10 octobre 2023

Solution de Data Quality : ces critères de choix à regarder de près

Une solution de Data Quality doit s’assortir d’un réel accompagnement et présenter plusieurs garanties pour mettre votre projet de qualité de données sur les bons rails, à long terme.

Contrôle des données à la saisie en temps réel, nettoyage de la base, dédoublonnage : quels que soient les objectifs de votre projet de Data Quality, il convient de vérifier ce qu’a prévu l’éditeur pour en assurer l’intégration sans complexité, l’usage en toute sécurité et la prise en main aisée par les utilisateurs, paramétrages inclus.

En amont du projet Data Quality : identifier et mesurer

Les métiers qui travaillent sur la donnée client savent d’emblée si leur base de données a besoin d’une mise en qualité et d’une unification pour obtenir une vue à 360 degrés des clients. Constater un taux de délivrabilité insatisfaisant dans des campagnes emailing, régler de perpétuels problèmes de plis non délivrés, ou jongler avec des doublons ou des triplons de fiches client, par exemple, sont des problèmes qui parlent d’eux-mêmes. En revanche, il peut être plus difficile d’évaluer dans quelle mesure les données client en base ont besoin d’être redressées et donc, l’avantage à investir dans une solution de Data Quality Management (DQM) 

Comme il n’est pas possible de corriger les problèmes de Data Quality sans les avoir identifiés et évalués, un éditeur de Data Quality doit pouvoir vous éclairer et proposer de travailler sur un échantillon de données issues de votre base pour poser un diagnostic concret. Un audit de la base permet d’avoir une idée précise de sa qualité, selon les critères dictés par le client. Par exemple, quelle proportion d’adresses email a besoin d’être corrigée pour augmenter la joignabilité de la base. Concernant les adresses postales, quels types d’erreur apparaissent – par exemple absence de numéro dans la voie, codes postaux erronés, noms de voie mal orthographiés. Cet audit doit donner une idée précise des zones de remédiation. Une information essentielle pour mettre le projet de Data Quality sur les bons rails.   

Anticiper l’intégration dans votre projet de Data Quality 

L’intégration d’une solution technologique reste une étape critique qui s’anticipe et une solution de Data Quality n’échappe pas à la règle. Simplicité et rapidité font partie des priorités, aussi il faut vérifier les modalités d’intégration et les délais à prévoir — faut-il anticiper une mise en œuvre de quelques jours ou plusieurs semaines ? À quel moment vos équipes IT pourront-elles prendre la main ? Les solutions de Data Qualité les plus efficaces sont prévues pour une intégration aisée, notamment grâce à un ensemble de connecteurs et web services opérant avec les principaux systèmes d’entreprise (CRM, ERP, logiciels de caisse entre autres). Surtout, elles ne nécessitent pas de développement supplémentaire, coûteux et difficile à faire évoluer par la suite. 

Autre question majeure : les possibilités de paramétrage personnalisé de la mise en qualité de vos données clients. À ce sujet, le conseil de l’éditeur ou de l’intégrateur est stratégique pour appliquer une Data Quality sur mesure pour votre entreprise. Vous avez besoin d’être guidé dans la définition des règles de mise en qualité, mais au-delà également, par exemple sur la façon de traiter la data via la solution pour répondre à des réglementations locales. Aussi l’expertise en data client au sens large de votre éditeur ou intégrateur est un critère de choix pour la réussite de votre projet. Vous devez pouvoir poser les questions qui émergent, corolaires à la Data Quality, et obtenir des réponses exploitables. 

La sécurité, question sensible d’un projet Data Quality  

Qui dit données client, dit données hautement sensibles. Les solutions de DQM adressent bien sûr ces enjeux et proposent plusieurs protections des données. La première exigence tient bien sûr à opter pour un éditeur qui montre patte blanche notamment en termes de sécurité de sa propre infrastructure – datacenters, résistance aux tests d’intrusion, audits de sécurité, redondance des équipements également. 

L’autre question de sécurité en Data Quality Management tient au traitement des données du client – soit de votre entreprise. Où se situent les opérations de mise en qualité d’une base existante, notamment ? Dans le cloud ? Dans le data center de l’éditeur, le temps d’un traitement temporaire ? Au niveau de la base client de votre entreprise ? Une solution de DQM exhaustive, qui adresse à la fois le nettoyage des bases existantes et la qualification en temps rel des flux entrants a de grandes chances de combiner plusieurs de ces modalités. Une revue des pratiques et standards de sécurité appliqués est donc de mise avec votre prestataire pour mettre le tout au clair. 

Accompagnement et formation au Data Quality Management 

Si l’accompagnement à l’implémentation et la formation à la solution font partie des must-have dans tout projet logiciel, reste à voir quelle autonomie le client peut en retirer. 

En termes de data Quality Management, il ne faut pas perdre de vue que le paramétrage de la solution se fait au cas par cas, selon les besoins de chaque entreprise. Par exemple, en termes de déduplication et d’unification de données client, de nombreux paramètres vont être uniques à l’entreprise, tels les critères selon lesquels identifier un doublon ou le seuil au-delà duquel ne plus fusionner pour éviter de perdre des données client. L’accompagnement d’experts est à ce titre impératif et votre éditeur ou intégrateur doit être en mesure de vous le fournir. Un point d’attention : la solution opère-t-elle en mode « boîte noire », ou votre éditeur ou intégrateur peut-il vous donner réellement la main ? Une question essentielle pour maîtriser ses données client, sans dépendre en permanence de son prestataire. 

Reste aussi la formation, voire la certification à la technologie de la solution, l’idéal pour devenir autonome. Une seule formation ne suffit sans doute pas sur un sujet aussi complexe que le Data Quality Management. L’idéal réside dont dans un programme complet, qui répond à différents niveaux d’expertise – novices comme experts doivent pouvoir monter en compétence. Le programme de formation et de certification de l’éditeur fait ainsi partie des critères à vérifier également. 

 

 

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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