Pourquoi vous devriez donner la priorité à la transformation des données plutôt qu’aux autres initiatives de transformation numérique ?

Il y a de fortes chances que vous souhaitiez investir dans un programme de BI et d’analyse pour tirer parti des données volumineuses que votre entreprise a acquises au fil des ans. Mais avant de dépenser des millions en optant pour des programmes BI coûteux, prenez du recul et posez-vous trois questions :

1. Est-ce que j’ai des données auxquelles je peux me fier ?
2. Est-ce que je comprends mes données ?
3. Ai-je mis en place un cadre de transformation et de qualité des données ?

Un « non » à ces questions indique que vous devez optimiser vos données avant d’investir dans un programme de BI ou d’analyse. Et cet article vous aidera à comprendre comment.

Quelques statistiques pour vous pousser à l’action

Voici des statistiques tirées d’une enquête menée par le HBR pour déterminer pourquoi la plupart des entreprises échouent dans leurs efforts axés sur les données. L’enquête montre :

• 72 % des participants à l’enquête indiquent qu’ils n’ont pas encore forgé une culture de la donnée.
• 69 % indiquent qu’ils n’ont pas créé une organisation axée sur les données.
• 53 % déclarent qu’ils ne traitent pas encore les données comme un actif commercial.
• 52% admettent qu’ils ne sont pas en concurrence sur les données et l’analytique

Des chiffres alarmants ? Après avoir travaillé avec plus de 4 500 clients dans le monde entier, nous ne connaissons que trop bien la vérité qui se cache derrière ces statistiques.

Les organisations redoublent d’efforts pour être axées sur les données, mais des problèmes tels que ceux évoqués ci-dessus, comme l’absence d’une culture des données ou l’incapacité à traiter les données comme un actif commercial, compliquent la tâche des entreprises.

Qu’est-ce que la transformation des données et pourquoi vous devez la privilégier par rapport à tout le reste ?

Dans un monde interconnecté, les entreprises sont confrontées à une quantité insondable de données brutes. Imaginez toutes les données que vous collectez à partir des applications de médias sociaux, des campagnes de marketing, des campagnes de vente, des publicités, des activités d’étude de marché, des entonnoirs de vente, etc. Toutes ces données brutes doivent être extraites, triées, nettoyées et « transformées » en données exploitables fournissant des informations précieuses.

La transformation des données est donc le processus qui consiste à transformer des données brutes en données utilisables. Ce processus implique des étapes clés comme :

• Identifier les failles affectant la qualité de vos données
• Intégrer des données provenant de sources disparates en une seule source consolidée de vérité
• Nettoyage et correction des données (problèmes tels que les fautes de frappe, les valeurs manquantes, etc.)
• Déduplication des données
• Mappage des données vers un outil de BI
• Rendre les données utilisables pour la migration ou d’autres objectifs de transformation numérique.

Bien que cela semble simple en théorie, dans la pratique, la transformation des données est un processus trépidant qui implique un investissement important dans des outils de transformation des données, la consultation de prestataires de services tiers et l’adhésion des cadres dirigeants. Il faut au moins un an de réflexion pour qu’une entreprise prenne les mesures nécessaires à la transformation des données.

Les deux approches de base

En général, il existe deux approches de base pour une solution de transformation des données. Ce sont :

• • L’approche manuelle – Créer une équipe interne pour coder manuellement les solutions ETL : Une méthode traditionnelle, cette approche est encore utilisée par certaines organisations aujourd’hui, ce qui les fait échouer lamentablement. Les données dont nous disposons aujourd’hui sont complexes. Il est pratiquement impossible d’avoir une équipe de codeurs qui crée des scripts ETL pour chaque source de données, ce qui non seulement prend du temps mais est aussi contre-productif. Les équipes doivent passer des mois et des années à modifier des scripts pour répondre à une demande croissante, sans pour autant atteindre le niveau de précision requis pour que les données soient efficaces. Les erreurs involontaires, les malentendus, les tâches banales et répétitives font de cette approche un échec coûteux pour la plupart des organisations.

