Établir une base de confiance : comment améliorer la qualité de vos données critiques

Points clés :

• Des données erronées faussent l’analyse, augmentent les coûts et réduisent la confiance des clients.
• Mettez en place des processus fondamentaux tels que la validation, l’enrichissement, la résolution d’entités et le rapprochement afin de réduire les risques et d’améliorer l’efficacité opérationnelle.
• Pour assurer votre succès à long terme, élaborez une stratégie de qualité des données qui combine les bons outils avec des objectifs, des responsabilités et des indicateurs clairs.
• Des données fiables sont la base de la préparation à l’IA. Sans elles, les analyses et les modèles d’IA ne peuvent générer de résultats fiables.

Dans quelle mesure avez-vous confiance dans la qualité de vos données ?

La précision et la fiabilité de vos données critiques ont un impact direct sur vos décisions métiers, votre efficacité opérationnelle et la satisfaction de vos clients.

Et pourtant, de nombreuses organisations sont encore confrontées à des données inexactes, ce qui entraîne des erreurs coûteuses, des inefficacités et des opportunités manquées.

A tel point que 67 % des experts en données et analyses affirment ne pas avoir entièrement confiance dans les données sur lesquelles leur organisation s’appuie pour prendre ses décisions.

Et 64 % des organisations citent la qualité des données comme le principal défi ayant un impact sur l’intégrité globale des données.

À mesure que l’adoption de l’IA s’accélère, ces lacunes deviennent encore plus coûteuses. Des données de mauvaise qualité nuisent non seulement à l’analyse, mais elles sapent également la fiabilité de l’IA elle-même.

La question n’est plus de savoir si la qualité des données est importante, mais comment y parvenir.

Une mauvaise qualité des données nuit aux résultats

Lorsque des données essentielles sont inexactes, incomplètes ou incohérentes, votre entreprise est confrontée à différents défis :

• Inefficacités opérationnelles : les corrections manuelles des données et les processus répétitifs font perdre du temps et gaspillent des ressources. Vos équipes finissent par consacrer un temps précieux à corriger des erreurs plutôt que de se concentrer sur des initiatives plus stratégiques qui favorisent l’innovation, ou à préparer des données que l’IA peut réellement utiliser en toute confiance.
• Augmentation des coûts : une mauvaise qualité des données expose votre entreprise à des risques financiers et à une perte de revenus, qu’il s’agisse de la perte de clients, de sanctions pour non-conformité, etc. Et à mesure que l’adoption de l’IA se généralise, ces coûts s’accumulent : des données peu fiables conduisent directement à des résultats d’IA peu fiables.
• Impact négatif sur les clients : les données erronées affectent les interactions avec les clients. Il suffit d’une seule mauvaise expérience pour qu’un client perde confiance et se tourne vers un autre fournisseur. Il existe également un risque de préjudice pour la marque qui n’est pas toujours réversible. Des données de mauvaise qualité ne font pas seulement frustrer les clients, elles sapent également la confiance dans les expériences basées sur l’IA qu’ils attendent de plus en plus.

Éléments clés pour améliorer la qualité des données

Comment éviter ces pièges courants et libérer le véritable potentiel de vos données ? Vous avez besoin de processus essentiels pour garantir la qualité des données. En voici un aperçu :

• Validation et enrichissement des données : cela implique plusieurs fonctionnalités qui sont plus puissantes lorsqu’elles sont combinées. La validation des données garantit que vos données sont exactes, à jour et normalisées. Ensuite, grâce à l’enrichissement des données, vous ajoutez à ces données un contexte précieux qui révèle les relations essentielles entre les personnes et les lieux, les actifs et les opportunités. Des données enrichies et de haute qualité garantissent que l’analyse et l’IA peuvent fournir des informations pertinentes, fiables et opportunes.

Success story: Poste Maroc, un service de livraison de courrier et de colis au Maroc, a rationalisé la validation des adresses dans tout le pays, ce qui a permis de réduire le taux de courrier non distribuable d’environ 90 %.

• Correspondance et résolution des entités : ces processus automatisés réduisent les doublons et créent une vue unique des données critiques. Vous réduisez ainsi les coûts, gagnez en efficacité, améliorez la conformité et prenez de meilleures décisions basées sur les données. Cette vue unique et fiable est également une condition préalable pour que l’IA puisse fournir des prévisions et des recommandations précises.

Success story: Schwan’s Company, un distributeur mondial de produits alimentaires surgelés, a réduit de 25 % les doublons au sein de ses données clients.

• Réconciliation des données : garantit la cohérence, l’exactitude et l’exhaustivité de vos données dans tous les systèmes, en comparant deux ou plusieurs jeux de données afin de mettre en évidence les écarts. Cela réduit les risques, garantit la conformité et améliore l’efficacité. Dans les cas d’utilisation de l’IA, le rapprochement empêche également les modèles d’être entraînés sur des données fragmentées ou obsolètes.

Success story: Swedbank, un groupe bancaire nordique et balte de premier plan, a réduit le risque réglementaire dans un environnement soumis à de nombreuses obligations de conformité.

Les avantages des données de haute qualité

Une fois que vous avez établi les bases d’une qualité de données adéquate, les avantages se font rapidement sentir dans toute votre entreprise. Pensez aux possibilités qui pourraient se présenter lorsque vous obtenez des résultats tels que ceux-ci :

• Amélioration de la précision et de la cohérence des données
• Résultats fiables en matière d’analyse et d’IA
• Rationalisation des processus et réduction des interventions manuelles
• Réduction des coûts opérationnels

En fin de compte, des données de haute qualité améliorent vos opérations et vous permettent d’instaurer la confiance nécessaire pour prendre des décisions plus éclairées, offrir une meilleure expérience client et garder une longueur d’avance sur les risques. À l’ère de l’IA, la qualité des données n’est pas seulement un catalyseur commercial, c’est aussi un avantage concurrentiel.

Prochaines étapes : élaborez votre stratégie en matière de qualité des données

Il est important de noter que l’amélioration de la qualité des données va au-delà de la technologie.

Une solution de qualité des données qui fournit des outils de validation, de mise en correspondance et de rapprochement est essentielle, mais pour garantir un succès à long terme, il faut une stratégie claire et ciblée pour guider votre parcours.

Cette stratégie doit également être tournée vers l’avenir : elle doit garantir que vos données sont non seulement exactes aujourd’hui, mais aussi prêtes pour l’IA de demain.

L’équipe Precisely Data Strategy Consulting peut vous aider à élaborer et à mettre en œuvre une stratégie de qualité des données adaptée à vos besoins et à vos cas d’utilisation spécifiques. Elle travaillera avec vous pour définir les indicateurs les plus importants et identifier les personnes, les processus et les technologies nécessaires pour vous apporter rapidement la valeur dont vous avez besoin. Où en êtes-vous dans votre parcours vers la qualité des données ?

Prêt à passer à l’étape suivante ? Utilisez notre guide interactif d’évaluation de la qualité des données pour évaluer la qualité actuelle de vos données, identifier les lacunes et planifier des améliorations.

Commencez dès aujourd’hui votre parcours vers une meilleure qualité des données, prête pour l’IA !