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Tendances 2020 en matière de gestion des données – Un aperçu par Data Ladder

Il ne sera pas possible de donner un aperçu des tendances 2020 en matière de gestion des données sans procéder à une analyse des clients et des projets sur lesquels nous avons travaillé l’année dernière. En 2019, Data Ladder a travaillé avec un certain nombre d’entreprises de premier plan, notamment des organisations gouvernementales et des institutions du secteur public , pour optimiser leurs données grâce à notresolution de nettoyage des données.

Après avoir travaillé avec un certain nombre d’institutions, d’organisations et d’entreprises, nous avons acquis des connaissances essentielles sur les tendances en matière de gestion des données qui modifient le secteur.

Sur la base de notre expérience de l’année écoulée, voici notre aperçu des tendances 2020 en matière de gestion des données.

La qualité des données en tête des tendances 2020 en matière de gestion des données

Il va sans dire que la mauvaise qualité des données coûte aux organisations des millions de dollars par an. En fait, selon Gartner, « l’impact financier moyen d’une mauvaise qualité des données sur les entreprises est de 9,7 millions de dollars par an ». Selon IBM, les entreprises américaines perdent à elles seules 3,1 trillions de dollars en raison de la mauvaise qualité des données.

Ce ne sont pas seulement des statistiques fantaisistes. Presque toutes les entreprises avec lesquelles nous avons travaillé ont signalé une certaine forme de perte financière due à des données erronées, mais les entreprises ne s’inquiètent pas uniquement des pertes financières. La mauvaise qualité des données affecte laprise de décision, les objectifs commerciaux, la logistique, la fidélité des clients, la réputation de la marque et bien d’autres choses encore. Pour les organismes publics, de mauvaises données se traduisent par des analyses statistiques inexactes, des rapports incorrects et, dans certains cas, la perte d’une subvention indispensable.

Heureusement, la plupart des entreprises réalisent aujourd’hui que dans le monde moderne, les données ont plus de valeur que l’or. Il s’agit de l’élément vital d’une organisation. Cette prise de conscience, associée à la demande croissante des clients pour des services numériques, a fait de la gestion des données le point central – et de la qualité des données le cœur de cette initiative.

En 2020, les entreprises s’efforceront de rationaliser leurs données afin d’identifier les opportunités, de répondre aux demandes croissantes et de garantir l’optimisation de leurs opérations. Pour gérer les données, les entreprises devront commencer par les nettoyer, en s’assurant que les problèmes tels que les doublons, les données inexactes ou incomplètes et les normes médiocres sont étouffés dans l’œuf avant de travailler sur tout autre aspect de la gestion des données.

Une confiance accrue dans l’analyse des données

En 2020, alors que nous entrons dans l’ère des dispositifs IoT, des systèmes interconnectés et des plates-formes conduisant à des niveaux sans précédent de croissance des données, les entreprises devront s’appuient sur l’analyse des données pour en tirer des informations commerciales essentielles. Les organisations devront mettre en œuvre diverses méthodologies pour interpréter des valeurs de données ou des informations complexes – de l’utilisation d’outils de visualisation aux solutions logicielles de veille stratégique, toute une série de systèmes seront utilisés pour donner un sens aux données.

Dans des secteurs comme l’éducation et la santé, l’analyse des données permet de prendre des décisions fondées sur les données. Prenons par exemple le cas d’un grand État qui utilise l’analyse des données pour régler les problèmes de discipline et évaluer les performances globales des élèves des écoles du district. L’analyse des données à des niveaux aussi complexes exige que les profils de données soient optimisés, que des normes soient définies et que les doublons soient supprimés avant qu’une analyse précise puisse être effectuée.

Intégration des bases de données pour le nettoyage en temps réel

Une autre tendance cruciale en matière de gestion des données est le nettoyage des données en temps réel – ce qui signifie que les données doivent être actualisées et toujours accessibles. Le traitement des données en temps réel implique une entrée, un traitement et une sortie continus de données où la détection des erreurs ainsi que leur correction doivent être tentées en quelques secondes ou minutes. Pour ce faire, les bases de données doivent être connectées à un outil de nettoyage des données. Les entreprises en contact avec les consommateurs, telles que les magasins de détail, les banques, les distributeurs automatiques de billets, etc., ont besoin d’options de nettoyage en temps réel pour s’assurer que la qualité des données n’en souffre pas.

