{"id":62372,"date":"2021-04-30T00:00:00","date_gmt":"2021-04-30T04:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/dataladder.com\/4-facons-dont-les-outils-logiciels-de-mise-en-correspondance-des-listes-peuvent-donner-un-coup-de-fouet-a-vos-campagnes-de-marketing\/"},"modified":"2026-01-01T11:15:43","modified_gmt":"2026-01-01T16:15:43","slug":"4-facons-dont-les-outils-logiciels-de-mise-en-correspondance-des-listes-peuvent-donner-un-coup-de-fouet-a-vos-campagnes-de-marketing","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dataladder.com\/fr\/4-facons-dont-les-outils-logiciels-de-mise-en-correspondance-des-listes-peuvent-donner-un-coup-de-fouet-a-vos-campagnes-de-marketing\/","title":{"rendered":"4 fa\u00e7ons dont les outils logiciels de mise en correspondance des listes peuvent donner un coup de fouet \u00e0 vos campagnes de marketing"},"content":{"rendered":"

Les donn\u00e9es relatives aux noms et aux adresses sont essentielles pour d\u00e9terminer l’exactitude du march\u00e9 et des clients d’une entreprise et, par cons\u00e9quent, le positionnement de ses produits. Les banques, les prestataires de soins de sant\u00e9 et d’autres institutions, par exemple, effectuent r\u00e9guli\u00e8rement des activit\u00e9s de nettoyage des donn\u00e9es ( profilage<\/a>, fusion<\/a> et nettoyage des donn\u00e9es<\/a> ) pour mettre \u00e0 jour les champs de nom et d’adresse et supprimer les anomalies r\u00e9sultant de la saisie manuelle, du manque de normalisation et des erreurs de syst\u00e8me.
\nToutefois, les erreurs d’absence, d’orthographe, de casse ou de ponctuation ne sont qu’un aspect du probl\u00e8me de la mauvaise qualit\u00e9 des donn\u00e9es. Les champs de nom en double, les formats de champ incoh\u00e9rents et les informations d’adresse abr\u00e9g\u00e9es peuvent s’av\u00e9rer \u00eatre un d\u00e9fi tr\u00e8s complexe.
\nPar cons\u00e9quent, l’\u00e9puration des donn\u00e9es<\/a>, qui consiste en des transformations sophistiqu\u00e9es du format des noms et des adresses, peut \u00eatre une bien meilleure solution pour am\u00e9liorer l’int\u00e9grit\u00e9 globale des donn\u00e9es. Voyons comment DataMatch Enterprise de Data Ladder permet cela.<\/p>\n

Qu’est-ce que l’\u00e9puration des donn\u00e9es ?<\/b><\/h3>\n

Selon Techopedia, l’\u00e9puration des donn\u00e9es d\u00e9signe la \u00ab\u00a0proc\u00e9dure de modification ou de suppression de donn\u00e9es incompl\u00e8tes, incorrectes, mal format\u00e9es ou r\u00e9p\u00e9t\u00e9es dans une base de donn\u00e9es\u00a0\u00bb – autant d’erreurs qui peuvent compromettre la sant\u00e9 des donn\u00e9es de l’entreprise.
\nL’\u00e9puration des donn\u00e9es est utilis\u00e9e de mani\u00e8re interchangeable avec le nettoyage des donn\u00e9es<\/a>. Bien que le premier ait plus \u00e0 voir avec la mise en place de contr\u00f4les de validation et la suppression des doublons, les deux ont pour objectif final de supprimer les anomalies de donn\u00e9es \u00e0 des fins d’exactitude des donn\u00e9es.
\nEn g\u00e9n\u00e9ral, l’\u00e9puration des donn\u00e9es permet aux entreprises de d\u00e9tecter et d’\u00e9purer les types de mauvaises donn\u00e9es suivants :<\/p>\n

