Les 9 dimensions de la Data Quality : pourquoi faut-il surveiller vos données client de près ?
La qualité des données est reconnue comme une brique indispensable à tout projet Data. Pourtant, elle reste souvent abordée partiellement. Les déploiements ne donnent pas toujours les résultats escomptés – pourquoi vos campagnes ciblent-elles mal ? Pourquoi vos taux de retour explosent-ils ? Pourquoi vos outils donnent-ils des chiffres contradictoires ? Pour éviter ces écueils, 9 dimensions de qualité de la donnée ont été définies, notamment par Gartner. Elles servent de feuille de route pour appliquer la qualité des données sans approximation. Dans chaque dimension, l’outil de Data Quality intervient pour traduire l’intention en bénéfices métier concrets, en boostant la performance marketing, commerciale, financière et opérationnelle.
1. Accessibilité : une donnée invisible est une donnée inutile
Si la donnée n’est pas accessible au bon moment, par la bonne personne, elle ne sert à rien. Preuve en est, entre autres, lorsqu’un conseiller ne peut pas rappeler un client parce que son numéro est uniquement stocké dans l’outil ecommerce. De même, une facture ne partira pas si l’adresse disponible dans le CRM ne l’est pas dans l’ERP. Les silos informationnels sont à l’origine de ces problèmes d’accessibilité par tous les utilisateurs de la donnée.
La solution réside dans la mise en place d’un référentiel client unique (RCU) qui alimente les différents systèmes opérationnels. Or, le RCU ne sera pleinement performant qu’à condition de contenir des données vérifiées et dédoublonnées. En effet, s’il contient des données non qualifiées, il alimentera les autres outils de données fausses, voire trompeuses. C’est pourquoi la Data Quality constitue le complément indispensable d’un RCU pour assurer des données accessibles, mais aussi exploitables sans perte d’information, ni recherche chronophage.
Ce qu’en disent nos clients :
“Avec DQE, nous achetons la tranquillité et la confiance dans nos données client. Nous savons que nous collectons une donnée fiable qui se déverse ensuite dans notre CRM et nous permet de mener nos campagnes relationnelles sans souci de qualité des données.”
Sébastien Courtin, CEO – Wamiz
Sébastien Courtin, CEO – Wamiz
2. Exactitude : la donnée doit refléter la réalité
L’exactitude d’une donnée désigne la mesure dans laquelle elle est correcte et conforme à la réalité. Dans les faits, cela se joue à peu de choses : un email sans “@”, une inversion de chiffre dans un code postal… Une faute de frappe ou un champ mal rempli suffit à faire échouer la livraison d’un colis ou une relance client. Pour y remédier, la Data Quality agit dès la saisie, avec des règles de validation, des vérifications automatiques et des corrections en temps réel sur les formulaires. Elle évite des erreurs élémentaires aux conséquences coûteuses dans les opérations en aval.
Ce qu’en disent nos clients :
“En qualifiant les adresses postales dès la saisie avec DQE, nous notons une amélioration manifeste des livraisons et une baisse des plaintes auprès de notre service relation client. C’est bien sûr bénéfique pour l’expérience de nos clients qui reçoivent leurs commandes rapidement, au bon endroit.”
Philippe Tonnellier, DSI – Au Forum du Bâtiment
Philippe Tonnellier, DSI – Au Forum du Bâtiment
Dans les secteurs sensibles à la véracité de l’identité des clients – finances notamment – cette exactitude de la donnée client est indispensable à une démarche KYC solide. Le KYC exige d’identifier à coup sûr qu’une personne est bien qui elle déclare être. L’une des méthodes pour y parvenir consiste à comparer un duo de données collectées telles que “nom” et “numéro mobile” aux données enregistrées dans un référentiel fiable tel que celui de l’opérateur télécom. En cas d’incohérence, l’alerte est donnée. Les fonctionnalités de Data Quality savent mettre en place ce type de rapprochement par connexion API entre ce que l’entreprise collecte et les référentiels tiers de vérification. Le secteur bancassurance-finance plébiscite des solutions de Data Quality dans ces cas d’usage.
Ce qu’en disent nos clients :
“En utilisant la solution Match ID [de DQE], nous avons réduit la nécessité de documents justificatifs d’adresse pour 33 % des candidats, ce qui a raccourci les délais d’intégration et amélioré la satisfaction des utilisateurs, tout en luttant contre la fraude.”
