Comment veillez-vous sur vos objets de valeur ? Utilisez-vous un coffre-fort ou un stylo marqueur de code postal ? Vous avez probablement le logiciel installé sur votre smartphone pour le suivre à la trace s’il est volé, et aucun bureau n’est vraiment sécurisé sans vidéosurveillance.
Prendre soin des actifs de l’entreprise est essentiel pour gérer les bénéfices et la croissance, mais de nombreuses entreprises ne protègent pas leurs données de la même manière que leurs actifs tangibles. Les données ne sont peut-être pas un actif évident, mais cela ne les rend pas moins précieuses. Et elles ne doivent pas être considérées comme un inconvénient que vous pouvez ignorer.
Pourquoi les données comptent
Votre entreprise s’appuie sur les données pour piloter chaque partie de ses opérations.
Les entreprises investissent actuellement des millions dans la mise en œuvre et la gestion de systèmes CRM. Nous savons que nos clients comptent, et nous commençons à mettre en place des outils pour gérer et entretenir les relations. Sans les données que nous détenons – et les informations que nous en tirons – vos collaborateurs ne seraient pas en mesure de faire leur travail.
Mais la qualité des données se détériore au fil des mois et des années. Vous pourriez avoir le personnel le plus méticuleux du monde en contact avec la clientèle, et les meilleurs processus de stockage de données que vous pouvez vous permettre, mais vous ne pourrez toujours pas protéger les données de la dégradation naturelle. C’est impossible.
Lorsque des enregistrements en double s’insinueront, vos statistiques et rapports deviendront moins fiables. Si différents systèmes sont intégrés, vous risquez de vous retrouver avec des enregistrements incomplets et des résultats inexacts. Un champ de date peut avoir des formats différents selon la personne que vous consultez. Ces incohérences peuvent faire en sorte que certains enregistrements ne soient pas enregistrés sans erreur. Vos données deviennent problématiques, incohérentes, non structurées et peu fiables. Sa valeur commence à chuter.
Maintenir des données propres : Un processus par étapes
La qualité des données peut être élevée grâce à une initiative ponctuelle : déduplication, validation et nettoyage à l’aide d’un logiciel de qualité des données. Ce nettoyage initial des données permet de mettre de l’ordre dans les enregistrements et de supprimer les doublons indésirables. Une fois ce processus terminé, vous pouvez commencer un programme de gestion des données en cours pour vous assurer que les erreurs sont tenues à distance.
Une fois que vos données ont été nettoyées, elles retrouvent un état immaculé – mais seulement pour un temps limité. Il commencera immédiatement à se dégrader, donc un programme de maintenance continue est nécessaire. Cela empêchera votre initiative de nettoyage des données d’être une perte de temps et fera en sorte qu’elles soient toujours un atout dans un an – et non le désordre gênant et peu fiable qu’elles seraient sans effort.
Pour de nombreuses entreprises, trois techniques particulières ont du sens lorsqu’il s’agit de la maintenance continue des données :
L’intégration d’applications de haute qualité, où les données sont transmises entre les systèmes sans crainte de pollution.
L’automatisation des activités, où des étapes distinctes sont reliées et automatisées pour réduire l’effort humain, et donc réduire les erreurs de validation.
La validation, l’enrichissement et l’amélioration continus pour éviter l’accumulation d’erreurs et enrichir les données dont vous disposez. Il peut s’agir d’une simple validation des champs de formulaire, afin que les données soient moins susceptibles d’être bâclées ou formatées de manière incorrecte au point de saisie. Cela peut inclure l’enrichissement automatique, où de nouvelles données propres sont ajoutées aux vôtres.
À retenir
L’amélioration de la qualité des données ne doit pas nécessairement être une entreprise techniquement complexe. En utilisant un logiciel d’automatisation de la qualité des données et des activités, vous pouvez rendre une grande partie du processus invisible, ce qui rend les initiatives de qualité des données en cours tellement plus faciles à gérer. La mise en place de l’automatisation peut être aussi conviviale ou technique que vous le souhaitez. Et l’investissement permettra à vos données d’être un atout pour les années à venir.
