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Dans un monde où l’information est devenue une ressource (sur)abondante, les entreprises sont confrontées à un défi majeur : la gestion de leurs données. Celles-ci sont devenues en effet le moteur de la prise de décision, de l’innovation et de la croissance. Mais mal gérées, elles peuvent aussi devenir un vrai fardeau.
C’est pourquoi il est crucial pour les entreprises de nettoyer leurs données et de s’assurer de leur qualité.
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Que ce soit pour mieux connaître et comprendre vos clients, pour anticiper les tendances de votre marché ou pour rester en avance sur vos concurrents, investissez dans des données de qualité et faites décoller votre business vers les sommets.
Data cleansing : repérer et corriger les erreurs
Le nettoyage des données, également connu sous le nom de data cleansing, est le processus de détection et de correction des erreurs, des incohérences et des duplications dans une base de données.
Lorsqu’une entreprise combine plusieurs sources de données, il existe en effet de nombreuses possibilités de duplication ou d’erreur d’étiquetage. Et si les données sont incorrectes, forcément, les résultats des solutions dans lesquelles elles sont injectées ne seront pas fiables, même s’ils semblent corrects.
Les tris avantages de données "nettoyées"
Ce data cleansing peut sembler fastidieux, mais les avantages qui en découlent sont considérables, notamment :
- amélioration de la précision et de la fiabilité des analyses et des rapports générés par l’entreprise : ce qui lui permet de réorienter sa stratégie business et d’être suffisamment agile pour s’adapter aux fluctuations du marché ;
- optimisation de l’efficacité opérationnelle : des données propres et bien organisées permettent une recherche et une extraction rapides de l’information. Les équipes passent moins de temps à chercher le bon indicateur et peuvent travailler vite, en toute sérénité ;
- personnalisation de la relation client : des données précises et complètes permettent une meilleure compréhension des besoins, des préférences et des comportements des clients. Ce qui se traduit par une expérience client améliorée, une fidélisation accrue et des opportunités de vente croisée ou de vente incitative.
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Un grand pas vers la conformité
La qualité des données joue également un rôle crucial dans la conformité réglementaire, notamment vis-à-vis du RGPD, mais aussi d’autres textes encadrant certains métiers (Code de commerce, Code monétaire et financier, etc.).
La réglementation impose, par exemple, à l’ensemble des acteurs financiers de disposer d’une connaissance approfondie et actualisée de leurs clients. Il s’agit de la remédiation KYC (know your customer), autrement dit, du processus de mise à jour, de nettoyage et de révision périodique des informations détenues par ces établissements sur leurs clients (coordonnées, justificatifs d’identité, etc.).
Sous peine, de se faire rattraper par l’Autorité de contrôle prudentiel et de résolution (ACPR), adossée à la Banque de France, et d’être lourdement sanctionné. En nettoyant leurs données et en mettant en place des mesures de qualité, les entreprises peuvent donc réduire les risques liés à la non-conformité, éviter les sanctions et préserver leur réputation.
Data cleansing, un processus continu
Enfin, il est important de souligner que le nettoyage des données n’est pas une tâche ponctuelle, mais plutôt un processus continu. Les données évoluent en effet constamment, de nouvelles informations sont collectées chaque jour et des erreurs peuvent survenir à tout moment.
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Voilà pourquoi les entreprises doivent mettre en place des politiques et des processus visant à maintenir la qualité de leurs données sur le long terme.
Un processus en cinq étapes
- Définir des objectifs clairs en termes de qualité des données. Cela peut inclure des critères tels que la précision, la complétude, la cohérence et la pertinence des données. Vous pourrez ainsi mieux orienter vos efforts de nettoyage et de maintenance.
- Collecter les données de manière rigoureuse en utilisant des méthodes fiables et des formulaires de saisie de données bien conçus. Vous éliminez les erreurs de saisie et limitez les doublons dès le début.
- Effectuer un nettoyage initial pour éliminer les erreurs, les doublons, les caractères incorrects, les valeurs manquantes, etc., avant d’injecter les données dans une base. Une opération qui peut être réalisée à l’aide de logiciels spécialisés ou de scripts personnalisés.
- Normaliser et standardiser les données pour garantir leur cohérence et leur compatibilité. Cela implique de les formater de manière uniforme, d’utiliser des listes de valeurs prédéfinies, des codes normalisés et des conventions communes.
- Contrôler les données et vérifier si elles sont exactes et complètes de manière récurrente. La qualité des données doit, en effet, être maintenue dans le temps. Cela nécessite de surveiller régulièrement les données, d’effectuer des mises à jour, de supprimer les données obsolètes et de corriger les erreurs dès qu’elles sont identifiées.
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Data quality : les meilleurs outils du marché
Cette démarche ne peut plus se faire manuellement et exige des solutions logicielles. Celles-ci utilisent des algorithmes avancés pour analyser les données, identifier les problèmes potentiels et proposer des solutions de correction. Elles permettent d’accélérer considérablement le processus de nettoyage. Voici les principales :
- OpenRefine : il s’agit d’un logiciel open source largement utilisé pour le nettoyage et la transformation des données. Il offre de puissantes fonctionnalités pour détecter et corriger les erreurs, supprimer les doublons, normaliser les données et les formater de manière cohérente ;
- Talend Data Quality : partie intégrante de Talend Data Fabric, Data Quality nettoie, normalise, valide et enrichit les données en temps réel. Ses algorithmes de machine learning permettent de formuler des recommandations pour résoudre les problèmes de qualité au fur et à mesure que les données circulent dans les systèmes. Le tout avec une interface aussi intuitive pour les utilisateurs métier que pour les techniciens ;
- Informatica Data Quality : cette plateforme de gestion de la qualité des données permet de nettoyer de manière proactive les données de nombreuses sources et de maintenir cette propreté en l’étendant aux parties prenantes et aux applications métiers, qu'elles soient dans le cloud ou sur site. Elle assure une qualité de données tout au long de leur cycle de vie à l'aide de processus automatisés et simplifiés ;
- IBM InfoSphere Information Server : cette puissante suite logicielle est dédiée à la gestion des données. Elle comprend des outils de nettoyage des données, de gestion des métadonnées, de déduplication, de normalisation et de validation. Elle propose également des fonctionnalités de profilage des données pour analyser la qualité des données et identifier les problèmes potentiels ;
- SAS Data Management : cette solution complète dédiée à la gestion des data fournit des outils avancés de nettoyage, de normalisation, de validation et de déduplication des données. Elle embarque aussi des capacités de surveillance et de gouvernance pour maintenir la qualité des données à long terme ;
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D’autres solutions sont à regarder de près, notamment celles de Tibco Software, Precisely, Experian, Red Point, Attacama, Sinity ou encore Collibra. Par ailleurs, n’oubliez pas que la qualité des données est une responsabilité partagée au sein de l'entreprise. Il est donc capital de former et de sensibiliser vos collaborateurs à l’importance de ce sujet, aux meilleures pratiques de gestion et aux outils disponibles.
