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Le Big Data c’est bien, mais la Data Quality c’est mieux !

Et si le grand challenge du Big Data résidait moins dans la capacité à gérer les masses de données, que dans le traitement et la qualité des données elles-mêmes ? La gestion des millions d’informations reçues n’est rien si vous ne savez pas les exploiter avec efficience et en tirer le meilleur, en adéquation avec vos besoins marketing, pour des campagnes plus précises et mieux ciblées. C’est cela, la Data Quality !

La Data Quality : tirer le meilleur parti de vos données

Il y a mieux que le traitement brut des données : il y a leur traitement qualitatif. La Data Quality, que l’on peut traduire par « qualité de la donnée », est une notion à connotation experte qui conduit à tirer l’essentiel des données issues du Big Data pour répondre au mieux à vos besoins d’entreprise (marketing, fidélisation de la clientèle, chiffre d’affaires, etc.).

Concrètement, la Data Quality vise à garantir des données pérennes dans un but d’efficacité marketing. En elles-mêmes, des données brutes en provenance de canaux multiples ne valent rien si elles sont fragmentaires ou faussées, c’est pourquoi il est nécessaire de les filtrer afin d’obtenir, en bout de chaîne, des informations complètes et viables.

À la clé, il y a :

• Un gain de temps : plus besoin de parfaire soi-même des données incomplètes ;

• Un gain d’efficacité marketing : les campagnes publicitaires atteignent réellement leurs destinataires ;

• Une amélioration de la relation client : mieux organisées, plus précises, vos campagnes marketing touchent exactement vos cibles, sont en adéquation avec les attentes de vos clients, et renforcent votre image de marque.

Comment reconnaître des données non qualifiées ?

La Data Quality permet donc de mieux trier les données en provenance du Big Data, afin de les rendre plus efficientes. Faute d’un traitement adéquat visant à une meilleure qualité des données, celles-ci peuvent rapidement causer des dysfonctionnements : entre 2011 et 2012, le manque de qualité des données a été le 3e obstacle à une bonne gestion des informations, après l’accès trop lent aux données et leur mauvaise intégration.

Mais encore faut-il savoir reconnaître les données non qualifiées, et pouvoir ainsi les traiter – et les corriger – via une solution de Data Quality. En substance, on appelle « mauvaises » des données erronées, incomplètes, incohérentes ou qui font doublon.

Ces problèmes ne sont pas nécessairement repérables dans l’immédiat. Leur qualité n’est mesurable qu’en fonction de leur utilisation. Pour déterminer quelles données sont problématiques, il faut souvent en passer par une évaluation a posteriori : en éprouvant des difficultés à identifier le potentiel marketing, en subissant un faible taux de réponse à ses campagnes, en concevant des campagnes inadaptées et donc indésirables, on se rend compte que les données ne sont pas utilisables en l’état.

La Data Quality vient fournir une expertise a priori pour vous faire gagner un temps précieux. En effet, une bonne Business Intelligence n’est possible qu’en présence de donnée de qualité, à savoir complètes et validées.

Les solutions logicielles de la Data Quality

Des solutions proposées par les experts de la gestion des informations issues du Big Data viennent vous assurer d’un traitement efficient des données. Un outil dédié, comme celui de B&C Tech, vous permet notamment :

• D’évaluer votre base de données ;

• De renforcer l’exactitude, la validité et l’exhaustivité de vos données ;

• De segmenter les données pour mieux comprendre vos clients, leurs comportements et donc leur prédisposition pour de futurs achats ;

• De rendre plus pertinent le traitement de la normalisation postale, des déménagés, de l’enrichissement (adresse postale, contact téléphonique, mail, données socio démographiques, etc.).

Soit un traitement qualitatif rendu possible par les référentiels internes des prestataires, couplés aux référentiels publics et à ceux des partenaires.

Ces solutions de Data Quality ont l’avantage de s’implémenter aisément dans les environnements standards des applications d’entreprise (CRM, ERP, etc.) en les complétant, de réduire considérablement le niveau de risque de vos données, et donc d’améliorer rapidement votre retour sur investissement. Vous faut-il d’autres raisons pour intégrer un outil de qualité de la donnée ?