Si vous avez r\u00e9pondu \u00ab\u00a0OUI\u00a0\u00bb \u00e0 toutes ces questions, vous avez une crise de qualit\u00e9 des donn\u00e9es.<\/p>\n
Et c’est pourquoi vous devez mettre en \u0153uvre le nettoyage des donn\u00e9es.<\/p>\n
Dans ce guide d\u00e9taill\u00e9, nous allons couvrir :<\/p>\n
- \n
- Qu’est-ce que le nettoyage des donn\u00e9es ?<\/li>\n
- Comment le nettoyage des donn\u00e9es aide-t-il les entreprises ?<\/li>\n
- Caract\u00e9ristiques des donn\u00e9es de haute qualit\u00e9<\/li>\n
- Solutions disponibles et meilleures pratiques<\/li>\n<\/ul>\n
C’est parti !<\/p>\n
Qu’est-ce que le nettoyage des donn\u00e9es ?<\/h3>\n
Nettoyage des donn\u00e9es – \u00e9galement connu sous le nom d’\u00e9puration des donn\u00e9es<\/a>, le nettoyage des donn\u00e9es<\/a> est un processus qui rend les donn\u00e9es utilisables. Il \u00ab\u00a0nettoie\u00a0\u00bb les donn\u00e9es dupliqu\u00e9es et aide \u00e9galement \u00e0 la transformation des donn\u00e9es. G\u00e9n\u00e9ralement appel\u00e9 nettoyage des donn\u00e9es, ce processus implique :<\/p>\n
- \n
- D\u00e9duplication des donn\u00e9es<\/a> et suppression des redondances<\/li>\n
- Correction de donn\u00e9es incompl\u00e8tes ou invalides<\/li>\n
- Formatage et normalisation des donn\u00e9es<\/li>\n
- Transformer des donn\u00e9es d\u00e9sordonn\u00e9es en donn\u00e9es utilisables<\/li>\n<\/ul>\n
Gr\u00e2ce \u00e0 un nettoyage efficace et r\u00e9gulier des donn\u00e9es, vos sources de donn\u00e9es seront pr\u00eates pour l’usage auquel elles sont destin\u00e9es, c’est-\u00e0-dire qu’elles seront exemptes d’erreurs dommageables et de fautes d\u00e9sordonn\u00e9es.<\/p>\n
Comment le nettoyage des donn\u00e9es aide-t-il les entreprises ?<\/h3>\n
Le nettoyage des donn\u00e9es n’est pas seulement un probl\u00e8me informatique. Dans toute l’organisation, les services collectent des donn\u00e9es \u00e0 partir d’une s\u00e9rie d’applications connect\u00e9es et de journaux d’activit\u00e9. Chacun de ces d\u00e9partements a besoin de donn\u00e9es pour l’analyse, la cr\u00e9ation de rapports statistiques et la prise de d\u00e9cisions commerciales strat\u00e9giques.<\/p>\n
Voici comment le nettoyage des donn\u00e9es peut aider les diff\u00e9rents d\u00e9partements de votre organisation :<\/p>\n
Conformit\u00e9 des donn\u00e9es : \u00c0 une \u00e9poque o\u00f9 les gouvernements du monde entier r\u00e9glementent la collecte des donn\u00e9es, les organisations doivent s’assurer qu’elles suivent les r\u00e9glementations en mati\u00e8re de donn\u00e9es et qu’elles sont conformes aux donn\u00e9es. Par exemple, un d\u00e9taillant en ligne pourrait se voir infliger des sanctions par le gouvernement s’il ne respecte pas la r\u00e9glementation sur la confidentialit\u00e9 des donn\u00e9es. Pour r\u00e9pondre \u00e0 cette r\u00e9glementation, l’entreprise doit traiter leurs donn\u00e9es dans le cadre du GDPR<\/a> en s’assurant que les donn\u00e9es des clients sont \u00e0 jour, que des registres propres et pr\u00e9cis sont tenus. Des incoh\u00e9rences dans les donn\u00e9es enregistr\u00e9es pourraient affecter les objectifs de conformit\u00e9 au GDPR.<\/p>\n
Unifier des sources de donn\u00e9es disparates : Une organisation peut avoir plusieurs sources de donn\u00e9es<\/a> qui collectent et stockent diff\u00e9rents types d’informations sur une entit\u00e9. Il y a toujours une forte possibilit\u00e9 que ces sources de donn\u00e9es stockent des donn\u00e9es en double. Par exemple, si le marketing et le service client\u00e8le utilisent diff\u00e9rents CRM ou syst\u00e8mes pour enregistrer les coordonn\u00e9es d’une entit\u00e9, cela signifie que l’entreprise doit traiter des donn\u00e9es dupliqu\u00e9es saisies dans des formats et des styles diff\u00e9rents.<\/p>\n