• L’approche logicielle – Se doter d’un outil de préparation des données sur site : Les solutions sur site permettent aux entreprises de préparer, de transformer, d’intégrer et de fusionner des données provenant de sources multiples dans un nouvel enregistrement principal. Par rapport à l’approche manuelle, cette approche automatisée se déroule en peu de temps, consomme moins de ressources, est moins coûteuse que le recrutement d’une équipe à part entière et ne nécessite qu’une seule personne pour gérer l’ensemble du processus. Certains outils, comme DataMatch Enterprise de Data Ladder, ont une interface utilisateur simple qui permet aux utilisateurs non informaticiens de comparer, nettoyer et fusionner des données sans avoir besoin de connaissances linguistiques supplémentaires.

Six types de transformation des données dont vos données auraient besoin

La transformation des données est un processus composé de différents processus et chaque processus est conçu pour aider les entreprises à atteindre un certain objectif en matière de données. Par exemple, certaines entreprises ont peut-être déjà mis en place un mécanisme de nettoyage des données, mais elles ont probablement besoin d’une solution d’intégration pour regrouper leurs données sur une seule plateforme afin d’obtenir une source unique de vérité. Vos besoins en matière de transformation des données dépendent de la qualité actuelle de vos données et de vos objectifs en la matière.

En général, si vous n’avez pas mis en place un cadre de qualité des données, vos données devront subir cinq processus de base pour être transformées. Ce sont :

Nettoyage des données : Les données brutes sont des données sales. En fait, toute donnée collectée par un système et qui n’a pas été traitée ou analysée pour être utilisée tend à être une donnée sale.

Lorsque nous parlons de données brutes, il s’agit de toutes les données qui existent :

• Il est truffé de fautes d’orthographe, de coquilles, de problèmes de chiffres et de ponctuation, et bien plus encore.
• Dupliqué plusieurs fois dans une source de données ou dans plusieurs sources de données (si une organisation a plusieurs départements qui stockent différentes formes d’informations sur une entité).
• Incomplet, incohérent et imprécis. Les faux noms, les adresses électroniques et les adresses physiques font partie des problèmes de qualité des données les plus courants.

Vous pouvez obtenir plus d’informations sur le nettoyage des données dans le guidedétaillé 101 Data Cleansing Guide.

Lenettoyage des données est la première étape de la transformation des données. Vous ne pouvez rien faire d’autre tant que vos données ne sont pas débarrassées des erreurs de base qui leur donnent un indicateur de « mauvaise santé ».

Déduplication des données : C’est un problème classique dans la plupart des organisations. C’est le problème le plus courant que nous ayons eu à rencontrer avec des clients du Fortune 500. Un grand détaillant, par exemple, avait du mal à gérer les données sur les produits provenant de multiples fournisseurs et revendeurs tiers. Avec des identifiants uniques, des formats de données et des sources de données différents, les listes de produits étaient fortement affectées par la mauvaise qualité des données.

De même, les organisations dont les données clients sont stockées en silo dans plusieurs sources de données ont souvent des problèmes de duplication des données. Si les ventes, le marketing et la facturation collectent les mêmes données sur les clients de trois manières différentes, il y a de fortes chances que la duplication des données soit exponentielle.

Normalisation des données : Bien que l’absence d’un format de données unifié puisse sembler insignifiante, à long terme, elle est à l’origine des goulets d’étranglement les plus graves lors d’une phase de migration des données. Si votre nouveau CRM a mis en place des règles strictes de normalisation des données (par exemple, tous les noms doivent commencer par une majuscule ou tous les numéros de téléphone doivent commencer par l’indicatif du pays + la ville), vous avez un sérieux problème à régler. Si les données de votre organisation sont collectées et saisies manuellement par différentes personnes utilisant des formats différents, elles devront être normalisées pour être traitées.

En apparence sans importance, la normalisation des données est souvent négligée par les organisations jusqu’à ce qu’elles aient besoin d’effectuer une activité de rapprochement des données pour se rendre compte que l’algorithme de rapprochement des données ne tient pas compte des informations qui ne présentent pas les mêmes caractéristiques.

Validation des données : Vos données sources sont-elles exactes ? Est-il complet ? Par exemple, disposez-vous de données d’adresse précises ? Avez-vous plus de faux numéros de téléphone et de fausses adresses électroniques que d’adresses valides ? La validation des données est le processus qui consiste à s’assurer que vous disposez de données exactes et fiables.

