Vous êtes-vous déjà retrouvé au milieu d’une campagne ou d’un rapport de conformité réglementaire pour constater que vos efforts étaient gâchés par le nombre de fautes de frappe, d’omissions, d’erreurs liées au système et de formats différents dus à l’absence de conventions de nom de fichier et de format dans vos sources de données ?
Vous n’êtes pas seul.
Des données CRM et de base de données erronées, dues à des incohérences et à des problèmes de qualité, peuvent rendre toute activité de reporting ou de campagne sans valeur et entraîner la nécessité de corriger régulièrement les données à l’échelle.
Pour cela, un logiciel de nettoyage des données peut aider les organisations à améliorer la qualité et la cohérence de leurs données afin de répondre à une variété de résultats commerciaux.
Il s’agit d’un guide approfondi sur ce qu’est un outil d’épuration des données, sur les éléments à prendre en compte lors du choix d’un outil, ainsi que sur les erreurs et les meilleures pratiques à garder à l’esprit lors de la réalisation d’un projet d’épuration des données à l’échelle de l’entreprise.
Qu’est-ce que l’épuration des données ?
L’épuration des données, également appelée nettoyage des données, consiste à éliminer ou à corriger les erreurs de données telles que les entrées manquantes, invalides, incomplètes, mal formatées ou en double. L’épuration des données est essentielle pour aider les entreprises à résoudre les erreurs critiques et à améliorer la qualité et la cohérence de leurs données afin d’atteindre les résultats commerciaux escomptés tels que :
- Respecter les exigences de conformité
- Améliorer la réputation de la marque
- Augmenter la satisfaction des clients
- Améliorer les réponses aux campagnes de marketing et bien plus encore
En quoi consiste l’épuration des données ?
L’épuration des données implique l’utilisation d’une variété d’étapes pour épurer ou supprimer les erreurs de données, notamment :
-
Normalisation des données
: normalisation des différents formats de noms, d’adresses et d’autres champs dans plusieurs sources de données.
Exemple : normalisation du format de nom de Prénom Initiale_Nom de famille (‘J. Edwards’) en Prénom_Nom Moyen_Nom de famille (‘John Michael Edwards’). - Nettoyage des données : correction des champs comportant des erreurs de casse, des fautes de frappe, des espaces avant et des fautes d’orthographe.
Exemple : remplacer « MARGAREt » par « Margaret » ou « Thomav » par « Thomas » ou « Dav d » par « David ». - Déduplication des données: identification et suppression des doublons au sein d’une même source ou d’une source à l’autre et sélection de la bonne entrée comme fiche d’or ou fiche maîtresse.
Exemple : supprimer l’entrée « Isaac Jones » et conserver l’entrée « Isaac M. Jones » comme fiche.
Que faut-il prendre en compte lors du choix d’un logiciel de nettoyage des données ?
Un outil de nettoyage des données doit avoir les bonnes capacités pour répondre aux besoins de votre organisation et de votre scénario commercial. En voici quelques-unes que vous devriez envisager.
1. Importer les fichiers et bases de données pertinents
L’intégration des données est la première étape pour s’assurer que toute activité de nettoyage des données peut être effectuée à travers vos sources de données et systèmes connus. Les outils d’épuration des données doivent avant tout être capables d’ingérer les fichiers (CSV, Excel, TXT) et les bases de données (MySQL, SQL Server, Oracle, IBM DB2) pertinents, ainsi que les API pour se connecter aux applications web.
2. Vérifier les erreurs et les incohérences des données
Avant de procéder à l’épuration des données, il est essentiel que le logiciel dispose d’un module de profilage des données afin de pouvoir identifier et mettre en évidence une grande variété d’erreurs et de problèmes potentiels qui pourraient apparaître si les erreurs ne sont pas corrigées. Cela peut permettre aux entreprises de raccourcir le cycle de mise en œuvre en économisant des heures d’efforts pour trouver et corriger les erreurs après avoir effectué des tâches de dédoublonnage ou de résolution d’entités.
3. Normalisation des données
Les variations de formats sont dues au fait que chaque source de données a ses propres règles de formatage (ou leur absence). C’est pourquoi les fonctions prêtes à l’emploi d’analyse syntaxique des noms et adresses et de normalisation du texte peuvent permettre aux utilisateurs de normaliser immédiatement les champs choisis. En outre, la possibilité de stocker et d’accéder à des bibliothèques personnalisées peut également accélérer la normalisation des données dans des ensembles de données plus importants.
4. Effectuer l’épuration par lot ou en temps réel
Un logiciel de nettoyage des données peut contribuer à réduire les efforts manuels en raison de l’absence de codage ou de script. Toutefois, ce qui distingue un logiciel de nettoyage des autres, c’est la possibilité d’exécuter des tâches par lots et en temps réel.
Dans les travaux par lots, les activités de nettoyage des données peuvent être configurées pour être exécutées de façon ponctuelle ou récurrente pour un grand ensemble de données par lots. Les tâches en temps réel, quant à elles, peuvent vous permettre d’automatiser les flux de travail basés sur les API afin de garantir que les tâches sont exécutées dès que les données sont extraites en temps réel.
3 erreurs de nettoyage des données à éviter
Il est vital pour les organisations de corriger les erreurs de données en un minimum de temps. Toutefois, certaines erreurs ou maladresses peuvent entraîner des retards inutiles dans l’épuration des données. Il s’agit des éléments suivants.
