Comment maîtriser la qualité de vos données ?

Pendant tout son cycle de vie et à chaque étape de son exploitation, la donnée constitue une chaine de valeur à part entière et son impact sur l’activité de l’entreprise est de plus en plus important. Une bonne Data Gouvernance repose sur la maitrise de la qualité des données. De plus, la loi exige que les données soient exactes, complètes et régulièrement mises à jour. Pour gérer au mieux la qualité de vos données, il existe quelques bonnes pratiques à adopter.

Faites-vous accompagner par un expert en data

Quels que soient votre domaine d’activité et votre expertise, la maitrise de la qualité de vos données requiert le concours d’un expert en la matière. Les enjeux du data quality management se révèlent être un sujet majeur incontournable pour la performance et le développement des sociétés. Toute entreprise ou organisation trouvera un intérêt à se faire accompagner par un partenaire spécialisé afin de bénéficier de conseils et d’outils pertinents.

Si vous recherchez une solution efficace exploitable de manière autonome, vous pouvez recourir à un site qui développe et distribue des API pour gérer la qualité des données par interfaçage logiciel. Que vous vous adressiez à des cibles B2B ou B2C, les API ouvrent des services de traitement permettant de mieux connaître vos clients et prospects, de vérifier automatiquement l’identité de vos contacts, de minimiser les saisies, notamment celles de vos formulaires et d’optimiser la qualification de vos leads. De quoi fiabiliser et enrichir facilement votre base CRM. La force des API repose sur les processus de contrôle de données et leur traitement en temps réel. Comme on peut le voir sur api-datastore.com, une plateforme API permet la collecte, la fiabilisation, la sécurisation et l’enrichissement de données.

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Acquérez les bases du data quality management

Pour améliorer la qualité de vos données, vous devez avant tout comprendre leur cycle de vie afin de les maintenir et de les optimiser tout au long dudit cycle. Vous l’aurez compris, il s’agit d’un travail de longue haleine qui se base sur 3 actions :

  • bien décrire en détail vos données : une bonne description de vos données est essentielle pour pouvoir les mettre en contexte, les unifier, les distribuer et les utiliser de façon optimale,
  • anticiper les problèmes : cela repose grandement sur l’assurance qualité. Évitez les erreurs en conceptualisant puis en planifiant précisément vos collectes et analyses de données. Cela vous évitera de perdre du temps à corriger les erreurs,
  • hiérarchiser les erreurs : même si vous avez bien planifié la collecte et l’analyse des données, il est impossible de ne faire aucune erreur. Grâce au contrôle qualité des données, vous serez en mesure de détecter les erreurs les plus récurrentes afin de les corriger en priorité.

Mesurez la qualité des données

Quel que soit le type de données que vous gérez, vous devez être capable de les mesurer à travers plusieurs caractéristiques ou KPIs qui peuvent être internes à l’entreprise ou non. Dans tous les cas, vous pouvez réaliser l’évaluation de la qualité de vos données en vous basant sur 10 critères, à savoir : leur exactitude, leur exhaustivité, leur clarté, leur actualité, leur fiabilité, leur conformité, leur pertinence, leur cohérence, leur intégrité et leur sécurité.

Pour améliorer en continu la qualité de vos données, il sera donc nécessaire d’anticiper, de repenser et peaufiner régulièrement vos processus d’acquisition et optimiser la fréquence de vos mises à jour.