour laquelle les mauvaises données coûtent si cher est que les gestionnaires, les décideurs, les analystes de données, les travailleurs du savoir et autres doivent s’en accommoder au quotidien. Et c’est à la fois coûteux et long. Face à des délais critiques, la plupart d’entre eux se contentent de réparer eux-mêmes les données, dans la mesure de leurs moyens. En conséquence, les mauvaises données sont transmises à d’autres systèmes de l’entreprise et se répercutent sur les rapports, les décisions commerciales, l’expérience client et, en fin de compte, sur les résultats. Très peu de personnes entrent réellement en contact avec les personnes responsables de la collecte ou de la création des données, expliquent leurs besoins et aident à résoudre les problèmes liés aux données à la source.
Le « quoi » et le « comment » des outils de nettoyage des données pour la Business Intelligence
« Les data scientists passent près de 80 % de leur temps à collecter et à nettoyer les données plutôt qu’à les analyser réellement. »
Pour investir dans la veille stratégique et l’analyse, il faut d’abord s’attacher à cultiver des données de la meilleure qualité possible. Les équipes de BI et d’analytique performantes accordent toujours la priorité à trois choses pendant un projet :
- Données de haute qualité
- Intégration efficace des données
- Hygiène des données en continu
Pour obtenir des données de haute qualité, vous avez besoin d’un outil de nettoyage des données qui aide à identifier et à corriger les données inexactes, incomplètes, incorrectes et non pertinentes.
Mais c’est plus facile à dire qu’à faire. Les novices en matière de nettoyage des données utilisent souvent les fonctions de base « rechercher et remplacer » ou regex dans des éditeurs de texte ou des feuilles de calcul, ou créent des algorithmes internes. Chez Data Ladder, nous avons constaté que solutions internes intègrent généralement des algorithmes publics uniques, et offrent une approche très lourde et simpliste. Cela réduit considérablement la vitesse et la précision du match.
Les entreprises intelligentes, tournées vers l’avenir et sérieuses en matière de business intelligence préfèrent utiliser un outil de nettoyage des données à cette fin. Ils comprennent qu’il ne s’agit pas seulement d’algorithmes, mais plutôt de l’ensemble du flux de processus, de la manière dont le processus est géré de bout en bout, de la manière dont les sources de données disparates sont identifiées et intégrées, de la manière dont les différentes définitions dans chaque système se rejoignent et ont un sens, de la manière dont les multiples algorithmes de correspondance fonctionnent ensemble, lequel a la priorité sur l’autre et quand, est-ce que l’organisation comprend correctement les problèmes dans ses données pour pouvoir obtenir le plus de correspondances, etc. Idéalement, l’outil de nettoyage de données de votre choix devrait également être capable de surveiller vos données afin de prévenir les cas de mauvaises données à l’avenir.
Plus vos données sont propres et restent propres, meilleures sont vos analyses et votre intelligence commerciale globale.
Les questions que vous devez poser pour des données plus propres et une meilleure BI
Pour que vos initiatives de veille stratégique produisent des résultats plus significatifs, posez-vous ces cinq questions avant de commencer à préparer votre outil de nettoyage des données :
- Où se trouvent les données requises et quelle sera la difficulté de les extraire ?
Cela dépend généralement de votre infrastructure technologique. Les entreprises utilisent en moyenne plus de 65 sources de données différentes. Les données dont vous avez besoin pour l’analyse peuvent résider dans des lacs de Big Data, des feuilles de calcul, des bases de données SQL, des médias sociaux, des CRM, etc. Par exemple, si vous vous concentrez sur les données clients pour l’analyse, assurez-vous que vos Unoutil de nettoyage de données CRM peut s’intégrer avec le système Salesforce de votre entreprise et le nettoyer efficacement, ou tout autre CRM que vous utilisez.
- Comment ces données seront-elles recueillies ou importées dans votre processus de nettoyage des données ?
Les données seront-elles téléchargées manuellement à partir de vos systèmes sources, puis téléchargées pour être nettoyées par le personnel en place ? Si votre outil de nettoyage des données prend en charge les chargements par lots, vous pouvez importer les données automatiquement, puis programmer régulièrement des importations périodiques. Alternativement, vous pouvez implémenter un
API pour l’importation de données en temps réel et le nettoyage des données.
- Quelles sources fournissent les données les plus précises ou les plus fiables ?
Le même type de données peut résider dans différentes sources de données au sein de votre organisation. Lequel choisissez-vous ?
La résolution d’entités est une bonne option ici, afin que vous puissiez faire correspondre vos sources de données et obtenir un enregistrement complet de chaque entité.
- Quelle méthode sera utilisée pour s’assurer que les données restent propres ?
Combien de personnes valident les nouvelles données au fur et à mesure qu’elles arrivent ? Le système restera-t-il résilient lorsqu’il rencontrera des données sales ? Les solutions API sont là encore une bonne option, car elles vous aident à mettre en place un pare-feu de qualité des données derrière les formulaires Web, etc. afin que les données erronées soient validées et corrigées au fur et à mesure de leur arrivée.
- Quelle sera la source de vérité pour vos données ?
Si vos rapports utilisent des données provenant à la fois de sources internes et externes, ou même si elles proviennent de plusieurs sources différentes, comment les réconcilier ?
Faire correspondre vos données pour créer une source unique de vérité et l’utiliser ensuite pour la BI est fortement recommandé.
Pourquoi vos efforts de BI échoueront sans données propres et précises
Lenettoyage des données est considéré comme un élément fondamental de bases de la science des données car il joue un rôle important dans le processus d’analyse et la découverte de réponses fiables.
Trop souvent, les chefs d’entreprise mettent la charrue avant les bœufs. Comme dans le cas de l’introduction de data scientists dans l’équation dans leur course à la transformation numérique. Ils ne réalisent pas que ces data scientists devront encore passer la majorité de leur temps à nettoyer les données, comme le montre le graphique circulaire en haut.
Avec la bonne approche, les entreprises peuvent mieux se positionner à partir d’informations améliorées – sans impliquer de coûteux scientifiques des données.
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