Data : un coup de propre s'impose !
Publié par José Roda le - mis à jour à
Si elle n'est pas mise à jour, on considère qu'une base de données commerciale perd en moyenne 30% de sa fiabilité par an, avec pour conséquence de compromettre 20% du chiffre d'affaires d'une société.
Générer des données, c'est facile. Les exploiter à des fins opérationnelles, c'est déjà beaucoup plus compliqué. Mais quand il s'agit que ces données restent cohérentes, fiables et exploitables dans le temps, rares sont ceux qui peuvent garantir de leur efficacité ! Disposer de bases de données qualifiées, à jour et de qualité, c'est pourtant une nécessité absolue, à la dimension finalement plus stratégique encore que la collecte de nouvelles données. En effet, les informations que vous compilez en permanence sont par nature volatiles, elles changent, mutent, évoluent et il est primordial de piloter avec attention l'ensemble de ces changements, c'est ce que l'on appelle le Data Cleaning.
Data cleaning : mode d'emploi
Les solutions de data cleaning en amont consistent à nettoyer, dédupliquer et enrichir vos bases de données afin de qualifier vos fichiers, améliorer la qualité de vos données et conserver une base fiable et à jour. Lorsque les données initiales sont correctement saisies, normalisées, et dédoublonnées, il faut encore en assurer la mise à jour régulière, notamment s'il s'agit de contacts (clients, prospects, fournisseurs...). Si vous ignorez encore dans quel état peuvent se trouver vos bases de données, il est possible de les faire analyser par des spécialistes tels que Creditsafe. Si vous préférez agir par vos propres moyens, vous pouvez également vous orienter vers des solutions telles que Datacleaner. Ce logiciel peut être utilisé gratuitement durant 30 jours. Un délai suffisant pour se rendre compte des lacunes éventuelles de vos bases. En France, Zebaz, propose elle aussi un audit et un nettoyage des bases de données. Son offre peut elle aussi être testée gratuitement. Les acteurs du Data cleaning sont de plus en plus nombreux, ce qui ne contribue pas nécessairement à la lisibilité de l'offre... Mais ne vous y trompez pas, le data cleaning, c'est avant tout un état d'esprit, un processus itératif, et surement pas une pratique occasionnelle...