Le concept de « data quality management » est une notion en vogue actuellement dans le monde de l’entreprise, de l’informatique et chez les spécialistes en marketing.
Il ne cesse de gagner en notoriété en raison de la complexité des comportements et préférences des clients. Gestion de la qualité des données en français, la data quality management désigne toutes les actions et procédures mises en place dans une entreprise en vue de garantir et de maintenir la qualité des données.
L’objectif de cette méthode est de gérer et de comparer des données entre différents systèmes d’information ou bases de données de l’entreprise. Pour une gestion efficace, il est en effet conseillé de confier cette tâche à un spécialiste qui saura mettre en place les indicateurs de performance, aussi appelés « kpi » en anglais. Ces kpi seront basés sur une politique de gouvernance des données bien définie.
Découvrez dans la suite de cet article quelques indicateurs concrets de la qualité des données en entreprise comme la présence d’un DSI et le concept de master data management comme accélérateur de la qualité.
LES KPI POUR LES SALES ET LE MARKETING
Les données de qualité sont pour le marketing, les sales et la relation client ce qu’est le carburant à une voiture. En effet, en l’absence de données de qualité, pertinentes et constamment mises à jour, il serait bien difficile à un chargé de vente ou de marketing d’atteindre durablement ses objectifs.
Détenir des données de qualité sur les clients constitue donc un enjeu crucial pour les entreprises de nos jours, à tel point que très peu d’entreprises arrivent à relever le pari. En effet, d’après une analyse de Gartner réalisée en 2020 sur les solutions de gestion des données, plus de 25 % des données critiques des plus grandes entreprises sont erronées.
D’après cette même étude, le coût moyen d’une mauvaise qualité des données pourrait s’élever à 11 millions d’euros en moyenne par an pour les organisations. Il importe donc de considérer avec la plus grande attention les répercussions économiques, positives ou négatives. Voici quelques indicateurs de performance qui vous aideront à coup sûr à améliorer vos chiffres d’affaires.
L’EXACTITUDE DES DONNÉES
Vous saurez que les données en votre possession sont exactes s’il n’y a pas d’informations manquantes ou incomplètes, des chiffres faux ou des fautes d’orthographe. Arriver à recueillir des données est déjà un grand pas, mais encore faut-il que ces données soient exactes.
L’EXHAUSTIVITÉ OU LA COMPLÉTUDE DES DONNÉES
Les informations que vous détenez sur vos clients doivent non seulement être exactes, mais aussi être complètes. Des données exhaustives ou complètes sont des données qui fournissent le maximum d’informations nécessaires à la prise de décision.
LA COHÉRENCE DES DONNÉES
Les données recueillies doivent être cohérentes. La cohérence des données suggère qu’il n’y ait pas de contradiction par rapport à des informations identiques. Par exemple, la cohérence voudrait que les informations personnelles sur un même client soient les mêmes dans la base de données d’un bout à l’autre des différents services.
En plus de ces indicateurs clés qui permettent d’affirmer qu’une donnée est de qualité, on peut citer d’autres comme la validité des données. Du reste, il y a l’actualité des données, l’intégrité des données, la clarté des données et la sécurité des données.
LES KPI POUR LES ACHATS
Le chargé des achats dans une entreprise est celui qui s’occupe de l’approvisionnement en produits et services. En toute logique, la maîtrise des données de qualité peut l’aider à mieux structurer son approvisionnement, et à anticiper sur les ruptures de stock.
En ce sens, la data quality management se révèle être un puissant outil de prévision et de gestion. Les règles à respecter ici sont les mêmes énumérées un peu plus haut au niveau du chargé des ventes.
LES KPI POUR LES RH
Le chargé des ressources humaines dans une entreprise est le responsable des recrutements, du suivi des employés et de la qualité de leur performance. En tant que tel, le RH a des responsabilités qui nécessitent une bonne maîtrise de la gestion des données de qualité, de sorte à pouvoir en vérifier l’effectivité d’application. Les données recueillies par la data quality management ayant un impact sur tous les services de l’entreprise, il est donc important que tous les employés travaillent main dans la main pour garantir un processus aussi précis que transversal.
Par ailleurs, au regard de la nécessité d’une mise à jour constante des données avant qu’elles ne deviennent obsolètes, il importe de mettre en place une culture d’entreprise dans l’objectif de fédérer tous les salariés. Cela est d’autant plus nécessaire que le capital humain reste le lieu par excellence où sont stockées les informations.
Parce que l’information est une chaîne de valeur associant les équipes métiers et les équipes informatiques, il revient aux chargés des ressources humaines de rendre cet alignement métier-IT lisible, pertinent et pragmatique. Pour cela, il faudra développer le capital informationnel, modéliser et mettre à jour les données recueillies. Cela permet d’aboutir à la Gestion des Données de Référence (GDR), encore appelée Master Data Management.
LE MASTER DATA MANAGEMENT COMME ACCÉLÉRATEUR DE LA QUALITÉ
Encore appelé gestion des données de référence (GDR), le master data management (MDM) désigne l’ensemble des outils permettant de stocker, gérer et diffuser les données référentielles au sein d’une entreprise. Cet outil permet de s’assurer que les données de référence sont correctement identifiées, utilisables sans risque, exempt d’erreur et de bonne qualité.
De façon pratique, cet outil centralise les données en un seul et unique fichier source. L’objectif est de simplifier l’organisation de l’entreprise. De cette manière, le partage de données est simplifié et facilité de façon sécurisée entre les employés et les différents services.
Le master data management assure donc l’unicité des données et offre une sécurité renforcée des informations, de même que le maintien de la qualité et de la gouvernance des données et leur traçabilité. Il permet de résoudre trois problèmes majeurs :
- L’obsolescence des données, c’est-à-dire des données non mises à jour et donc non fiables ;
- Les erreurs dans les données, en raison d’une maintenance manuelle ;
- Le défaut d’unicité des données et les différentes versions des données.
RÔLE DU MASTER DATA MANAGEMENT
Le master data management est une solution qui permet de consolider, de nettoyer, de catégoriser, de sécuriser et surtout d’actualiser les données. En effet, cette solution empêche que vos données soient éparpillées dans plusieurs fichiers. À cet effet, le master data management consiste en premier lieu à la centralisation des données.
Ensuite, il faut procéder à une suppression complète des doublons qui occupent inutilement l’espace dans la base de données. Puis, l’outil combine les données incomplètes pour créer une « golden record » qui agit comme une version unique reliant ainsi les différents systèmes de l’entreprise.
Pour finir, cet outil permet aux services marketing de comprendre les habitudes d’achat des clients, et de mieux cibler les consommateurs en fonction de leurs intérêts et de l’historique des achats. Ce faisant, il permet d’optimiser l’expérience client grâce à l’unification des systèmes.
QUELQUES AVANTAGES DU MASTER DATA MANAGEMENT
Au-delà du gain de temps considérable que cet outil offre, plusieurs autres avantages méritent d’être énumérés :
- Évolution et compatibilité des produits de l’entreprise avec les besoins des consommateurs ;
- Simplification de la conformité aux obligations légales ;
- Lancement rapide de nouveaux produits ;
- Élimination des risques de redondance.
Le master data management favorise également l’accélération des livraisons. Pour finir, il permet de réduire le coût total d’exploitation dans une entreprise.