Service client\u00e8le : Un service client\u00e8le qui ne parvient pas \u00e0 r\u00e9soudre les probl\u00e8mes des clients en raison de donn\u00e9es d’adresse erron\u00e9es, incompl\u00e8tes ou non valables. Un courriel envoy\u00e9 \u00e0 un mauvais identifiant. Un courriel utilisant une mauvaise orthographe ou le nom du client. Ce sont tous des exemples de la fa\u00e7on dont de mauvaises donn\u00e9es peuvent entraver le service \u00e0 la client\u00e8le. Des donn\u00e9es propres vous permettront de disposer d’informations de contact correctes et actualis\u00e9es afin de fournir des services optimaux.<\/p>\n
Efficacit\u00e9 op\u00e9rationnelle : Des donn\u00e9es propres aident les entreprises \u00e0 cr\u00e9er des processus et nous savons tous que des processus clairement d\u00e9finis contribuent \u00e0 l’efficacit\u00e9 op\u00e9rationnelle. Prenons l’exemple de notre client Zurich Insurance<\/a>, qui a pu am\u00e9liorer son efficacit\u00e9 op\u00e9rationnelle et augmenter son retour sur investissement lorsqu’il a \u00e9t\u00e9 en mesure d’identifier les erreurs dans ses donn\u00e9es et de nettoyer ses donn\u00e9es des doublons, des fautes de frappe et des erreurs d\u00e9sordonn\u00e9es.<\/p>\n
Le marketing : Aucun autre d\u00e9partement d’une organisation n’a la charge de maintenir des donn\u00e9es de haute qualit\u00e9 que le d\u00e9partement marketing. Qu’il s’agisse de campagnes de courrier \u00e9lectronique, de campagnes sur les m\u00e9dias sociaux, de publicit\u00e9 ou de toute autre activit\u00e9, les donn\u00e9es des consommateurs sont au premier plan. Des donn\u00e9es erron\u00e9es peuvent avoir des cons\u00e9quences d\u00e9sastreuses. Il n’est pas rare de voir des entreprises envoyer le courrier d’une campagne \u00e0 la mauvaise audience.<\/p>\n
Les ventes : Si les donn\u00e9es clients sont importantes pour le marketing, elles le sont aussi pour les ventes. En fait, les donn\u00e9es sur les ventes sont les donn\u00e9es les plus importantes qui donnent \u00e0 une organisation des d\u00e9tails sur le retour sur investissement, les revenus et la rentabilit\u00e9. Les outils d’entreprise de nettoyage des donn\u00e9es sont g\u00e9n\u00e9ralement d\u00e9ploy\u00e9s dans les services de vente pour d\u00e9dupliquer les enregistrements de vente. S’ils sont n\u00e9glig\u00e9s, les enregistrements de ventes dupliqu\u00e9s peuvent donner des rapports de retour sur investissement fauss\u00e9s et affecter l’ensemble de l’organisation.<\/p>\n
Ce ne sont l\u00e0 que quelques exemples tr\u00e8s simples des cons\u00e9quences de mauvaises donn\u00e9es. Les probl\u00e8mes quotidiens que les entreprises rencontrent avec les donn\u00e9es erron\u00e9es sont profond\u00e9ment ancr\u00e9s dans les processus de l’entreprise et n\u00e9cessitent des efforts consid\u00e9rables de la part des dirigeants et des cadres pour les r\u00e9soudre.<\/p>\n
Si une organisation fait du nettoyage des donn\u00e9es une priorit\u00e9, elle sera en mesure d’\u00e9viter tous ces probl\u00e8mes et de profiter des avantages de donn\u00e9es propres et de haute qualit\u00e9.<\/p>\n
Qu’est-ce qui fait des donn\u00e9es de haute qualit\u00e9 ou propres ?<\/h3>\n
S’il est important de nettoyer les donn\u00e9es, comment savoir ce qui fait la qualit\u00e9 des donn\u00e9es ? Il existe quelques \u00ab\u00a0normes\u00a0\u00bb largement utilis\u00e9es dans le secteur pour mesurer la qualit\u00e9 des donn\u00e9es. L’objectif du nettoyage des donn\u00e9es est d’atteindre ces normes qui peuvent \u00eatre d\u00e9finies comme toute donn\u00e9e qui est.. :<\/p>\n