Loïc Leblé, Product Manager – Fortuneo
3. Complétude : une donnée partielle freine l’action
Une donnée incomplète limite les capacités d’action. Sans numéro de téléphone, pas de relance SMS. Sans code postal, pas de ciblage local. Sans civilité, difficile de personnaliser une campagne. La complétude est la dimension de référence pour s’assurer que tous les champs essentiels sont bien renseignés — non seulement remplis, mais aussi utilisables pour les cas d’usage métier.
La Data Quality permet d’identifier les informations manquantes et de proposer des enrichissements automatiques. Elle transforme une base pauvre et morcelée en un socle activable pour la segmentation, la relation client, ou la facturation. Ces capacités sont particulièrement appréciables avec les données B2B : à l’appel d’un simple Siret ou d’une raison sociale, tous les champs sont automatiquement remplis. Gain de temps et exactitude garantis !
Ce qu’en disent nos clients :
“La solution de sirétisation de DQE assure une identification précise des SIRET des professionnels et permet de suivre l’évolution de leur statut (cessation d’activité, déménagement, etc.). Cette démarche contribue à garantir la fiabilité du contenu sur Pages Jaunes, renforçant ainsi la confiance des utilisateurs dans notre média.”
Florian Bazin, Responsable de Projet SI – Solocal
4. Cohérence : une donnée qui se contredit perd toute crédibilité
Quand une même cliente est renseignée sous la civilité « Madame » dans le CRM et « Monsieur » dans l’outil marketing, c’est toute la crédibilité de la marque qui vacille. En effet, la relation client pâtit de communications mal adressées et d’un manque manifeste de personnalisation. C’est aussi le symptôme d’un manque de cohérence dans les données.
La cohérence implique que les données soient alignées sur tous les systèmes et canaux. Un même champ ne doit pas varier d’un outil à l’autre. La Data Quality aide à détecter ces écarts grâce à des règles de comparaison et des traitements de réconciliation. Elle garantit ainsi une meilleure connaissance client grâce à un suivi d’historique client sans couture. Il en résulte une expérience fluide et cohérente, en interne comme pour le client, en éliminant les contradictions visibles ou latentes.
Ce qu’en disent nos clients :
“DQE (…) maintient notre référentiel client unifié, y compris à l’intégration de nouvelles bases de données. Harvest centralise ainsi la connaissance client au fil de son développement par acquisitions.”
Cédric Letellier, Responsable CRM – Harvest
Cédric Letellier, Responsable CRM – Harvest
5. Précision : une donnée floue est une donnée faible
Une adresse “Rue des Lilas, Paris” est correcte… mais insuffisante pour une livraison ou une géolocalisation de proximité fiable. Trop d’informations manquent à l’appel, telles que le numéro, l’étage, le code postal. Autrement dit, la précision des informations contenues dans les données fait défaut.
En effet, la précision des données désigne leur capacité à fournir un niveau de détail suffisant et pertinent, nécessaire à l’entreprise pour agir efficacement. Dans un contexte B2B, cela peut inclure la fonction exacte du contact, le numéro d’identification TVA, ou la date de dernier achat. La Data Quality permet d’enrichir les fiches clients, de normaliser les formats et de compléter automatiquement les informations secondaires pour gagner en efficacité et en pertinence. Elle contribue ainsi directement à la finesse des informations que les données permettent d’exploiter.
Ce qu’en disent nos clients :
“Avec l’aide à la saisie en temps réel de DQE, nous collectons des données d’adresse postale fiables, normalisées dans les formats RNVP. Nos envois postaux sont facilités. Nous avons réduit de moitié le nombre de plis non délivrés, ce qui permet de réaliser des économies tangibles tout en augmentant le taux d’opportunités.”
Christophe Oudanonh, IT Domain Manager – Belambra Clubs
6. Pertinence : cibler l’usage des données
Trop de données peuvent noyer l’essentiel. Et ce d’autant plus si des doublons apportent de la confusion à l’ensemble. C’est pourquoi la pertinence vient assurer que la donnée sert un objectif concret : segmentation, personnalisation, scoring, analyse, conformité…
Grâce à la Data Quality, les entreprises peuvent fusionner leurs doublons selon des règles personnalisées pour leur scénarios d’usage. Par exemple, tenir compte de critères tels que le foyer où peuvent vivre plusieurs clients, ou à l’inverse n’utiliser que l’échelle individuelle pour définir le périmètre d’une fiche client. De plus, la Data Quality permet aux entreprises d’analyser les usages réels des données, réviser leurs formulaires et adapter les schémas de collecte. Résultat : des bases plus légères, plus ciblées, et surtout, plus efficaces à exploiter.