    \n
  1. Erreurs g\u00e9n\u00e9rales et de base : <\/b>ces erreurs peuvent se glisser dans les bases de donn\u00e9es des entreprises, principalement en raison d’erreurs de saisie manuelle. Les fautes d’orthographe ou de frappe (\u00ab\u00a0Johnn\u00a0\u00bb vs. \u00ab\u00a0John\u00a0\u00bb), les erreurs de casse (\u00ab\u00a0JOHN\u00a0\u00bb, \u00ab\u00a0john\u00a0\u00bb ou \u00ab\u00a0jOHN\u00a0\u00bb), les erreurs de ponctuation (\u00ab\u00a0OConnor\u00a0\u00bb vs. \u00ab\u00a0O’Connor\u00a0\u00bb) entrent toutes dans cette cat\u00e9gorie.<\/li>\n
  2. Donn\u00e9es en double : <\/b>des entr\u00e9es en double peuvent exister en raison d’un manque de validation correcte des champs de texte du nom et de l’adresse. Un exemple courant est celui d’une entreprise qui dispose de plusieurs sources disparates, chacune enregistrant une version unique du m\u00eame nom ou de la m\u00eame adresse.<\/li>\n
  3. Donn\u00e9es incoh\u00e9rentes :<\/b> il s’agit d’erreurs de format qui prennent la forme d’informations essentielles manquantes ou de donn\u00e9es transpos\u00e9es. Par exemple, \u00ab\u00a0Avenue street\u00a0\u00bb peut \u00eatre enregistr\u00e9 comme \u00ab\u00a0Ave St\u00a0\u00bb ou ne pas comporter de donn\u00e9es d’adresse secondaire. Les exemples de donn\u00e9es transpos\u00e9es ou de format de donn\u00e9es erron\u00e9 peuvent inclure : Smith John\u00a0\u00bb ou \u00ab\u00a0Mr. Smith\u00a0\u00bb au lieu de \u00ab\u00a0John Smith\u00a0\u00bb, \u00ab\u00a068 Bridge Street, CT 06078, Suite 307\u00a0\u00bb au lieu de \u00ab\u00a068 Bridge Street, Suite 307, Suffield, Connecticut, 06078\u00a0\u00bb.<\/li>\n<\/ol>\n

    Transformations des noms et adresses de DataMatch Enterprise<\/b><\/h3>\n

    La recherche et la suppression des donn\u00e9es en double et redondantes font partie int\u00e9grante du processus de nettoyage des donn\u00e9es. Mais comment s’assurer que toute correspondance entre les champs de nom et d’adresse (en particulier entre des sources de donn\u00e9es disparates) est effectu\u00e9e sur une base similaire afin de minimiser les faux positifs et n\u00e9gatifs ?
    \nApr\u00e8s tout, il peut y avoir de nombreux cas de noms et d’adresses apparemment diff\u00e9rents dans plus d’une source de donn\u00e9es, qui peuvent ou non \u00eatre des doublons. Prenons l’exemple suivant de trois ensembles de donn\u00e9es : Source A, Source B, et Source C.
    \nSource A<\/p>\n\n\n\n\n
    Pr\u00e9nom<\/th>\nDeuxi\u00e8me pr\u00e9nom<\/th>\nNom de famille<\/th>\nAdresse<\/th>\n\u00c9tat<\/th>\n<\/tr>\n
    Michael<\/td>\nKeith<\/td>\nAndrews<\/td>\nBureau n\u00b0 35, rue Avenue<\/td>\nNY<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

    Source B<\/p>\n\n\n\n\n
    Nom<\/th>\nNum\u00e9ro de rue<\/th>\n\u00c9tat<\/th>\n<\/tr>\n
    Mike<\/td>\n123 Ave St.<\/td>\nNY<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

    Source C<\/p>\n\n\n\n\n
    Nom<\/th>\nNum\u00e9ro de rue<\/th>\nCode postal<\/th>\n<\/tr>\n
    M. Andrews<\/td>\nMaison 35, 123 NY<\/td>\n10001<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