Lors du transfert de données, il est impératif que les données provenant de différentes sources soient conformes aux règles de gestion de la nouvelle source ou du nouveau système et ne soient pas corrompues en raison de données incohérentes.

Consolidation des données : Les données stockées dans des sources disparates constituent l’un des défis les plus importants auxquels les organisations sont confrontées aujourd’hui. Pour une entreprise moyenne, qui est connectée à au moins 400 applications, la quantité de données qui affluent est insondable. Pour donner un sens à toutes ces données provenant de différentes sources et stockées dans différentes bases de données, les entreprises ont besoin d’une solution qui leur permette de fusionner ou de consolider ces données pour obtenir une source unique de vérité.

Pour nombre de nos clients, la consolidation des données est la clé de leurs stratégies personnalisées d’engagement des clients. Bell Banks, une banque renommée, a pu atteindre ses objectifs en matière d’engagement des clients grâce à un processus efficace de rapprochement et de consolidation des données. La banque a pu identifier le parcours de ses clients à travers de multiples services et a pu consolider les informations provenant de sources disparates pour obtenir une vue à 360° du client. Non seulement cela les a aidés à personnaliser l’engagement des clients, mais cela a également permis à leurs équipes d’obtenir des informations commerciales qui ont été utilisées pour lancer de nouvelles stratégies.

Comment Data Ladder peut-il vous aider à atteindre vos objectifs en matière de données ?

Data Ladder, qui est un fournisseur de solutions de qualité des données, a aidé plus de 4 500 entreprises dans plus de 40 pays à gérer leurs données. Au cours de la dernière décennie, nous avons réalisé que pour la plupart des entreprises, le plus grand goulot d’étranglement pour réaliser la transformation numérique ou l’efficacité opérationnelle réside dans la cause d’une mauvaise gestion des données.

Avec notre solution, les entreprises peuvent :

• Transformez les données grâce aux outils de nettoyage et de préparation des données : Le logiciel phare de Data Ladder, DataMatch Enterprise, permet de nettoyer et de préparer facilement et efficacement les données à partir de sources multiples.

• Faites correspondre les données pour supprimer les doublons avec un taux de précision de 95 % : Dans le monde du rapprochement des données, les taux de précision sont importants. DataMatch Enterprise est la seule solution de sa catégorie à offrir un taux de précision de 95 %. Notre processus de rapprochement des données est conçu pour aider les entreprises à atteindre deux objectifs : supprimer les doublons et consolider ou fusionner plusieurs sources de données.
• Standardiser et valider les données : En tant que solution certifiée CASS, DataMatch Enterprise peut être utilisé pour vérifier et valider les données d’adresse. Sur la base de règles commerciales prédéfinies, les utilisateurs peuvent utiliser l’option de normalisation des données pour créer une uniformité et une cohérence entre les ensembles de données.
• Intégration et fusion de données pour créer des fiches : L’intégration de données provenant de sources multiples peut être facilement réalisée grâce aux plus de 150 options d’intégration de données fournies par la solution. En outre, le logiciel permet également aux utilisateurs de créer des fiches de fusion et de rapprochement de fichiers qui peuvent ensuite être utilisées comme version finale de la vérité.

• Nettoyage automatisé des données : Pour les entreprises, le nettoyage des données n’est pas un processus ponctuel. Cela doit se faire de manière régulière et cohérente. Pour atteindre cet objectif, une solution automatisée est nécessaire. DataMatch Enterprise permet aux utilisateurs de programmer des nettoyages automatiques en fonction de la date et de l’heure de leur choix. Cela permet de garantir que le nettoyage des données a lieu même si les gestionnaires de données ne sont pas là ou s’ils manquent une échéance de nettoyage.

La transformation des données n’est plus une option – c’est le besoin de l’heure (de l’âge ?). Pour les organisations qui veulent se doter de moyens numériques et être guidées par les données, elles doivent disposer de données auxquelles elles peuvent se fier. Cela ne peut se produire que si les entreprises cessent d’investir dans de nouvelles solutions en nuage et de nouveaux systèmes de gestion de la relation client pour se concentrer sur le tri de leurs données. Sans données de qualité, vos projets de transformation numérique sont voués à l’échec.