Ce qu’en disent nos clients :
“La Data Quality contribue à valoriser l’entreprise de chaque franchisé. C’est d’autant plus vrai que Fitness Park repose sur un modèle par abonnement avec une dimension locale majeure : il faut connaitre les clients et maîtriser les données qui leur sont associées. Les solutions de DQE y contribuent.”
Sébastien Loye, Head of Digital – Fitness Park
Sébastien Loye, Head of Digital – Fitness Park
7. Récence : une donnée périmée est un risque opérationnel
Un client a déménagé ? Sans mise à jour, des colis reviennent, des factures sont rejetées, ou des messages s’égarent. C’est pourquoi il est impératif de travailler sur des données à jour et de s’assurer de leur récence.
Ainsi, la récence correspond à la dimension de fraîcheur de la donnée au moment où elle est utilisée. Un bon fichier client aujourd’hui peut être obsolète dans trois mois. La Data Quality met en place des mécanismes de mise à jour automatique, des alertes sur les données dormantes, et des connecteurs pour rafraîchir les bases. Ainsi, la relation client reste pertinente et les coûts liés aux erreurs sont limités.
Ce qu’en disent nos clients :
“Grâce à la solution de DQE, 25 000 adresses email invalidées par le passé par des serveurs FAI qui ne répondaient pas ont pu être requalifiées comme existantes et joignables. Bip&Go a pu rétablir le contact avec ces clients, leur proposer de nouvelles offres et générer un revenu additionnel.”
Michael Bouyer, Chef de projet protection des données – Bip&Go
Michael Bouyer, Chef de projet protection des données – Bip&Go
8. Unicité : un client = une seule fiche
Un même client enregistré deux fois sous des variantes (“Jean Dupont” et “Dupont J.”), c’est une vision fragmentée, une expérience incohérente, des relances en doublon, voire une double facturation. La dimension de qualité des données à surveiller dans ces cas-là : l’unicité.
L’unicité consiste à garantir qu’une entité (client, fournisseur, produit) n’est présente qu’une seule fois dans le référentiel. Elle peut compter sur la Data Quality dont les algorithmes de rapprochement intelligents sont capables de détecter les doublons même partiels. En restaurant une vision consolidée, ils permettent de fiabiliser les analyses, d’éviter les erreurs métiers, et de mieux servir chaque client comme une personne unique.
Ce qu’en disent nos clients :
“Avec DQE, notre référentiel client dans Microsoft Dynamics 365 est épargné par les doublons. Nous disposons d’une vue consolidée des contacts et des comptes B2B. C’est un véritable renfort aux relations entreprises et au suivi des étudiants.”
Géraldine Marie, Responsable Pôle CRM et Marketing Relationnel – NEOMA Business School
Géraldine Marie, Responsable Pôle CRM et Marketing Relationnel – NEOMA Business School
9. Validité : respecter les règles, éviter les erreurs
Un email sans “@”, un numéro de téléphone avec 1 chiffre en trop, ou un code postal inexistant, ce sont des données invalides, donc inexploitables. D’où le critère de validité qui désigne le respect des règles de format, de logique métier ou de conformité réglementaire. La validité est essentielle pour éviter les échecs de traitement, les blocages techniques ou les sanctions en cas de non-conformité – un sujet crucial en termes de RGPD ou d’e-facturation.
La Data Quality permet de valider automatiquement les données à la saisie, de contrôler les formats en continu et d’appliquer les règles propres à chaque usage. Une donnée valide est une donnée fiable, qui circule sans friction et permet de garder la main sur les sujets de conformité.
Ce qu’en disent nos clients :
“Les contrôles des saisies en temps réel par DQE nous assurent une collecte de données B2B vérifiées et à jour. Nous maîtrisons ainsi mieux le risque d’irrégularité pouvant entraîner une non-conformité au statut de grossiste.”
Roland Blanchemain, Manager Data Quality et Governance – METRO
Roland Blanchemain, Manager Data Quality et Governance – METRO
La grille des 9 dimensions de la qualité des données le prouve : chaque détail compte dans une donnée collectée. C’est pourquoi appliquer ces 9 dimensions permet de ne laisser aucune faille de qualité dans le patrimoine data de l’entreprise. Et s’outiller pour garder la main n’est plus une option. C’est une condition pour tirer pleinement parti de vos données dans un environnement toujours plus exigeant. Structurée autour de ces axes, la data Quality peut jouer à plein son rôle de levier de performance et de compétitivité à tous les étages de l’entreprise.
À propos de DQE
Parce que la qualité des données est essentielle à la connaissance client et à la construction d’une relation pérenne, depuis 2008 DQE met à la disposition de ses clients des solutions innovantes et complètes facilitant la collecte de données fiables.
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