Data quality management

Management" est une discipline qui vise à garantir et à maintenir la qualité des données marketing au sein d'une entreprise. Il s'agit d'un ensemble de procédures et de pratiques destinées à s'assurer de la fiabilité, de l'exactitude et de la circulation des données.

Le data quality management est essentiel pour les entreprises afin de s'assurer que les données collectées sont exactes et à jour, et qu'elles peuvent être utilisées efficacement dans les activités marketing / CRM. Cela permet également d'optimiser la logistique dans le domaine e-commerce en s'assurant de l'exactitude des données de livraison.

Le DQM doit intégrer non seulement des aspects techniques, mais aussi des aspects organisationnels, humains et légaux. Les principales actions et procédures reliées au DQM comprennent la vérification / correction des données, la structuration / normalisation des données, l'actualisation des données, le dédoublonnage et la déduplication, la réconciliation des données, la création de modèles de données, la mise en conformité légale (RGPD) et la sensibilisation des acteurs de collecte aux enjeux de la qualité des données.

Il est important de connaître le terme data quality management car il permet aux entreprises d’améliorer leurs performances en matière de collecte et d’utilisation des données. En effet, lorsque les entreprises peuvent compter sur des données fiables et précises, elles peuvent prendre des décisions plus éclairées et stratégiques qui contribuent à améliorer leur productivité et leur rentabilité. Les entreprises peuvent également réduire les coûts liés à la gestion des données en mettant en place un système efficace de contrôle qualité.

Pour illustrer concrètement le rôle du data quality management dans les entreprises européennes, prenons l’exemple d’une entreprise française spécialisée dans le commerce électronique : cette entreprise a mis en place un système DQM pour s’assurer que les adresses postales fournies par ses clients soient exactes et précises. Le système DQM permet à l’entreprise de corriger automatiquement les adresses erronées avant l’envoi des produits commandés par ses clients. Cela permet à cette entreprise d’améliorer sa logistique et sa productivité tout en réduisant les coûts liés à la gestion des adresses.

Il existe plusieurs acteurs européens spécialisés dans le domaine du data quality management : parmi eux, on trouve Datakick (France), W3C (Allemagne), DataIQ (Royaume-Uni), DataXport (Italie) ou encore ProData Quality (Belgique). Ces acteurs proposent divers services liés au data quality management tels que : vérifications / corrections des données en temps réel ou à posteriori ; structuration / normalisation des données ; actualisation des données ; dédoublonnage et déduplication ; réconciliation des données ; création de modèles ; mise en conformité RGPD ; sensibilisation des acteurs aux enjeux DQM...

Les experts du sujet apportent une aide pratique aux entreprises pour mettre en place un système efficace de contrôle qualité. Ces experts accompagnent les entreprises dans leur transition vers un système plus professionnel et plus rigoureux pour garantir la qualité des données. Ils proposent notamment divers services tels que : auditeurs externes pour assurer le respect RGPD ou encore conseillers pour mettre en place un système ad hoc selon les besoins spécifiques de chaque entreprise.

Parmi les bonnes pratiques mises en place par les experts du data quality management, on trouve notamment : l’automatisation des processus pour accroître l’efficacité ; l’analyse approfondie de tout ce qui touche aux données (collecte, stockage, traitement) ; l’introspection régulière pour identifier et corriger rapidement toute anomalie ; une formation régulière auprès des équipes internes pour sensibiliser aux enjeux DQM.

Le coût du data quality management varie selon les besoins spécifiques de chaque entreprise. Il est possible de mettre en place un système DQM à faible coût mais il est recommandable d’investir pour une solution plus robuste si on souhaite bénéficier d’une meilleure qualité et d’une plus grande fiabilité.