[Exclu] Quels sont les challenges du data management en 2016 ?
Qualité des données : peut mieux faire ! C'est le résultat de l'étude mondiale menée par Experian Marketing Services, qui pointe du doigt les sources d'erreurs des données clients et les challenges du data management.
Près de 90 % des organisations françaises pensent que leurs bases de données clients / prospects sont susceptibles de comporter des erreurs, mais 71 % avouent attendre qu'un problème survienne avec leurs données pour s'en préoccuper. Tel est le constat de la nouvelle étude mondiale réalisée par Experian Marketing Services, livrée en exclusivité pour Emarketing.fr et qui dévoile les raisons et les conséquences d'un manque de qualité des données. "Il y a pourtant une opportunité considérable pour les organisations d'améliorer leur performance business en adoptant une approche plus proactive de leurs données", explique Stéphane Baranzelli, Managing Director EMEA d'Experian Marketing Services.
Erreur, quelle erreur ?
En moyenne, près d'un quart des données clients est inexact. En France, les erreurs les plus courantes sont des informations obsolètes (selon 63,3 % des répondants), des doublons et des incohérences (61,2 %), ainsi que des données incomplètes ou manquantes (45 %). Pour 60 % des entreprises dans le monde, ce dernier type de données représente celui le plus susceptible de causer des torts aux activités commerciales.
L'enjeu d'une bonne qualité des données est donc de taille, et les entreprises semblent en prendre conscience. Ainsi, 79 % des organisations pensent que la majorité des décisions commerciales découleront des données clients en 2020. 76 % estiment aussi que des données inexactes les empêchent d'offrir une expérience client d'excellence. Près d'un quart des répondants (23 %) est convaincu d'avoir perdu des revenus à cause de ces inexactitudes.
Quelles sont les sources d'erreur ?
L'erreur humaine, le manque de ressources internes ainsi que des stratégies inadéquates de gestion de données figurent en tête de classement des principales causes de mauvaise qualité des données.
Quels challenges "data" ?
Si la majorité des entreprises souhaiteraient tirer parti des insights data-driven, des obstacles se dressent encore sur leur parcours. À travers le monde, 94 % des organisations ont rencontré des obstacles internes dans l'amélioration de la qualité de leurs données. En France, les entreprises pointent du doigt le manque de ressources internes (employés), le manque d'outils ou leur sous-performance, le manque de compétences, ainsi qu'un budget insuffisant.
Le challenge principal, en interne, serait donc de confier à un spécialiste de la donnée, la stratégie data management de l'entreprise. 78 % des organisations avouent que celle-ci est gérée par différents interlocuteurs, par départements. Recruter des experts - data analysts, data scientists, chief data officers, data warehouse officers - fait parti des priorités.
Autre défi : le volume de données à gérer, avec lequel lutte près d'un tiers des entreprises interrogées.
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