Maximiser la précision des données : 5 meilleures pratiques pour le nettoyage des données

L'exactitude des données reste un défi crucial pour les entreprises. Le marketing, les ventes et d'autres départements commerciaux sont constamment confrontés aux conséquences de données inexactes. La situation est tristement ironique. Les entreprises s'appuient sur les données, mais sont incapables de détenir des données exactes. Des données mal gérées peuvent conduire à des décisions incorrectes ou incomplètes, coûteuses en temps et en argent. Pour atteindre l'exactitude des données, il faut s'engager à investir dans des outils et des pratiques de nettoyage des données.

Cet article discutera de l'importance de l'exactitude des données et de certaines meilleures pratiques de nettoyage des données pour garantir que vos données sont utilisables et fiables.

Que signifie l'exactitude des données ?

L'exactitude des données est la mesure de la proximité avec laquelle les données d'un ensemble de données représentent l'entité du monde réel. Il s'agit d'une mesure importante qui vous donne une idée de l'état de vos données en termes de fourniture d'informations précises.

Pourquoi l'exactitude des données est-elle importante ?

L'exactitude des données n'est pas tant une préoccupation technique qu'une préoccupation commerciale. Son importance se fait sentir dans les entreprises de toutes tailles. La logique est simple; disposer de données précises peut aider à garantir le bon déroulement des opérations et à prendre les décisions avec les informations les plus récentes. Par exemple, si une entreprise souhaitait prendre des décisions en fonction des commentaires des clients ou des performances des produits, elle aurait besoin d'accéder à des enregistrements précis, tels que des adresses e-mail, des numéros de téléphone ou des données d'adresse mis à jour. Si ces enregistrements sont inexacts, cela pourrait conduire les équipes responsables à tirer des conclusions erronées ou à mettre en œuvre des stratégies incorrectes. De plus, des données inexactes peuvent également entraîner des problèmes tels que la fraude, des suites judiciaires et des problèmes de risques de conformité.

De nombreuses entreprises essaient de gérer leurs données manuellement, ce qui prend du temps, mais certaines entreprises utilisent des suites logicielles de qualité des données telles que WinPure pour effectuer un nettoyage et une déduplication plus précis des données et améliorer la qualité globale des données de leur entreprise.

L'exactitude des données est cruciale pour tous les départements et pas seulement pour l'informatique. Par exemple, en comptabilité et en finance, des chiffres inexacts peuvent fausser les budgets et les modèles de prévision. Il est également essentiel pour les départements marketing où les campagnes et les stratégies doivent être basées sur des informations précises sur les consommateurs. Au sein du service des ressources humaines, il est important que les informations sur les employés soient exactes afin que les bonnes personnes reçoivent les rémunérations et les avantages sociaux appropriés. Enfin, les équipes informatiques s'appuient fortement sur des données précises dans l'exercice de leurs fonctions.

Comment les entreprises peuvent-elles garantir l'exactitude des données ?

L'exactitude des données ne se fait pas du jour au lendemain. Les entreprises doivent investir dans des outils, des formations et le développement de processus et de politiques qui peuvent les aider à s'assurer qu'elles disposent de données exactes.

Bien que l'exactitude des données puisse sembler une tâche ardue, elle peut être effectuée de manière stratégique et par petits morceaux. L'objectif avec l'exactitude des données n'est pas des données parfaites à 100 % - l'objectif est d'avoir des données utilisables et fiables pour un objectif prévu.

Vous pouvez garantir l'exactitude des données au niveau micro avant de passer au niveau macro. Cela signifie que vous pouvez commencer avec les données les plus critiques pour vos opérations commerciales principales - par exemple, commencez par vos données CRM. Avez-vous des données fiables ? Si votre équipe devait lancer une campagne marketing le lendemain, devrait-elle passer du temps à nettoyer et à dédupliquer les données ? Si vos équipes ne disposent pas du bon type de données avec lesquelles travailler, elles finiront par perdre de l'argent et des efforts, sinon du temps et des ressources. Pire encore, ils pourraient même agacer les clients avec plusieurs e-mails ou avec des fautes de frappe et des erreurs dans les noms.

La plupart des employés des ventes et du marketing passent des heures chaque jour à essayer de nettoyer les données CRM sur Excel avant de les utiliser dans une campagne. Non seulement cet effort est vain, mais c'est une façon désordonnée de gérer les données.

Alors, comment maximiser la précision des données au niveau micro ? En garantissant les meilleures pratiques de nettoyage des données.