Valide : Il y a certaines r\u00e8gles appliqu\u00e9es sur les sources de donn\u00e9es. Par exemple, l’une d’entre elles est que toutes les adresses doivent \u00eatre compos\u00e9es de codes postaux<\/a> ou que tous les num\u00e9ros de t\u00e9l\u00e9phone doivent \u00eatre \u00e9crits avec les codes pays + ville qui les accompagnent. Les champs de donn\u00e9es qui ne r\u00e9pondent pas \u00e0 ces r\u00e8gles de validit\u00e9 sont consid\u00e9r\u00e9s comme non valides. Par exemple, les adresses sans code postal complet sont consid\u00e9r\u00e9es comme non valides. Les r\u00e8gles de validit\u00e9 sont d\u00e9finies par des r\u00e8gles ou des contraintes commerciales, par exemple :<\/p>\n
- \n
- Les colonnes importantes telles que le nom de famille et les adresses \u00e9lectroniques ne doivent pas \u00eatre vides.<\/li>\n
- La saisie des donn\u00e9es doit respecter des formats d\u00e9finis<\/li>\n
- Un ou plusieurs champs doivent \u00eatre uniques dans un ensemble de donn\u00e9es.<\/li>\n<\/ul>\n
Une grande partie du nettoyage des donn\u00e9es consiste \u00e0 s’assurer que les donn\u00e9es invalides sont mises en \u00e9vidence et rectifi\u00e9es avant que les donn\u00e9es ne soient utilis\u00e9es plus avant.<\/p>\n
Pr\u00e9cision : Les fautes de frappe, d’orthographe, de caract\u00e8re, etc. affectent la qualit\u00e9 de la pr\u00e9cision. Un nom \u00e9crit comme Matt au lieu de Matthew ou Cath au lieu de Catherine n’est pas consid\u00e9r\u00e9 comme une donn\u00e9e exacte.<\/p>\n
Complet : Il s’agit de savoir dans quelle mesure une s\u00e9rie de donn\u00e9es a \u00e9t\u00e9 remplie avec pr\u00e9cision et non pas laiss\u00e9e en blanc. Par exemple, tous les champs relatifs aux num\u00e9ros de t\u00e9l\u00e9phone sont-ils complets ? Tous les champs de l’identifiant unique sont-ils complets ?<\/p>\n
Coh\u00e9rence : La coh\u00e9rence des donn\u00e9es est importante pour une analyse pr\u00e9cise des donn\u00e9es. Un bon exemple de coh\u00e9rence serait encore une fois les num\u00e9ros de t\u00e9l\u00e9phone – certains codes de pays sont \u00e9crits avec +, d’autres avec 00. La coh\u00e9rence des donn\u00e9es consiste \u00e0 s’assurer qu’une seule m\u00e9thode est utilis\u00e9e pour tous les enregistrements de donn\u00e9es.<\/p>\n
En temps opportun : \u00c0 quelle fr\u00e9quence vos donn\u00e9es sont-elles mises \u00e0 jour ou nettoy\u00e9es ? La plupart des entreprises n\u00e9gligent simplement leurs donn\u00e9es une fois qu’elles les ont collect\u00e9es ou utilis\u00e9es aux fins pr\u00e9vues. La plupart d’entre eux ne nettoient les donn\u00e9es que pour un rapport ou une analyse et les laissent en veilleuse alors que les nouvelles donn\u00e9es ne cessent de s’accumuler. Les anciennes donn\u00e9es deviennent un goulot d’\u00e9tranglement et cr\u00e9ent m\u00eame des doublons si elles ne sont pas r\u00e9guli\u00e8rement tri\u00e9es ou mises \u00e0 jour avec les nouvelles donn\u00e9es.<\/p>\n
Lors de la mise en \u0153uvre d’un cadre de nettoyage des donn\u00e9es, il est judicieux d’utiliser ces normes comme points de r\u00e9f\u00e9rence pour la mesure de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es.<\/p>\n
Comment les entreprises peuvent-elles atteindre la qualit\u00e9 des donn\u00e9es ?<\/h3>\n
Pour la plupart des entreprises, les mauvaises donn\u00e9es ne sont pas un probl\u00e8me jusqu’\u00e0 ce qu’une initiative rat\u00e9e, un rapport erron\u00e9 ou une grosse erreur de marketing ne vienne les r\u00e9veiller brutalement. C’est alors que le battage m\u00e9diatique prend le dessus et que les outils ad hoc de nettoyage des donn\u00e9es sont pr\u00e9f\u00e9r\u00e9s aux solutions \u00e0 long terme. Ne laissez pas cela arriver \u00e0 votre entreprise de nettoyage de donn\u00e9es.<\/p>\n
