AUDIT DATA & DATA QUALITY MANAGEMENT

Révéler toute la richesse de vos données

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Pourquoi auditer la qualité de ses données ?

La qualité des données (Data Quality) est un préalable indispensable pour assurer une expérience personnalisée, améliorer l’efficacité des programmes relationnels et le ROI des campagnes.  L’audit Data Quality est un diagnostic quantitatif et qualitatif de vos données mené en workshop avec vos équipes et complété d’une note de recommandations et de processus d’évolutions de la gestion des données à mettre en oeuvre. Un rapport d’audit complet et détaillé sera présenté lors d’une réunion de restitution.

Les objectifs de l’audit Data Quality :

  • Éliminer les facteurs de risques liés à la non qualité
  • Garantir une vision prospect/client unifié
  • Garantir le pertinence de vos décisions stratégiques

Contenu de l’audit Data Quality :

  • Identifier les sources de données exploitées et non exploitées
  • Auditer les chaînes de traitements existantes
  • Analyser les process d’actualisation des données
  • Auditer les procédures liées au RGPD
  • Identifier les règles de dédoublonnage et de réconciliation des données

Préconisations suite à l’audit :

  • Données à exploiter et clés de réconciliation.
  • Evolution des procédures de traitements et d’enrichissements
  • Calculs d’agrégats et de variables comportementales

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Bien gérer ses données, pourquoi c’est essentiel ?

Dès lors qu’on souhaite s’assurer de la pertinence, de la viabilité et de l’utilité que représente une donnée, on doit intégrer un processus DQM (Data Quality Management) bien établi.
La gestion de la qualité des données s’appuie sur un référentiel de bonnes pratiques et une gouvernance des données irréprochable à toutes les étapes du processus de l’entreprise.

Objectifs d’une bonne gouvernance des données :

  • Éliminer les incohérences, corriger les données erronées, obsolètes ou incomplètes
  • Garantir la fiabilité de la donnée pour son utilisation marketing : analyses, stratégie data driven
  • Déployer un marketing relationnel irréprochable et une expérience clients réussie.
  • Répondre aux exigences de confidentialité, de sécurité et de conservation de ces données.
  • Respecter des nouvelles réglementations imposées par le RGPD.

83% des entreprises se disent affectées par la non-qualité des données

15 M La non-qualité des données à coûté 15 M de dollars aux entreprises en 2017

10X Il revient 10 fois plus cher d’exécuter une tâche à partir de données erronées

«Les avantages d’un service de Data quality opérationnel et expert, c’est de permettre aux marketeurs de gagner en productivité en mettant à leur disposition des données valides, fiables, pertinentes, utiles et récentes. Des données bien gérées et de haute qualité améliorent l’efficacité des plans CRM à la fois en terme de ROI, mais aussi d’expérience clients »

Rachel FONTENAY – Data Manager

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