Le Big Data génère une quantité stupéfiante d'informations à un rythme sans précédent, ce qui rend les données de haute qualité essentielles pour prendre des décisions commerciales précises et pour réussir dans le paysage commercial actuel. Les décisions prises sur la base de données médiocres peuvent conduire à des résultats faussés, ce qui peut être coûteux pour les entreprises. Par exemple, l'utilisation de données de localisation brutes peut être moins chère à première vue, mais le traitement et le nettoyage ultérieurs des données brutes peuvent augmenter considérablement les coûts. Pour garantir la qualité des données, il est important de déterminer clairement le cas d'utilisation et d'utiliser des sources de données fiables.
Pourquoi des données pertinentes et de haute qualité sont-elles essentielles dans le paysage commercial d'aujourd'hui ?
Avec l'explosion du Big Data, où une quantité stupéfiante d'informations est générée à partir de nombreuses sources à un rythme sans précédent, les entreprises ont plus que jamais besoin de données précises et fiables pour fournir un résultat de qualités à leurs clients.
Des données de haute qualité sont essentielles, car les décisions prises sur la base des informations dérivées des données peuvent avoir un impact significatif sur le succès d'une entreprise. C'est pourquoi il est essentiel pour toute organisation désireuse de réussir dans le paysage commercial actuel de donner la priorité à la qualité des données utilisées pour prendre des décisions importantes.
Comment des données de qualité médiocre peuvent-elles conduire à des résultats faussés ?
Lorsque la qualité de vos données est médiocre, les décisions commerciales que vous prenez sur la base de celles-ci peuvent aboutir à des résultats faussés. Supposons par exemple qu'un détaillant cherche à personnaliser une nouvelle campagne de marketing. Il procède à une analyse de son public afin de mieux comprendre ses intérêts et ses préférences. Sur la base de données de localisation de faible qualité, le détaillant observe qu'un grand nombre de ses clients se rendent dans une salle de sport et suppose que ses clients sont avant tout des amateurs de sport.
Toutefois, cette analyse ne tient pas compte de la possibilité que les clients se soient rendus dans une enceinte sportive pour assister à un événement complètement différent, tel qu'un spectacle humouristique. Si les données avaient été de meilleure qualité, le détaillant aurait été en mesure de découvrir cette information cruciale, ce qui lui aurait permis d'adapter sa campagne publicitaire pour toucher les amateurs d'humour plutôt que les passionnés de sport. En exploitant des données de haute qualité, le détaillant serait en mesure d'atteindre le bon public, ce qui se traduirait par de meilleurs résultats commerciaux.
Le coût réel des données de faible qualité
S'appuyer sur des données de faible qualité pour prendre des décisions commerciales cruciales peut entraîner des erreurs coûteuses qui dépassent de loin les dépenses liées à l'utilisation de données de haute qualité. Par exemple, de nombreuses entreprises utilisant des données de localisation peuvent opter pour l'achat de données de localisation brutes. Cela peut sembler intéressant à première vue, car ces données sont généralement moins chères que les données de localisation traitées, et il est possible d'en utiliser une plus grande quantité. Cependant, les données de localisation brutes sont généralement de mauvaise qualité et problématiques, car elles sont truffées d'appareils ou de signaux frauduleux et contiennent de nombreux signaux en double.
Le seul moyen d'obtenir des informations utiles à partir des données brutes est de les traiter et de les nettoyer afin d'éliminer les signaux frauduleux et les doublons. Lorsque les données de localisation brutes sont nettoyées et traitées, environ la moitié des données est généralement supprimée. Sans cette étape importante, les entreprises devraient traiter près de deux fois plus de données, dont la plupart n'apportent aucune valeur ajoutée.
L'achat de données brutes qui ne seront finalement pas utilisées peut-être une dépense inutile. Les dépenses inutiles de ce type peuvent également augmenter le coût du stockage des données, ce qui se traduit par une double dépense qui aurait pu être évitée en utilisant dès le départ des données traitées de haute qualité.
En outre, le traitement et le nettoyage des données brutes de localisation est un processus qui prend du temps et qui augmente le coût global, en particulier lorsqu'il s'agit de grandes quantités de données. Non seulement le traitement des données brutes superflues coûtera plus cher, mais il faut également prendre en compte le coût de l'embauche d'une équipe de data scientists et d'analystes pour traiter et analyser les données.
Conseils pour garantir l'intégrité et la qualité des données
Il est essentiel de garantir la qualité des données pour prendre des décisions commerciales précises. Voici quelques bonnes pratiques à suivre.
Déterminer le cas d'utilisation.
Commencez par définir clairement le problème de l'entreprise et les informations que vous souhaitez obtenir en exploitant les données. Cela vous aidera à identifier les données dont vous avez besoin et à vous assurer que vous utilisez des données qui correspondent à vos besoins.
- Utiliser des sources de données fiables. Lors de la sélection des sources de données, choisissez celles qui sont réputées et qui ont l'habitude de fournir des données précises et de qualité. Évitez les sources de données connues pour leur mauvaise qualité ou leur manque de fiabilité.
- Nettoyer et valider les données. Pour garantir la qualité des données, il est important d'utiliser des données qui ont été nettoyées et validées. Ces processus impliquent la suppression ou la correction de toute donnée incorrecte, incomplète ou non pertinente, ainsi que la vérification de leur exactitude et de leur pertinence.
- Contrôler la qualité des données. Contrôlez régulièrement la qualité des données en effectuant des audits périodiques de vos données, en recherchant les erreurs et les incohérences et en évaluant l'exactitude et la pertinence de vos données au fil du temps. C’est par exemple, trouvez les emails de vos concurrents directs parmi ces données pour éviter de vous faire espionner.
- Vérifier la qualité des données. Avant d'utiliser les données, il est important de les vérifier pour s'assurer de leur qualité. Cela peut inclure la vérification de la précision, de la complétude, de l'actualité et de la cohérence des données.
- Nettoyer et traiter les données. Le nettoyage et le traitement des données peuvent aider à éliminer les erreurs et les données inutiles, et à améliorer la qualité globale des données. Il est important de s'assurer que les données sont nettoyées et traitées de manière cohérente et appropriée.
- Utiliser des outils d'analyse de données. Les outils d'analyse de données peuvent aider à identifier les modèles et les tendances dans les données, ainsi qu'à détecter les erreurs et les incohérences. Utiliser ces outils peut aider à améliorer la qualité des données et à faciliter la prise de décision.
- Impliquer les parties prenantes. Il est important d'impliquer les parties prenantes tout au long du processus de gestion des données, afin de s'assurer que les données sont utilisées de manière appropriée et efficace. Cela peut inclure l'implication des experts métier, des analystes de données et des décideurs.
Des données de haute qualité et des résultats commerciaux améliorés
Dans le monde des affaires d'aujourd'hui, qui évolue rapidement, des données pertinentes et de haute qualité sont devenues un atout vital. Des données de mauvaise qualité peuvent conduire à des conclusions inexactes et à des stratégies erronées, ce qui se traduit par des résultats commerciaux médiocres susceptibles d'avoir un impact sur la réussite d'une entreprise. C'est pourquoi les entreprises doivent donner la priorité à la qualité de leurs données afin de garantir la fiabilité et la précision des informations qui guident la prise de décision.
En exploitant la puissance de données de qualité, les entreprises peuvent prendre des décisions éclairées, identifier de nouvelles opportunités et garder une longueur d'avance sur la concurrence. De l'optimisation des campagnes de marketing à l'amélioration des opérations commerciales, des données pertinentes et de haute qualité sont un élément essentiel d'une stratégie commerciale réussie.