3 éléments clés pour élaborer une analyse de rentabilité de la qualité des données gagnante

Dans le paysage numérique actuel, qui évolue rapidement, l'intégrité et la fiabilité de vos données peuvent faire ou défaire votre entreprise. La qualité des données n'est pas seulement un avantage ; elle est fondamentale pour une prise de décision éclairée, une gestion des données efficace gestion des données et le maintien d'un avantage concurrentiel.

Garantir l'exactitude, la cohérence et la fiabilité de vos données peut considérablement améliorer l'efficacité opérationnelle et stimuler les initiatives stratégiques. Vous devez avoir confiance en vos données. Cependant, il n'est pas toujours facile de justifier les investissements dans la technologie appropriée pour améliorer la qualité des données. Il faut une analyse de rentabilité bien conçue qui démontre clairement sa valeur et le retour sur investissement attendu.

Comprendre la qualité des données

La qualité des données englobe plusieurs attributs clés :

• Précision : dans quelle mesure les données reflètent les entités ou les événements du monde réel.
• cohérence: L'uniformité des données entre différents systèmes.
• Complétude : Présence de tous les champs de données requis.
• L'actualité : La disponibilité d'informations actualisées.
• Validité : Respect des formats spécifiques et des règles de gestion.
• Unicité : Absence de doublons.

Des données de qualité offrent de nombreux avantages, notamment une meilleure efficacité, une plus grande satisfaction des clients, une amélioration de la conformité et de la gestion des risques, ainsi qu'une utilisation plus efficace des technologies émergentes telles que l'IA générative GénAI

Reconnaître la nécessité d'une bonne qualité des données

Dans le monde d'aujourd'hui, dominé par les données, la reconnaissance de la nécessité d'une bonne qualité des données est cruciale pour toute entreprise désireuse de rester compétitive et efficace. Donner la priorité à la qualité des données doit être une priorité pour vous.

Soyez attentifs à ces indicateurs de problèmes potentiels de qualité des données:

• Divergences dans les rapports de données.
• Mauvais taux d'envoi des courriels de marketing.
• Diminution de l'efficacité du développement des entreprises.
• Champs manquants dans les systèmes de gestion de la relation client.
• Augmentation des plaintes des clients ou des fournisseurs.
• Questions relatives à la gestion des stocks.
• Augmentation des coûts de stockage et de traitement des données.
• Augmenter le nombre d'exclusions par courrier électronique.

Les avantages de données de haute qualité

Des données de haute qualité peuvent transformer vos opérations commerciales, en les rendant plus efficaces et en les faisant reposer sur des informations fiables. Par exemple, les clients d'Actian tels que Ceva Logistics et Ebix Health s'appuient sur des données de haute qualité pour s'assurer que chaque décision est basée sur des informations exactes, à jour et complètes, ce qui permet d'améliorer les relations avec les clients et de rationaliser les opérations.

3 étapes pour élaborer une analyse de rentabilité gagnante sur la qualité des données

1. Évaluer la qualité des données actuelles

Commencez par effectuer une évaluation approfondie de la qualité des données. Utilisez des outils de profilage des données pour examiner et comprendre le contenu, la structure et les relations de vos données. Cette étape consiste à examiner les données au niveau des colonnes et des lignes et à identifier les modèles, les anomalies et les incohérences, ce qui fournira des informations précieuses sur la qualité de vos données. L'audit des données devrait également faire partie de ce processus, en évaluant l'exactitude et l'exhaustivité des données par rapport à des règles ou des normes prédéfinies. Cette évaluation initiale vous aidera à identifier les domaines spécifiques dans lesquels la qualité de vos données doit être améliorée.

2. Aligner la qualité des données sur les objectifs de l'entreprise

Ensuite, assurez-vous que vos initiatives en matière de qualité des données s'alignent sur vos objectifs commerciaux. Identifiez le lien entre les processus opérationnels, les indicateurs clés de performance (KPI) et les actifs de données. Engagez-vous avec les responsables des données et de l'analyse pour connaître leurs attentes et comprendre ce qui est considéré comme la "meilleure solution" pour l'organisation. Cet alignement garantit que les améliorations de la qualité des données que vous planifiez contribuent directement à la réussite globale et aux objectifs stratégiques de votre entreprise.

3. Suivre les progrès et mesurer l'impact

Enfin, il est essentiel de suivre les progrès de vos initiatives en matière de qualité des données et d'en mesurer l'impact. Élaborez une définition commune de la qualité des données à l'échelle de l'organisation, identifiez des mesures de qualité spécifiques et assurez une mesure continue de ces mesures. Mettez en place un tableau de bord qualité des données qui fournira à toutes les parties prenantes un aperçu complet de la qualité des données, les aidant ainsi à percevoir les tendances passées et à concevoir les améliorations à apporter aux processus futurs. Communiquer régulièrement les résultats et les améliorations aux parties prenantes afin de maintenir la transparence et de favoriser une culture d'amélioration continue de la qualité des données.

En suivant ces étapes, vous élaborerez un argumentaire gagnant en faveur de la qualité des données qui mettra en évidence la nécessité de l'investissement et s'alignera étroitement sur vos objectifs stratégiques, garantissant ainsi un support et un succès durables. Vous renforcerez également la confiance dans vos données et votre prise de décision.

Pour en savoir plus, téléchargez notre nouveau guide, 3 points à prendre en compte pour créer une analyse de rentabilité gagnante sur la qualité des donnéeset commencez votre voyage vers des données fiables.

À propos de Traci Curran

Traci Curran est directrice du marketing produit chez Actian, où elle se concentre sur la plateforme de données Actian. Avec plus de 20 ans d'expérience dans le marketing technologique, Traci a dirigé des lancements de startups et d'entreprises établies comme CloudBolt Software. Elle se spécialise dans la communication de la façon dont la transformation numérique et les technologies de l'informatique en nuage génèrent un avantage concurrentiel. Les articles de Traci sur le blogue d'Actian démontrent comment tirer parti de la plateforme de données pour une innovation agile. Découvrez ses articles pour accélérer vos initiatives en matière de données.