Données fiables

Comment peut-on être sûr des données que l’on récolte ? Qu’est-ce que des données fiables ou des données de qualités :

Des données complètes : vous disposez d’informations complètes sur les caractéristiques de vos clients et de vos visiteurs (données de compte, de contacts, d’habitudes), réunies sous un même profil.

Des données disponibles : vous accédez sans problème et rapidement aux données dont vous avez besoin, et les différents services de votre entreprise peuvent aussi trouver les réponses aux questions qu’ils se posent.

Des données à jour : la valeur des données clients diminue de mois en mois. Des données de qualité impliquent un nettoyage régulier, ainsi que la mise à jour des profils… faute de quoi vous prenez des décisions basées sur des facteurs devenus obsolètes.

Des données utilisables : erreurs de remplissage de champs, fautes d’orthographe, coquilles, abréviations erronées… des données de qualité impliquent de résoudre ces problèmes et de bien encadrer la terminologie utilisée.

Données imprécises : les identifier pour mieux les exploiter L’explosion des technologies autour des Big Data en entreprise nous offre la possibilité de faire face à la multiplication des sources d’informations, tels les réseaux sociaux, systèmes de géo-localisation, données personnelles, web logs… afin d’accroitre le niveau de connaissance de l’entreprise sur, par exemple, les comportements clients ou l’usage de leur produits. Cependant, malgré l’engouement pour le Big Data et selon une étude menée dans 5 pays européens, 70% des entreprises interrogées estiment que leurs données comportent des erreurs et 46% considèrent ce manque de qualité comme un frein à leurs activités. Les « Datarati », entreprises matures dans les technologies Big Data, sont elles-mêmes 62% à identifier des données imprécises dans leurs résultats de recherche et 45% ne disposent d’aucun procédé pour s’assurer de la qualité de leurs datas. Pour les entreprises sondées, ces « Bad data » ont un impact négatif et peuvent être un véritable frein pour le développement de leurs activités. Avec la sécurité, la qualité de leurs données est l’une de leurs principales préoccupations. Les bad data doivent être également transformées pour les amener au même niveau de qualité que les autres données. Mais pour cela, encore faut-il être capable de les récupérer, de les nettoyer et de les structurer.

Source

https://alphalyr.fr/blog/qualite-donnees-prerequis-bonne-exploitation/?doing_wp_cron=1578405614.5511829853057861328125