Conseil data quality
Processer la qualité
Les datas sont collectées de toutes parts depuis une multitude d’outils numériques devenus indispensables au fonctionnement des organisations : CRM, ERP, plateformes web, intranets, logiciels de comptabilité et de facturation…
Les intervenants en charge de la gestion des données doivent alors mettre en œuvre une série de process data quality pour s’assurer que les informations recueillies puissent être exploitées et générer des résultats profitables.
Le terme data quality management fait référence aux différentes pratiques visant à gérer la qualité des données circulant au sein de l’entreprise, afin que celles-ci puissent répondre aux critères de qualité préétablis en faveur d’objectifs de productivité et de rentabilité.
Les méthodes et processus de data quality management (process DQM) tendent à conformer les données brutes récoltées à un modèle référentiel qui détermine notamment leur cohérence, leur intégrité et leur format, leur exhaustivité, leur fidélité au réel, ou encore leur convenance légale.
Les utilisateurs métier, opérationnels, marketing, commerciaux et fonctions support peuvent être plus efficaces et plus rapides lorsqu’ils travaillent avec des données de qualité. La suppression des efforts manuels et l’amélioration des performances au fil du temps renforce l’engagement des équipes, ainsi que leur sentiment de confiance envers l’entreprise.
Mener à bien un projet DQM implique la mise en place d’une approche parfaitement structurée et congruente aux spécificités du système d’information. Il s’agit d’élaborer étape par étape les mécanismes propres au management de la qualité, soit globalement :
En amont du projet, la sélection des outils et technologies adéquats est prépondérante pour obtenir un résultat en accord avec les besoins contextuels. En fonction de la situation, les solutions à envisager pourront corriger vos données de manière préventive en temps réel dès la collecte (API data quality), et/ou les redresser de manière curative après embasement. Nos équipes pluridisciplinaires soutiennent vos démarches DQM et répondent à toutes vos questions.
« Les entreprises qui maîtrisent correctement leurs données enregistrent +70 % de gain de revenus par salarié et +22 % en termes de rentabilité »
Capgemini Research Institute
Définir et déployer un cadre de gouvernance vise à garantir la gestion de la qualité et l’exploitabilité des données par le biais de leviers activables :
Le cadre de gouvernance est destiné à évoluer par itérations afin de répondre aux besoins émergeants. En déterminant les champs d’action, il permet la mise en perspective du pilotage.
Les experts du Groupe IDAIA conseillent et accompagnent les PME, ETI et grandes entreprises dans l’exploitation stratégique de leurs données depuis plus de trois décennies. Vous cherchez à valoriser votre capital informatif grâce au data quality management, en vue de développer votre potentiel commercial ? Echangeons autour de votre projet dès aujourd’hui.
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