    Chaque source de donn\u00e9es a un format diff\u00e9rent pour enregistrer les noms et les adresses. En examinant ces sources, il peut sembler \u00e0 premi\u00e8re vue que Michael Keith Andrews, Mike et M. Andrews sont trois personnes diff\u00e9rentes. Mais en y regardant de plus pr\u00e8s, il est probable qu’il s’agit de la m\u00eame personne et que trois variations diff\u00e9rentes ont \u00e9t\u00e9 enregistr\u00e9es sur plusieurs sources.Voici donc la question cl\u00e9 : comment allez-vous identifier les noms qui doivent correspondre et ceux qui ne le doivent pas ? Pour d\u00e9terminer s’il existe des donn\u00e9es en double ou redondantes dans de nombreuses sources de donn\u00e9es, il convient de normaliser les diff\u00e9rents formats de champ afin de faciliter les rapprochements, comme indiqu\u00e9 ci-dessous.<\/p>\n\n\n\n\n\n\n
    Source des donn\u00e9es<\/th>\nPr\u00e9fixe<\/th>\nPr\u00e9nom<\/th>\nDeuxi\u00e8me pr\u00e9nom<\/th>\nNom de famille<\/th>\nAdresse 1<\/th>\nAdresse 2<\/th>\n\u00c9tat<\/th>\nCode postal<\/th>\n<\/tr>\n
    A<\/td>\n<\/td>\nMichael<\/td>\nKeith<\/td>\nAndrews<\/td>\nRue de l’Avenue<\/td>\nSuite 35<\/td>\nNY<\/td>\n<\/td>\n<\/tr>\n
    B<\/td>\n<\/td>\nMike<\/td>\n<\/td>\n<\/td>\n123 Ave St.<\/td>\n<\/td>\nNY<\/td>\n<\/td>\n<\/tr>\n
    C<\/td>\nMonsieur.<\/td>\n<\/td>\n<\/td>\nAndrews<\/td>\n123<\/td>\nSuite 35<\/td>\nNY<\/td>\n10001<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

    En organisant les donn\u00e9es dans le format ci-dessus, nous pouvons dire qu’il y a une forte probabilit\u00e9 que les trois entit\u00e9s soient la m\u00eame personne.<\/p>\n

    Comment cela fonctionne-t-il ? <\/b><\/h3>\n

    DataMatch Enterprise<\/a> est \u00e9quip\u00e9 de transformations de donn\u00e9es int\u00e9gr\u00e9es pour corriger les formats incoh\u00e9rents des champs de nom et d’adresse. En cliquant sur l’une des transformations choisies dans le menu d\u00e9roulant ci-dessous, Datamatch Enterprise peut automatiquement organiser les champs choisis en incr\u00e9ments plus petits pour s’assurer que les formats sont conformes.\"\"`<\/p>\n

    Figure 2<\/span><\/p>\n

    Ainsi, les enregistrements peuvent \u00eatre facilement compar\u00e9s les uns aux autres et les r\u00e8gles de correspondance appropri\u00e9es (par exemple, correspondance floue, phon\u00e9tique ou exacte) peuvent \u00eatre d\u00e9finies pour la r\u00e9solution des entit\u00e9s<\/a>, la d\u00e9duplication<\/a> et l’enrichissement des donn\u00e9es<\/a> de base.<\/p>\n

    Modifier les champs de nom<\/b><\/h4>\n

    Pour transformer les champs de nom, s\u00e9lectionnez l’onglet de la source de donn\u00e9es (‘New Prospect Records’) que vous avez import\u00e9, survolez le champ ‘Type’ \u00e0 c\u00f4t\u00e9 du champ de nom (‘Contact Name’) et choisissez ‘Full Name’ dans la liste d\u00e9roulante.<\/p>\n

    \"\"
    Figure 3<\/figcaption><\/figure>\n

    Une fois la transformation effectu\u00e9e, les entr\u00e9es du champ \u00ab\u00a0Nom du contact\u00a0\u00bb sont organis\u00e9es en pr\u00e9fixe, pr\u00e9nom, second pr\u00e9nom, nom de famille, suffixe et nom commun, comme le montre la figure 4. Le champ du nom commun est g\u00e9n\u00e9r\u00e9 par la biblioth\u00e8que de surnoms propri\u00e9taire de DataMatch Enterprise. Il s’agit d’une fonctionnalit\u00e9 suppl\u00e9mentaire permettant d’am\u00e9liorer les liens entre le surnom et le nom commun (par exemple, Vic comme Victor, Tom comme Thomas).<\/p>\n