Apr\u00e8s avoir travaill\u00e9 avec 4 500 entreprises du monde entier, voici ce que nous vous sugg\u00e9rons de faire pour garder vos donn\u00e9es propres :<\/p>\n
- \n
- Cr\u00e9ez un plan de gestion de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es : Avant d’obtenir l’adh\u00e9sion des dirigeants, avant d’investir dans un outil, \u00e9tablissez un plan. Il est important de comprendre le probl\u00e8me de vos donn\u00e9es et d’en identifier la cause profonde. Votre plan de qualit\u00e9 des donn\u00e9es doit inclure l’identification des nouveaux r\u00f4les, des nouvelles solutions logicielles et de toute nouvelle norme \u00e0 mettre en \u0153uvre.<\/li>\n
- Recherchez les bons outils de nettoyage des donn\u00e9es : Il existe des dizaines d’outils de nettoyage des donn\u00e9es sur le march\u00e9, mais tr\u00e8s peu d’entre eux sont abordables et offrent une solution globale. L’id\u00e9al serait de disposer d’un outil qui vous permette de faire correspondre, d\u00e9duire, nettoyer et fusionner les donn\u00e9es<\/a>. L’outil phare de Data Ladder en mati\u00e8re de qualit\u00e9 des donn\u00e9es est un puissant outil de rapprochement<\/a> et de nettoyage des donn\u00e9es qui a \u00e9t\u00e9 utilis\u00e9 par des organisations telles que HP, Deloitte, Zurich Insurance et des milliers d’autres pour non seulement nettoyer, mais aussi d\u00e9duire et fusionner des donn\u00e9es.<\/li>\n<\/ol>\n
Corrigez la source des erreurs de donn\u00e9es : Les donn\u00e9es brutes sont intrins\u00e8quement mauvaises, c’est pourquoi il est n\u00e9cessaire de corriger les erreurs \u00e0 la source, c’est-\u00e0-dire dans votre base de donn\u00e9es<\/a>. Il peut s’agir d’une erreur de saisie humaine, d’une erreur de machine, d’une erreur de m\u00e9thode de collecte des donn\u00e9es – les possibilit\u00e9s sont infinies. Corrigez les donn\u00e9es \u00e0 la source pour \u00e9viter qu’elles ne vous causent du stress par la suite. C’est \u00e9galement \u00e0 ce stade que vous devriez utiliser un outil de qualit\u00e9 des donn\u00e9es capable de corriger les erreurs de donn\u00e9es en temps r\u00e9el, afin d’\u00e9viter que des donn\u00e9es erron\u00e9es n’entrent dans le syst\u00e8me.<\/p>\n
En outre, voici des questions que vous pouvez poser \u00e0 votre \u00e9quipe sur les donn\u00e9es de votre organisation lors de la cr\u00e9ation du plan.<\/p>\n
- \n
- Les donn\u00e9es sont-elles propres ?<\/li>\n
- Quels sont les probl\u00e8mes les plus courants qui affectent les donn\u00e9es ?<\/li>\n
- Quels sont les probl\u00e8mes les plus difficiles auxquels les \u00e9quipes sont confront\u00e9es lorsqu’elles tentent d’utiliser les donn\u00e9es ?<\/li>\n
- Quels syst\u00e8mes ou contr\u00f4les sont en place pour g\u00e9rer le probl\u00e8me de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es ?<\/li>\n
- Quel type de processus de nettoyage ou de maintenance des donn\u00e9es est suivi ?<\/li>\n
- Peut-on se fier \u00e0 ces donn\u00e9es pour obtenir des informations fiables ?<\/li>\n
- Les donn\u00e9es remplissent-elles la t\u00e2che pour laquelle elles ont \u00e9t\u00e9 con\u00e7ues ?<\/li>\n
- Comment les normes de qualit\u00e9 des donn\u00e9es peuvent-elles \u00eatre mises en \u0153uvre et maintenues dans toute l’organisation ?<\/li>\n
- Les donn\u00e9es affectent-elles l’un de vos processus de base ?<\/li>\n
- Comment l’organisation peut-elle parvenir \u00e0 une source unique de v\u00e9rit\u00e9 ?<\/li>\n<\/ul>\n
