La data quality management pour optimiser la collecte des données clients

La data quality management pour optimiser la collecte des données clients

Pendant longtemps, la collecte massive des données a été la principale préoccupation des entreprises. Mais aujourd’hui, la donne a véritablement changé au profit de la collecte de données de qualité. Avec la data quality management (gestion de la qualité des données), l’entreprise est désormais capable de prendre les bonnes décisions au bon moment. Un atout qui lui permet de profiter des meilleures opportunités d’affaires.

Quel est l’intérêt de collecter des données de qualité ?

Le big data occupe désormais une place centrale dans le développement des entreprises. La collecte des données est cruciale pour mieux comprendre les consommateurs et leur proposer la meilleure expérience possible. Les informations récupérées sont également utiles pour réaliser des campagnes marketing plus ciblées, accélérer les ventes et conquérir de nouveaux clients. 

Les données relatives à la navigation, les informations comportementales ou encore les informations socio-démographiques, sont tant de sources à exploiter pour améliorer sa stratégie d’entreprise. Mais face à l’énorme volume de données à analyser, les directions générales ont tout intérêt à maîtriser la data quality management

Quelle est l’importance de la gestion de la qualité des données ?

La collecte, le stockage et l’exploitation des données génèrent des coûts importants. Pour rentabiliser son investissement, l’entreprise peut uniquement tirer profit d’informations d’une certaine qualité. Et justement, avec la data quality management, elle peut désormais s’assurer de la fiabilité de ses données.

Avec des informations fiables, l’entreprise est en mesure de prendre les bonnes décisions, sans risquer de mettre son activité en péril. Elle en profite pour améliorer sa connaissance du marché, mais aussi du client afin de garder une longueur d’avance sur la concurrence. Optimiser la qualité des données, c’est l’assurance d’innover, de disposer d’un puissant outil d’aide à la décision et de booster son efficacité opérationnelle. Mais avant d’y parvenir, il est judicieux de disposer de données nettoyées.

Comment obtenir des données « propres » ?

Une stratégie de data quality management réussie passe indéniablement par la détection des erreurs au sein des informations collectées. En effet, il est courant de se retrouver avec des informations inexactes, non conformes ou encore dupliquées. Avant toute analyse, le nettoyage de données (Data Cleansing) s’impose comme une étape obligatoire.

Aujourd’hui, de nombreuses solutions de Data Cleansing permettent de facilement et de rapidement corriger ou supprimer les données de mauvaise qualité. Grâce au Data Cleansing, on fait le tri dans sa base de données et on parvient ainsi à obtenir des informations propres, prêtes à être exploitées.

Comment stocker et partager les données récoltées ?

Pour facilement accéder à ses données nettoyées, l’entreprise devra les transférer dans un système de gestion de base de données (SGBD). Ce dernier permet de centraliser l’ensemble des informations afin d’éliminer les risques de redondance et d’incohérence des données. Par ailleurs, l’utilisation d’un SGBD est très importante pour lire, ajouter ou modifier les informations en sa possession.

Miser sur le bon logiciel de gestion de base de données, c’est l’assurance de préserver l’intégrité et la confidentialité de vos informations. Un SGBD peut également se connecter à d’autres interfaces afin de partager les informations au sein de l’organisation. 

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