    \"\"
    Figure 4<\/figcaption><\/figure>\n

    Modifier les champs d’adresse <\/b><\/h4>\n

    Vous pouvez \u00e9galement utiliser la transformation \u00ab\u00a0Adresse\u00a0\u00bb pour diviser les champs d’adresse en Adresse 1 et Adresse 2, ville, \u00e9tat et autres incr\u00e9ments. Comme pour la transformation du \u00ab\u00a0Nom complet\u00a0\u00bb, vous pouvez cliquer sur \u00ab\u00a0Adresse\u00a0\u00bb pour appliquer les changements.<\/p>\n

    \"\"
    Figure 5<\/figcaption><\/figure>\n

    En cliquant sur la transformation, les donn\u00e9es de l’adresse 1 sont divis\u00e9es en plusieurs autres sous-champs, comme le montre la figure 6.<\/p>\n

    \"\"
    Figure 6<\/figcaption><\/figure>\n

    Vous pouvez ensuite choisir les champs pertinents \u00e0 utiliser pour votre nouveau champ d’adresse personnalis\u00e9 en utilisant l’option \u00ab\u00a0Fusionner les champs\u00a0\u00bb. Par exemple, vous pouvez choisir un num\u00e9ro de rue, une rue et un code postal et cr\u00e9er un nouveau champ d’adresse.<\/p>\n

    \"\"
    Figure 7<\/figcaption><\/figure>\n

    Correspondance et d\u00e9duplication <\/b><\/h4>\n

    Apr\u00e8s avoir normalis\u00e9 les champs selon un format d\u00e9fini, nous pouvons cartographier chaque champ avec plus de pr\u00e9cision pour obtenir un score de correspondance plus \u00e9lev\u00e9 et minimiser les faux positifs et n\u00e9gatifs. Si l’on reprend l’exemple des champs de nom de la figure 4, nous pouvons d\u00e9cider de faire correspondre les pr\u00e9noms avec les pr\u00e9noms et les noms avec les noms de famille dans les deux sources de donn\u00e9es en utilisant la correspondance floue<\/a> comme suit :<\/p>\n

    \"\"
    Figure 8<\/figcaption><\/figure>\n

    Les correspondances sont ensuite combin\u00e9es dans des ID de groupe distincts et les scores de correspondance qui en r\u00e9sultent peuvent \u00eatre utilis\u00e9s pour identifier les doublons et les enregistrements dor\u00e9s.<\/p>\n

    \"\"
    Figure 9<\/figcaption><\/figure>\n

    Conclusion<\/b><\/h3>\n

    Il est in\u00e9vitable que les champs de nom et d’adresse existent sous diff\u00e9rents formats dans les bases de donn\u00e9es, les fichiers Excel, les applications d’entreprise, etc. Les organisations telles que les banques, les prestataires de soins de sant\u00e9 et d’autres institutions ne peuvent pas se permettre de n\u00e9gliger la plus petite diff\u00e9rence de format, qui pourrait avoir un impact n\u00e9gatif sur la pr\u00e9cision de la correspondance<\/a> et de la d\u00e9duplication.
    \nPour surmonter ce d\u00e9fi, les transformations des champs de nom et d’adresse de DataMatch Enterprise permettent aux entreprises de garantir des correspondances identiques et de d\u00e9tecter facilement les entr\u00e9es redondantes ou en double afin de maximiser l’int\u00e9grit\u00e9 de leurs donn\u00e9es.
    \nPour plus d’informations sur les solutions d’\u00e9puration des donn\u00e9es de DataMatch Enterprise, cliquez     ici<\/a>.
    \n\"\"<\/p>\n

    Comment fonctionnent les meilleures solutions de correspondance floue de<\/a> leur cat\u00e9gorie : Combinaison d’algorithmes \u00e9tablis et exclusifs<\/b><\/p>\n


    \nT\u00e9l\u00e9charger
    \n<\/a><\/p>\n

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