Si vos r\u00e9ponses aux questions ci-dessus indiquent un d\u00e9faut grave dans vos donn\u00e9es, vous devrez nettoyer les donn\u00e9es afin de devenir plus efficace sur le plan op\u00e9rationnel.<\/p>\n
Meilleures pratiques<\/h3>\n
Le vieil adage \u00ab\u00a0mieux vaut pr\u00e9venir que gu\u00e9rir\u00a0\u00bb s’applique \u00e9galement au monde des donn\u00e9es. Alors que les entreprises entrent dans le monde du big data et des lacs de donn\u00e9es<\/a>, il est n\u00e9cessaire de s’assurer que vous disposez des bons param\u00e8tres pour \u00e9viter que les donn\u00e9es brutes n’entravent vos op\u00e9rations commerciales.<\/p>\n
Voici quelques bonnes pratiques recommand\u00e9es :<\/p>\n
- \n
- Concentrez-vous sur la saisie des donn\u00e9es : Vous avez remarqu\u00e9 que, parfois, vous remplissez un formulaire Web qui demande sp\u00e9cifiquement une adresse \u00e9lectronique professionnelle et non un compte Gmail al\u00e9atoire ? C’est un exemple de contr\u00f4le frontal de la saisie des donn\u00e9es. Bien qu’il ne garantisse pas une exactitude \u00e0 100 % (beaucoup de gens \u00e9crivent de faux courriels), il vous aidera consid\u00e9rablement \u00e0 trier les donn\u00e9es pertinentes de celles qui ne le sont pas. Mettez en place de tels contr\u00f4les en amont, en contact avec le client, pour minimiser la collecte de mauvaises donn\u00e9es.<\/li>\n
- Nettoyez toujours les donn\u00e9es avant de g\u00e9n\u00e9rer un rapport : Vous pouvez \u00eatre tent\u00e9 de sortir un rapport d’une base de donn\u00e9es dans une tentative rapide de satisfaire votre patron, mais ne le faites pas. Soit vous mettez vos donn\u00e9es \u00e0 jour r\u00e9guli\u00e8rement, soit vous les nettoyez avant de les utiliser pour une campagne, un rapport ou une analyse. Vous ne voulez pas vous retrouver \u00e0 refaire un rapport complet juste parce que vous avez omis de traiter les doublons dans vos donn\u00e9es.<\/li>\n
- D\u00e9ployez des outils de nettoyage des donn\u00e9es en temps r\u00e9el : Emp\u00eachez les mauvaises donn\u00e9es d’entrer dans votre base de donn\u00e9es en d\u00e9ployant des outils de nettoyage des donn\u00e9es<\/a> qui d\u00e9tectent les erreurs pendant la phase d’ingestion des donn\u00e9es.<\/li>\n
- Essayez de centraliser les sources de donn\u00e9es : La plupart des probl\u00e8mes de donn\u00e9es sont dus \u00e0 la disparit\u00e9 des sources de donn\u00e9es. Tant d’applications utilis\u00e9es par tant de d\u00e9partements, chacun d\u00e9versant ses donn\u00e9es dans la base de donn\u00e9es. Essayez de synchroniser vos sources de donn\u00e9es<\/a>, par exemple en utilisant un CRM pour les ventes, le marketing et la facturation. Cela vous permettra non seulement de conserver des donn\u00e9es propres, mais aussi d’acc\u00e9der \u00e0 une source unique de v\u00e9rit\u00e9.<\/li>\n<\/ol>\n
Des donn\u00e9es propres sont indispensables \u00e0 la r\u00e9ussite de votre organisation en cette \u00e8re num\u00e9rique et ax\u00e9e sur les donn\u00e9es. Si vous voulez vraiment \u00eatre ax\u00e9 sur les donn\u00e9es, vous devez vous assurer que vos donn\u00e9es sont suffisamment bonnes pour \u00eatre utilis\u00e9es \u00e0 des fins de renseignement. De mauvaises donn\u00e9es, sales et d\u00e9sordonn\u00e9es vous feront tomber.<\/p>\n
Utilisation d’un outil de nettoyage des donn\u00e9es en libre-service<\/h3>\n
Maintenant que vous savez que vos donn\u00e9es sont mauvaises, \u00e9vitez de r\u00e9agir de mani\u00e8re impulsive. Ne faites pas imm\u00e9diatement appel \u00e0 vos ressources informatiques ou n’engagez pas des d\u00e9veloppeurs co\u00fbteux pour commencer \u00e0 cr\u00e9er un logiciel interne. Il faut des ann\u00e9es pour construire un logiciel de nettoyage de donn\u00e9es – un logiciel qui fonctionne efficacement et qui r\u00e9pond aux crit\u00e8res de qualit\u00e9 des donn\u00e9es.<\/p>\n