1. Procéder au nettoyage des données avant le profilage : Si vous vous lancez tête baissée dans la correction des erreurs de données, vous risquez de négliger une longue liste d’incohérences qui pourraient poser des problèmes lors des processus de rapprochement et de déduplication, ce qui vous fera perdre encore plus d’heures de travail. En créant d’abord un profil d’erreurs, les utilisateurs peuvent s’attaquer en premier lieu aux problèmes de qualité des données et gagner du temps sans avoir à itérer entre les tâches de déduplication et de nettoyage.
2. Laisser les tâches d’épuration des données au seul personnel informatique :les outils d’épuration des données sont devenus plus intuitifs pour permettre aux utilisateurs professionnels non techniques d’effectuer des tâches de qualité des données avec peu ou pas de formation. Toutefois, si seuls les utilisateurs techniques sont chargés du nettoyage des données, leur manque de connaissance de ce qui constitue des données pertinentes dans un domaine tel que le marketing ou les soins de santé peut les amener à supprimer des champs qui peuvent s’avérer précieux à l’avenir. Par exemple, un responsable marketing sera mieux informé sur les points de données à considérer comme précieux, pertinents et précis pour améliorer les performances d’une campagne qu’un analyste ou un ingénieur de données.
3. Ne pas ajouter les valeurs manquantes : les entreprises doivent également tenir compte des valeurs nulles lors du nettoyage des données. La première approche pourrait consister à supprimer complètement les valeurs nulles, mais cela peut faire perdre aux entreprises des informations vitales qui peuvent s’avérer utiles par la suite. Comme alternative, les valeurs manquantes peuvent être remplacées par une valeur disponible.
5 meilleures pratiques pour l’épuration des données
Pour tirer le meilleur parti de l’épuration des données, il faut adopter un mélange de changements de processus et de technologie. Voici quelques bonnes pratiques à garder à l’esprit avant de commencer un exercice d’épuration des données.
1. Créer une feuille de route pour la qualité des données
Définir la portée de vos activités de nettoyage des données dans le cadre d’un plan ou d’une stratégie de qualité des données plus large est votre meilleure chance d’obtenir les résultats escomptés. Cela peut impliquer de définir les avantages souhaités et le retour sur investissement attendu, les rôles et les responsabilités des responsables des données et des experts en la matière, ainsi que les champs de données à nettoyer, à supprimer ou à conserver pour plus tard, à court et à long terme.
2. Définir les règles de qualité des données
Une fois la feuille de route finalisée, l’étape suivante consiste à créer des règles de qualité des données comprenant des conventions de dénomination et de format des fichiers. Il peut s’agir de questions telles que :
- Quel est le format correct pour les champs de nom ? (par exemple, format Prénom-Nom de famille ou Prénom-Moyen-Nom de famille) ?
- Les valeurs vides doivent-elles être remplacées par une autre valeur pour la survie ?
- Les valeurs dupliquées doivent-elles être exportées vers une autre destination ou supprimées complètement ?
Une fois les règles définies, formez tous les employés à stocker les informations en conséquence. Les formulaires Web et les données de contact dans les fichiers CRM et Excel doivent être enregistrés conformément à la nouvelle politique afin de prévenir toute variation de la qualité des données.
3. Identifier et importer toutes les sources pertinentes connues
Il est courant d’épurer les erreurs de données dans une seule source de données. Cependant, les entreprises ayant de multiples unités commerciales ou dont les opérations s’étendent sur différents sites peuvent vouloir nettoyer des données sales sur des millions d’enregistrements. Par exemple, le département marketing d’un centre d’appels opérant dans plusieurs villes, chacune ayant sa propre base de données et sa liste Excel contenant des enregistrements de noms et d’adresses.
Assurez-vous de tenir compte de toutes les erreurs de données résidant dans votre base de données CRM, dans les fichiers Excel, dans les systèmes de gestion de base de données tels que SQL Server et Oracle ou même dans les applications web.
4. Profilage et nettoyage des données
Après avoir importé toutes les sources, effectuez une activité de profilage des données pour mettre en évidence les principaux problèmes à résoudre avant de passer aux étapes de nettoyage et d’épuration. Il peut s’agir des éléments suivants :
- Valeurs manquantes
- Erreurs d’orthographe
- Inscriptions incomplètes et incorrectement formatées
- Espaces de début et de fin de ligne
- Des chiffres avec des lettres et des lettres avec des chiffres
- Erreurs de ponctuation et bien plus encore
Sur la base de cet audit, vous pouvez ensuite procéder au nettoyage des erreurs en utilisant l’une des fonctions de transformation ou de formatage des outils d’épuration des données afin d’affiner les données conformément à vos objectifs de qualité des données.
5. Identifier et supprimer les entrées dupliquées
Les organisations rencontrent souvent des doublons lorsque les données sont combinées à partir de plusieurs départements, clients, centres de coûts et unités opérationnelles.
Identifiez les entrées dupliquées en fonction des critères de correspondance que vous utilisez et du score de correspondance qui en résulte. Il est recommandé d’éviter les faux positifs, car cela vous permet de vérifier manuellement les enregistrements qui peuvent encore être mis en évidence comme des correspondances plus tard, après quoi les bons enregistrements peuvent être marqués comme dorés ou dupliqués.
Utilisation de DataMatch Enterprise pour l’épuration des données
Un logiciel de nettoyage des données prêt à l’emploi, tel que DataMatch Enterprise (DME ) de Data Ladder, dispose d’une série de fonctions permettant d’inspecter, de rapprocher et de supprimer les erreurs de données à grande échelle, de manière intuitive et abordable. Pour obtenir une présentation détaillée de la manière dont les DME peuvent remédier aux erreurs de qualité des données, cliquez ici.
