Qu'est-ce que le DQM ?

Définition du Data Quality Management

Le Data Quality Management – ou gestion de la qualité des données – est devenu une préoccupation de premier ordre pour certaines entreprises. Une data de qualité permet, notamment, de prendre de meilleures décisions marketing grâce à une connaissance plus fine du client. Cependant, si l’importance des données semble évidente, il persiste une certaine méconnaissance du processus de DQM. Votre entreprise souhaite se doter de données de qualité ? Découvrez ce qu’est exactement le Data Quality Management.

Retrouvez les bonnes raisons d’adopter une stratégie de DQM.

Détecter les erreurs dans les jeux de données

L’un des principaux enjeux concernant la gestion de la qualité des données, c’est de repérer les erreurs et de les corriger. Fautes de saisie, données incohérentes ou data absente, les erreurs de tout type sont fréquentes. La phase de nettoyage des données est donc essentielle dans le processus de Data Quality Management. L’utilisation d’un logiciel de Data Cleansing est une solution rapide et simple à mettre en place. Ces solutions procèdent à l’analyse automatique des erreurs dans les jeux de données.

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Centraliser et organiser les données

La gestion de la qualité de la data passe également par une organisation optimale des données. Si celles-ci sont stockées dans différents espaces de stockage, elles devront être centralisées dans un même système de gestion de base de données ou, pour les données client, dans un logiciel de CRM. En utilisant une nomenclature claire et unique, l’accessibilité de la data est optimisée. Une meilleure organisation des données permettra également de réduire significativement les risques d’erreur.

Optimiser la collecte de données

La mauvaise gestion de la data d’une entreprise inclut souvent une stratégie de collecte de données non optimisée. Le Data Quality Management comprend l’optimisation des outils mis en place pour recueillir les données. Ces outils – notamment l’usage des cookies – sont strictement encadrés par les règles du RGPD. Il faut donc veiller à ce que la collecte de données soit efficace tout en respectant la loi.

Sensibiliser les collaborateurs de l’entreprise à l’importance des données

Qu’importent les solutions mises en place par une entreprise pour optimiser la qualité de sa data, si les collaborateurs ne sont pas sensibilisés à l’importance des données, le niveau de qualité finira par se dégrader. Le rôle du Data Quality Manager est également de convaincre l’ensemble des services de l’entreprise de l’importance des données.

Un ensemble de règles concernant les données doit être mis en place. Cela passe par la rédaction d’une Data Quality Policy, un document transmis à chaque service de l’entreprise et servant de référence concernant la qualité des données attendue.

Assurer un contrôle régulier de la qualité des données

Une fois que la stratégie de gestion de la qualité de la data est mise en application, il faut monitorer la qualité des données. Une telle démarche permet de détecter rapidement les erreurs et d’éviter qu’elles ne se reproduisent. Certains outils permettent de surveiller automatiquement la qualité des données et d’envoyer des alertes en cas de non-respect des normes attendues.

 

Que ce soit pour adapter votre stratégie marketing à vos clients dans une optique de Business Intelligence, atteindre des objectifs de performance ou réorganiser vos processus métier, les informations apportées par des données de qualité sont précieuses. Maintenant que vous savez en quoi consiste le Data Quality Management, il ne vous reste plus qu’à le mettre en application dans votre entreprise.

 

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