![\"\"](\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2020\/03\/in-house-235x300.png\")
\nSolutions de rapprochement de donn\u00e9es en interne et meilleures de leur cat\u00e9gorie<\/strong><\/p>\nLes solutions internes de rapprochement des donn\u00e9es sont limit\u00e9es par le talent disponible, les contraintes de temps, les co\u00fbts, l’exp\u00e9rience et de nombreux autres facteurs. D\u00e9couvrez comment les solutions internes se comparent aux solutions commerciales.<\/p>\n
\nT\u00e9l\u00e9charger
\n<\/a><\/p>\nLes solutions internes peuvent vous co\u00fbter jusqu’\u00e0 plus de 250 000 dollars par an ! Voici un guide rapide expliquant comment un outil de nettoyage de donn\u00e9es automatis\u00e9 peut faire le travail \u00e0 un prix dix fois inf\u00e9rieur.<\/p>\n
Le nettoyage des donn\u00e9es, bien qu’\u00e9tant une t\u00e2che importante, est une t\u00e2che incroyablement banale. Vos experts perdront des heures de leur temps productif dans la cr\u00e9ation d’algorithmes qui seront soit un succ\u00e8s, soit un \u00e9chec. Les essais, les tests, les r\u00e9sultats inexacts et l’explosion des co\u00fbts de gestion des talents deviendront des probl\u00e8mes suppl\u00e9mentaires auxquels vous devrez faire face. C’est pourquoi il est pr\u00e9f\u00e9rable d’utiliser un outil de nettoyage des donn\u00e9es automatis\u00e9<\/a> qui peut faire le travail sans l’intervention de personnel suppl\u00e9mentaire.<\/p>\n
- \n
- Un outil puissant de nettoyage des donn\u00e9es peut vous aider \u00e0 :<\/li>\n
- Automatiser les programmes de nettoyage pour toutes vos sources de donn\u00e9es<\/li>\n
- Nettoyez vos donn\u00e9es en \u00e9liminant les fautes de frappe, les erreurs, les probl\u00e8mes de casse et de caract\u00e8res, etc.<\/li>\n
- Faites correspondre vos listes de donn\u00e9es et supprimez les doublons<\/li>\n
- Int\u00e9grer diverses sources de donn\u00e9es pour un nettoyage des donn\u00e9es en temps r\u00e9el<\/li>\n
- Normaliser les donn\u00e9es<\/a> et assurer la coh\u00e9rence de la source de donn\u00e9es.<\/li>\n
- Valider les donn\u00e9es d’adresse<\/a> et les donn\u00e9es de contact<\/li>\n<\/ul>\n
Si vous souhaitez savoir comment des outils de nettoyage de donn\u00e9es comme DataMatch Enterprise<\/a> peuvent nettoyer vos donn\u00e9es et les rendre utilisables aux fins pr\u00e9vues, contactez-nous !<\/p>\n
![\"\"](\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2019\/05\/fuzzy-whitepaper2.png\")
<\/p>\nComment fonctionnent les meilleures solutions de correspondance floue de leur cat\u00e9gorie : Combinaison d’algorithmes \u00e9tablis et exclusifs<\/b><\/p>\n
- Valider les donn\u00e9es d’adresse<\/a> et les donn\u00e9es de contact<\/li>\n<\/ul>\n
- Essayez de centraliser les sources de donn\u00e9es : La plupart des probl\u00e8mes de donn\u00e9es sont dus \u00e0 la disparit\u00e9 des sources de donn\u00e9es. Tant d’applications utilis\u00e9es par tant de d\u00e9partements, chacun d\u00e9versant ses donn\u00e9es dans la base de donn\u00e9es. Essayez de synchroniser vos sources de donn\u00e9es<\/a>, par exemple en utilisant un CRM pour les ventes, le marketing et la facturation. Cela vous permettra non seulement de conserver des donn\u00e9es propres, mais aussi d’acc\u00e9der \u00e0 une source unique de v\u00e9rit\u00e9.<\/li>\n<\/ol>\n
- D\u00e9duplication des donn\u00e9es<\/a> et suppression des redondances<\/li>\n