Le Data Quality Management, c’est quoi exactement ?

Collectées de toutes parts via de nombreux outils numériques, les données sont essentielles dans le fonctionnement des organisations. Depuis l’essor du Big Data et la multiplication des points de contact (magasins, site web, applications mobiles…) les entreprises ont accès à un volume important de données. Cependant, il est nécessaire de savoir les exploiter et les maîtriser efficacement ! D’après l’enquête « Data Quality : The State of the Art » de Gartner en 2023, 80 % des données d’entreprise pourraient être inexactes ou obsolètes. Une mauvaise gestion des données peut nuire aux performances d’une entreprise, entraînant notamment une insatisfaction des clients et une baisse des ventes. 

Qu’est-ce que le Data Quality Management ?  

Appelé en français gestion de la qualité des données, le Data Quality Management est un terme souvent employé par les experts en data qui n’est pas forcément familier de tous. Le Data Quality Management englobe l’ensemble des pratiques, utilisées au sein d’une entreprise, visant à assurer la fiabilité, l’actualité et la richesse des données. Plus concrètement, un projet de Data Quality Management (DQM) vise à remédier aux données erronées, incomplètes ou en doublon, tout en veillant à rendre ces données conformes aux exigences légales. 

Pour cela, des travaux d’analyse et de correction des données, rythmés en plusieurs étapes, sont intégrés au processus. Pour mieux comprendre le déroulement d’un projet DQM, voici les différentes étapes qui le compose : 

• Etape 1 : La collecte et la centralisation de données : C’est l’étape obligatoire pour recueillir toutes les données utiles au développement commercial d’une entreprise. 

• Etape 2 : Le profilage de vos données : Une fois collectée, les données vont être analysées afin d’en extraire des synthèses. Ce processus permet d’obtenir une vue d’ensemble facilitant la découverte de risques ou tendances.  

• Etape 3 : Le nettoyage et le dédoublonnage : Cette phase consiste à détecter les enregistrements incohérents, erronés ou dupliqués au sein d’une base de données. 

• Etape 4 : La standardisation des enregistrements : Cette étape consiste à uniformiser les données en appliquant des règles sur le format et la structure. Cela permet de rendre les données comparables et prêtes à être traitées. 

• Etape 5 : L’enrichissement de la base de données : C’est le fait de combiner des données provenant de sources internes avec des données tierces de sources externes. Le but est de mieux comprendre les comportements des consommateurs. 

• Etape 6 : Le report des indicateurs de qualité : Il fait référence à la création de rapports qui synthétisent les mesures clés liées à la qualité des données.  

Un reporting fiable pour un engagement client amplifié 

La qualité des données joue également un rôle crucial dans l’établissement de KPI fiables, indispensables pour un suivi précis des performances commerciales et marketing. Des données de contact incorrectes ou injoignables nuisent directement au ROI des actions marketing. L’élimination des doublons dans les bases de données permet d’éviter un reporting biaisé, garantissant des analyses plus justes. 

Le Data Quality Management ne se limite pas à l’établissement de KPI fiables et à l’amélioration du reporting, mais agit également comme un levier essentiel pour optimiser l’engagement client. En assurant la fiabilité et la mise à jour des bases de données, les entreprises optimisent leurs campagnes marketing en les rendant plus personnalisées. Une approche ciblée qui influence directement les performances commerciales. D’un autre côté, les entreprises préservent une relation durable avec les clients, notamment grâce à la connaissance client. Cela évite des erreurs courantes telles que l’envoi d’offres qui ne sont pas pertinentes par rapport aux habitudes de consommation du client, par exemple. Le Data Quality Management devient ainsi un élément majeur dans les stratégies d’acquisition et de fidélisation client. 

Les enjeux d’une donnée de qualité  

Quel que soit son secteur d’activité et sa taille, chaque entreprise est impactée par les enjeux stratégiques liés à la qualité de ses données, qui joue un rôle crucial dans la prise de décisions opérationnelles, marketing et commerciales. Une gestion efficace des données est un bon moyen, pour les entreprises, d’enrichir leur connaissance client et ainsi améliorer leur relation avec ce dernier. Étant donné ses enjeux et l’impact direct qu’il exerce sur les actions d’une entreprise, le Data Quality Management influe donc sur sa rentabilité, notamment en réduisant les coûts liés aux erreurs. 

Ainsi, en adoptant un projet de Data Quality Management, les entreprises connaissent mieux leur client, elles peuvent renforcer l’efficacité de leurs campagnes, améliorer leurs ventes et conserver un avantage concurrentiel.