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qualité donnéesLe Big Data, on en entend parler à toutes les sauces ! Opportunités illimitées, modification des infrastructures IT, stratégie d’entreprise, etc. Le Big Data ouvre de nombreuses perspectives aux entreprises et organisations mais coûte aussi beaucoup d’argent ! Car encore faut-il avoir des données de qualité !

Un chiffre : $3 Trillion/an. C’est ce que coûtent les mauvaises données à l’économie des USA (c’est le double de son déficit fédéral en 2011).

Qui n’a jamais reçu un mail de prospection d’une entreprise dont on est déjà client ? Tout ça parce qu’elle achète des données en masse et ne les vérifie pas : y a-t-il des doublons ? cette personne est-elle déjà un de nos clients ? ces données sont-elle exactes ?
Ce problème coûte beaucoup d’argent. Pas seulement au niveau du coût d’envoi de ces e-mails mais aussi dans les pertes d’argent liées aux promotions proposées et le risque d’une mauvaise réputation (sentiment d’être spammé).

$180 000/an, c’est la somme perdue dans les e-mails qui n’arrivent pas au bon destinataire à cause d’une mauvaise qualité des données exploitées (Source QAS). Et cela seulement pour une erreur de destinataire, imaginez le coût quand on accumule toutes les erreurs dues à la mauvaise qualité des données.

Selon Larry English, un expert de la gouvernance de l’information, la mauvaise qualité des données coûte de 15 à 25% du revenu d’une société et 50% des budgets IT sont dépensés dans la gestion des informations.  Avec l’explosion du Big Data, gérer les informations et en obtenir de la valeur ajoutée devient de plus en plus stratégique et complexe.

Voici trois bonne pratiques pour améliorer la qualité de vos données :

  1. Avant d’intégrer vos données dans le système d’information, vérifiez leur qualité ! Une fois mises en circulation, ce sera trop tard car les différents services les auront déjà exploitées et des pertes d’argent seront déjà engendrées.
  2. Quand vous migrez vos données (par exemple d’un CRM à un autre), pensez à faire de la qualité des données un thème important de la migration (et une partie du budget). C’est le moment idéal pour vérifier toutes vos données et partir sur des bases saines et de qualité.
  3. Combinez des systèmes automatisés pour identifier et analyser les données, comme la recherche automatique de doublons dans les CRM par exemple. Ainsi vous réduirez la mauvaise qualité de vos données de façon continue.

Il existe de nombreux outils qui permettent d’améliorer la qualité des données.
Ce qu’il manque aujourd’hui c’est une prise de conscience des entreprises. Elles acceptent encore trop des données défectueuses au sein de leur système d’information. Elles perdent des millions dans la mauvaise gestion de ces donnés mais sont réticentes à investir quelques milliers d’euros dans des outils qui pourraient réduire ces pertes…

Source : $3 Trillion Problem: Three Best Practices for Today’s Dirty Data Pandemic

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