Lors de sa conférence Gartner Data & Analytics Summit, l’entreprise de conseil et d’analyse a présenté 12 points, répartis en 4 catégories, pour améliorer la qualité des données d’une entreprise.
À quoi servent des données de qualité ?
Les données de qualité sont essentielles pour une entreprise, car, dépendant du secteur d’activité de l’entreprise, elles offrent de nombreux avantages.
Une prise de décision éclairée. En analysant les données pertinentes, une entreprise peut obtenir des informations sur les performances de l’entreprise, les tendances du marché, les comportements des clients, etc. Cela permet aux décideurs de prendre des décisions stratégiques plus informées et d’optimiser les résultats.
Un retour client plus lucratif. Grâce aux données démographiques, les comportements d’achat, les préférences et les commentaires des clients, les entreprises peuvent connaître les attentes du marché et de leur communauté. Une entreprise consciente des besoins de sa clientèle peut personnaliser ses produits et services, améliorer son expérience client et renforcer sa fidélité.
Améliorer l’efficacité opérationnelle. Les données de qualité peuvent identifier les goulots d’étranglement, les inefficacités et les processus à faible rendement au sein de l’entreprise. En comprenant ces aspects, les entreprises peuvent se réorganiser pour améliorer, optimiser ses pôles et ses opérations, tout en réduisant ses dépenses.
Prévoir et planifier. En comparant des données historiques et actuelles, les entreprises peuvent identifier les tendances, les cycles et les modèles. Cela donne la possibilité de prévoir les attentes, d’anticiper les fluctuations du marché et de planifier les ressources et les projets à venir.
Les données sont devenues le nouvel or noir des entreprises. Mais accumuler des données en tout genre ne sert à rien, l’objectif est de les utiliser correctement. Aujourd’hui, de nombreux métiers se forment autour de la data, pour tous les secteurs d’activités et tous les pôles d’une entreprise. Avoir au sein de ses équipes des professionnels de la data va devenir impératif pour les entreprises qui souhaitent rester compétitives. C’est pourquoi, de nombreux organismes de formations, comme DataScientest, proposent de former directement les employés d’une entreprise à la Data Science ou de les aider dans leur recrutement avec la formule PEOI.
Quels sont les conseils de Gartner ?
Lors de sa conférence, Gartner a identifié 12 actions pour aider les data analystes et autres responsables à améliorer la qualité de leurs données. L’objectif est ainsi de limiter les dépenses et les pertes de temps à l’organisation.
Les équipes de Gartner ont réparti ces 12 points en 4 catégories afin de guider les sociétés dans le choix de leurs objectifs.
Construire des fondations solides
Les responsables data doivent comprendre que toutes les données n’ont pas la même importance. Ces derniers doivent trouver quel indice de performance influence réellement les résultats de leurs entreprises. En débusquant les indices de performance (KPI) et les indicateurs de risques (KRI) qui rythment l’activité de leur entreprise, ils pourront mener à bien une analyse de rentabilité réellement efficace. Ils doivent ensuite partager avec les parties prenantes un langage commun en matière de qualité des données et établir des normes de qualité des données, déterminer ce qui fait qu’une donnée est qualitative.
Appliquer une responsabilité à la donnée
Une fois les fondations établies, les analystes doivent obtenir le soutien du comité de gouvernance et désigner des responsables des données.
Établir “une qualité des données” adaptée à l’objectif
Pour améliorer la qualité des données, les décideurs doivent établir le profil et le contrôle des données afin de comprendre et de valider les lacunes et les défis actuels en matière de données, de surveiller et d’élaborer des plans d’amélioration.
Intégrer la qualité des données dans la culture d’entreprise
Les responsables data améliorent la qualité des données en utilisant les technologies pour réduire les efforts et obtenir des résultats plus rapides. Ils le font également en identifiant les problèmes fréquents de qualité et en incorporant les solutions dans le flux de travail de l’entreprise. Les équipes data doivent aussi améliorer la compréhension des données dans l’ensemble de l’entreprise, en instaurant une culture de la qualité des données et en facilitant le partage des connaissances et la collaboration entre toutes les parties prenantes du programme.
Selon les analystes de Gartner, 50 % des organisations adopteront des solutions modernes pour obtenir une meilleure qualité des données d’ici 2024. C’est pourquoi si cet article vous a plu et si vous envisagez une carrière dans la Data Science, n’hésitez pas à découvrir nos articles ou nos offres de formations sur DataScientest.
Source : gartner.com