Quelles sont les meilleures pratiques pour le nettoyage des données

Le nettoyage des données n'est pas seulement une tâche informatique. C'est aussi une opération commerciale. Les dix meilleures pratiques suivantes pour le nettoyage des données nécessitent des efforts de la part des services informatiques et commerciaux.

1. Investissez dans un logiciel de qualité des données : un logiciel de qualité des données est conçu pour aider à automatiser de nombreux processus de nettoyage des données. Il peut identifier et supprimer les incohérences, les doublons et les erreurs dans votre ensemble de données. Par exemple, un outil de qualité des données populaire est WinPure Clean & Match qui peut être utilisé pour vérifier les informations d'adresse, détecter les enregistrements en double et effectuer une analyse de texte de base pour les contrôles de cohérence.

2. Créer un dictionnaire de données interne : un dictionnaire de données interne est un document qui permet d'organiser différents types de données de manière standardisée dans l'ensemble de l'organisation. Il est particulièrement utile lorsque les équipes travaillent avec plusieurs bases de données ou systèmes et doivent assurer l'uniformité de leur processus de collecte de données. Par exemple, si une organisation collecte les adresses des clients, elle peut créer un dictionnaire interne qui inclut des champs tels que l'adresse, la ville, l'état/province, le code postal, etc.

3. Utilisez des conventions de dénomination standardisées : également appelées normalisation ou standardisation, ce sont des règles que vous utilisez pour unifier la manière dont certains termes sont représentés dans une base de données ou un système. Par exemple, si vous collectez des informations sur les clients, vous pouvez utiliser une convention telle que "FirstName_LastName" au lieu de "fname_lname" ou "firstname-lastname". Cela facilite la recherche rapide dans votre base de données sans avoir à analyser plusieurs structures de nommage différentes.

4. Validez manuellement les entrées de données : bien que les outils de validation automatisés puissent aider à détecter les erreurs, il est toujours important de revoir manuellement les entrées de temps en temps pour garantir leur exactitude, en particulier si vous traitez des informations sensibles ou privées sur les clients, où même de petites erreurs peuvent avoir de graves conséquences. répercussions plus tard sur toute la ligne. De plus, les révisions manuelles peuvent aider à identifier les fautes de frappe ou les valeurs d'entrée incorrectes que les systèmes automatisés ne détecteraient pas car ils ne les reconnaîtraient pas comme des entrées valides en premier lieu (comme les fautes d'orthographe).

5. Supprimer les entrées en double : la suppression des enregistrements en double de votre ensemble de données permet de le garder propre tout en garantissant des informations précises. Pour trouver rapidement les doublons, vous pouvez envisager d'utiliser des algorithmes de correspondance approximative au lieu de correspondances exactes. La correspondance floue examine tous les attributs disponibles plutôt qu'un seul attribut, ce qui la rend beaucoup plus efficace pour trouver de vrais doublons, indépendamment de légères variations entre les entrées (par exemple, deux personnes vivant à la même adresse mais épelant leurs noms différemment). De plus, de nombreux progiciels offrent des fonctionnalités prédéfinies pour supprimer automatiquement les entrées en double en fonction de règles définies par l'utilisateur - offrant un moyen simple aux organisations qui cherchent à garder leurs bases de données propres sans avoir à passer trop de temps à faire elles-mêmes des révisions manuelles !

Ces pratiques de base de nettoyage des données ne coûtent pas cher. Tout ce dont vous avez besoin est une solution efficace et une formation de base sur le nettoyage des données pour vous assurer que votre équipe a accès à des données précises. Une fois que cette stratégie fonctionne au niveau micro, vous pouvez la mettre à l'échelle au niveau macro.

Conclusion

Pour conclure, l'exactitude des données est un élément important des opérations commerciales. Vous devez vous assurer que vos données sont aussi précises que possible avec une approche basée sur les meilleures pratiques ; telles que la validation des sources de données, le nettoyage régulier des données, l'identification des erreurs potentielles et la création de systèmes de surveillance pour signaler les anomalies. Ce faisant, les organisations peuvent éviter des erreurs coûteuses et créer des informations plus fiables à partir de leurs ensembles de données collectés. Avec les bons outils et processus en place, les organisations peuvent être sûres que leurs ensembles de données sont à jour et exacts. Le nettoyage des données ne doit pas être considéré comme une réflexion après coup, mais plutôt comme une étape critique pour assurer le succès de tout projet axé sur les données. De plus, avec une maintenance régulière, les organisations peuvent également s'assurer que leurs ensembles de données restent propres et sans erreur au fil du temps.