Les utilisateurs de DataMatch Enterprise ont l’avantage d’intégrer leurs systèmes de données à la plateforme DME. Plus de 150 plateformes sont prises en charge, ce qui donne aux entreprises la possibilité de gérer leurs données en temps réel sans avoir à quitter leur plateforme centrale. De Facebook à Zoho, d’Oracle à QuickBooks ; presque toutes les plateformes peuvent être intégrées à la plateforme DataMatch Enterprise, ce qui permet de mettre à jour et de maintenir les données en temps réel.

Augmentation de la normalisation des données

Pour tirer de l’intelligence des données, celles-ci doivent être normalisées, ce qui signifie que tous les champs doivent suivre une norme définie pour l’enregistrement des informations. Par exemple, une entreprise peut souhaiter que le nom de tous les États soit écrit dans sa forme complète et non en abrégé – Washington au lieu de WA, New York au lieu de NY ou NYC, etc. De même, les numéros de téléphone doivent être écrits avec les codes de ville au lieu du simple numéro. Ces imprécisions et ce manque de normalisation se traduisent par une mauvaise qualité des données, ce qui entraîne une charge de travail inutile pour les équipes afin de rectifier et de donner du sens aux données avant de mettre en œuvre une initiative en matière de données.

Lanormalisation des données est un besoin encore plus grand en 2020, car l’IoT est jumelé à l’intelligence artificielle, créant des métadonnées, la base des données d’entraînement pour les modèles d’apprentissage automatique. Les chatbots, les prédictions d’IA, les logiciels plus intelligents et les applications sont des systèmes d’IA qui ont besoin de données propres et claires pour bien fonctionner. La normalisation des données a un impact direct sur les performances des outils d’IA.

Transformation numérique et gestion des données

En 2019, les entreprises ont réalisé l’importance de la transformation numérique – en 2020, les entreprises commenceront à mettre en œuvre le processus de transformation. Beaucoup passeront à des systèmes ERP plus rapides, plus performants et plus fiables. Beaucoup adopteront des outils et des technologies d’IA. Beaucoup passeront au stockage de données en nuage. La plupart des entreprises avec lesquelles nous avons travaillé ont mis en place un plan de transformation numérique et accélèrent leurs processus pour répondre à l’augmentation de la clientèle et à la conformité réglementaire.

Pour qu’une transformation numérique efficace ait lieu, il est obligatoire que la gestion des données soit au premier plan de toutes les initiatives. Lorsque vos listes sont propres, il est plus facile de naviguer dans le processus de transformation. En fait, toute transformation numérique réussie repose sur une stratégie en matière de données, ainsi que sur d’autres éléments essentiels tels que l’expérience client et la sécurité.

La transformation numérique en 2020 ne se limite pas au secteur privé, mais le secteur public s’est également intéressé de près à la mise à jour de ses systèmes et à la mise en œuvre de la transformation numérique. Pour les organisations gouvernementales et publiques, la nécessité d’avoir une stratégie de données au cœur d’une stratégie de transformation numérique est une première étape cruciale pour se préparer à la nouvelle ère technologique.

Conclusion

2020 est l’ère de la transformation numérique. Les entreprises savent qu’elles n’ont pas d’autre choix que de mettre à niveau leurs systèmes et leurs plateformes pour répondre aux attentes des consommateurs, mais la gestion des données reste un domaine délicat. Au fur et à mesure que les entreprises mettent en œuvre des processus de migration ou utilisent les données pour obtenir des informations clés, elles se rendent compte des failles de leurs données.

Ce qui était autrefois un élément relégué au second plan en raison de ressources limitées est désormais l’un des domaines d’amélioration les plus importants. Les données sont le nouvel or. Les données sont le nerf de la guerre pour une organisation, mais sans données propres, vous n’êtes pas près d’atteindre vos principaux objectifs commerciaux.

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