Les données aident les marques à comprendre leurs clients, à communiquer plus efficacement et à générer de nouvelles opportunités commerciales. Aujourd’hui, les entreprises cherchent à démocratiser leurs données et à aligner leurs organisations sur la manière dont elles innovent, gèrent et exploitent les informations relatives aux clients.
Mais rien de tout cela n’est possible sans données propres pour alimenter vos systèmes.
Pour déployer avec succès une plateforme de données clients (CDP), vous devez disposer de données propres pour l’alimenter. Des données propres sont également nécessaires pour fentraîner l’intelligence artificielle et s’assurer que les algorithmes fournissent des analyses sûres et précises. De plus, le nettoyage des données ou data cleansing doit être considéré comme un objectif majeur pendant le processus de mise en œuvre d’une CDP.
Qu’est-ce que le nettoyage des données ou data cleansing ?
Le nettoyage des données, également connu sous le nom de « data scrubbing », « data cleansing » ou « data cleaning », est le processus de correction ou de suppression des données incorrectes, incomplètes, dupliquées, corrompues ou mal formatées dans un jeu de données. Le processus consiste à identifier les erreurs de données, puis à les corriger ou à les supprimer. Le nettoyage des données est un sous-ensemble de la stratégie et du processus global de gestion des données d’une organisation.
Le nettoyage des données peut s’avérer nécessaire pour diverses raisons. L’une des plus courantes consiste à résoudre les problèmes qui surviennent au cours du processus de consolidation des données. Lorsque les données sont intégrées au sein de plusieurs sources ou systèmes, les informations peuvent parfois être dupliquées, mal répertoriées ou corrompues. En bref, vos données peuvent être sales.
Le problème des données sales est que si elles sont introduites dans d’autres systèmes, elles donneront des résultats faussés et inexacts. Ces inexactitudes peuvent miner la confiance dans les analyses que les entreprises utilisent pour prendre des décisions basées sur des données.
Elle peut également avoir un impact sur les résultats. Selon une étude de Treasure Data, des données de mauvaise qualité peuvent entraîner un ciblage imprécis, une baisse de la productivité et un gaspillage des dépenses marketing.
Comprendre le nettoyage des données
La dispersion des données dans plusieurs silos est l’un des plus grands défis en matière de nettoyage des données. Les données doivent être centralisées dans une base de données telle qu’une CDP ou une autre solution de gestion des données afin que des normes de gestion des données appropriées puissent être appliquées. Pour les grandes entreprises, ou celles qui traitent d’énormes ensembles de données, les données peuvent souvent être un mélange de données structurées, non structurées et semi-structurées, ce qui rend l’intégration quelque peu difficile.
Quels sont les attributs de données « propres » ?
Il existe une variété d’attributs standards pour les données propres que les organisations utilisent pour surveiller et mesurer l’hygiène des données. Ceux sur lesquels vous déciderez de vous concentrer dépendront de votre entreprise, de votre stratégie, de vos clients et de votre secteur d’activité. Parmi les attributs pour des données propres, on peut citer
- Exactitude : Dans quelle mesure vos données sont-elles proches de leur valeur réelle ?
- Complétude : Le degré d’exhaustivité de votre jeu de données.
- Cohérence : Le degré de cohérence de vos données à travers vos jeux de données.
- Uniformité : degré d’uniformité de vos données par rapport à des mesures communes.
- Validité : conformité des données aux règles.
Comment nettoyer vos données
Il existe de nombreuses techniques et technologies différentes pour le nettoyage des données. La combinaison que vous utiliserez dépendra des types de données que vous possédez et que vous devez gérer. Voici quelques étapes de base pour s’assurer que l’hygiène des données est appliquée et validée de manière cohérente.
- Inspection et audit. Les organisations doivent comprendre les données dont elles disposent et l’état dans lequel elles se trouvent avant de les utiliser.
- Nettoyage. Le dédoublonnage de vos ensembles de données est l’une des premières étapes pour nettoyer vos données. La correction des erreurs structurelles et l’élimination des points de données non pertinents font également partie de cette étape. Les données manquantes doivent également être identifiées et ajoutées.
- Validation/Assurance Qualité. Les données doivent être inspectées après le processus de nettoyage pour s’assurer qu’elles sont conformes aux normes de gouvernance des données.
Garder vos données propres
La propreté des données est une exigence du marketing moderne. Cela ne semble peut-être pas très passionnant à première vue, mais si l’on considère tous les systèmes qui nettoient les données, cela devrait être une priorité pour les DSI, CDO et CMO tournés vers l’avenir.
Des données sales entraînent des redondances, un gaspillage d’efforts et de ressources, des opérations inefficaces et une mauvaise prise de décision. Et ne comptez pas déployer efficacement des solutions technologiques avancées en matière de marketing sans avoir au préalable nettoyé et épuré vos données – ce serait une mauvaise approche.
