Les outils digitaux de même que les données sont un sujet d’actualité dans toutes les industries. Tout le monde veut parler de comment se servir d’outils optimisés pour gagner en temps, avoir un meilleur rendement…
Mais le type de données à traiter par les outils n’est pas à négliger et l’information n’est utile que lorsqu’elle est correcte. Il est important de vérifier que les outils permettent de générer et de stocker des données propres, utiles, sans doublon qui peuvent ainsi donner des informations pertinentes sur l’entreprise pour prendre les bonnes décisions. Examinons de plus près la qualité des données et pourquoi elle est importante.
Qu’est-ce que la qualité des données ?
La qualité des données est affectée par de nombreux facteurs.
1. Précision
84 % des spécialistes du marketing qui achètent des données démographiques affirment que la précision est une partie importante de leurs décisions d’achat. L’exactitude fait référence au degré auquel l’information décrit une situation qui est réellement décrite. La désinformation peut causer des problèmes évidents, car elle peut conduire à des résultats erronés.
2. Conception
Les informations collectées peuvent également être utiles aux fonctionnalités et applications que vous souhaitez utiliser. Bien que les informations que nous collectons aient toutes les autres caractéristiques de données de qualité, elles ne vous seront d’aucune utilité si elles ne sont pas pertinentes par rapport à vos objectifs. Il est important de définir des objectifs de collecte de données afin de savoir quelles données collecter.
3. La fiabilité
Ce critère fait référence à la manière dont les données sont collectées, et non aux données elles-mêmes. Si le format des données est correct, son type est valide et les données sont dans la plage correcte, les données sont valides. Si vos données ne répondent pas à ces normes, il peut y avoir des problèmes de traitement et d’analyse. Certains programmes peuvent vous aider à convertir les données au bon format.
4. Conformité
Si vous comparez des notes datées ou équivalentes dans plusieurs bases de données ou bases de données, elles doivent être identiques. Le fait qu’il n’y ait pas de différence entre plusieurs versions d’une même information est appelé cohérence. Le contenu doit correspondre à la taille de l’élément de données. Si les données sont incohérentes, différents liens peuvent fonctionner sous différentes hypothèses sur la situation réelle. Cela peut signifier qu’ils ne seront pas en mesure d’organiser correctement les différentes sections de la société, mais cela peut en fait être involontaire.
Pourquoi la qualité des données est-elle importante?
Avec le développement des technologies de l’information, les données d’entreprise deviennent de plus en plus nombreuses. Nombre d’entreprises utilisent des informations liées au marketing, au développement de produits et à la prise de décision économique.
Plus la qualité des données est bonne, mieux c’est. Si l’information est mauvaise, elle peut aussi être nuisible. Si vous avez pris une décision sur la base d’informations erronées, vous êtes plus susceptible de donner des réponses incorrectes.
Des technologies telles que l’intelligence artificielle ou l’automatisation ont un grand potentiel, mais le succès de ces technologies dépend dans une large mesure de la qualité des données.
Certaines des sociétés les plus heureuses d’aujourd’hui ne séparent pas l’information des autres fonctions, mais la complètent dans toutes leurs activités. Cette intégration améliorée signifie que la qualité des données peut affecter de nombreux domaines de votre entreprise, du marketing aux ventes et à la création de contenu.
La qualité des données est également importante en raison des problèmes de service. Alors que les normes de données continuent d’évoluer, la gestion des données d’entreprise s’améliore. Le service est plus difficile à interpréter si les données sont opaques ou mal stockées.
À l’heure actuelle de la technologie, il faut non seulement se concentrer sur des outils sophistiqués selon le domaine d’activité, mais également s’intéresser au type de données à utiliser. Les données, quand c’est bien soigné, conduisent à d’excellents résultats.
