Le Data Quality Management (DQM) pour consolider votre politique RSE

Au-delà de son impact direct sur le volet business, la qualité des données revêt un enjeu environnemental évident, à fortiori dans un contexte où le volume de la Data collectée et consommée progresse à un taux vertigineux depuis une décennie. Comment activer le levier du Data Quality Management (DQM) pour consolider votre politique RSE, en complément de son impact sur votre performance marketing et commerciale ?

Le poids énergétique de la Data : les chiffres qui fâchent

La digitalisation effrénée des entreprises, des parcours d’achat (B2B et B2C) et des habitudes de communication s’est accompagnée d’une explosion sans précédent du volume de données générées et consommées. Selon une étude de l’International Data Corporation (IDC), le « monde numérique » était estimé à 33 zettabytes en 2018 et devrait atteindre 175 zettabytes d’ici 2025, soit une multiplication par plus de cinq en à peine sept ans.

Ces chiffres vertigineux témoignent d’une évolution logique et prévisible, entamée depuis la démocratisation du web à la fin des années 1990. Mais ils ont également une contrepartie énergétique significative, qui croît chaque année à un rythme exponentiel. En effet, le stockage, le traitement, l’analyse et la transmission de ces données consomment de l’énergie, essentiellement électrique, contribuant directement aux émissions de gaz à effet de serre. Selon une estimation du Think Tank The Shift Project, le numérique consomme à lui seul environ 4 % de l’énergie mondiale, avec une croissance annuelle de 9 %. Et selon RDA France, en 2030, la Data sera responsable de plus de 15 % des gaz à effet de serre émis à l’échelle mondiale.

D’un autre côté, la production et l’élimination des infrastructures numériques (serveurs, centres de données, équipements réseau) génèrent également des déchets électroniques, ou « e-déchets », qui ont également un impact environnemental conséquent. En 2019, l’ONU rapportait que 53,6 millions de tonnes de e-déchets avaient été générées à l’échelle mondiale, un chiffre là encore en augmentation constante.

Enfin, il est essentiel de prendre en compte l’énergie « grise », c’est-à-dire l’énergie consommée lors de la fabrication et la fin de vie des équipements numériques, qui représente une part importante de l’empreinte carbone de la Data. Le monde de la Data est dématérialisé dans l’imaginaire collectif, mais son impact sur la planète est bien réel.

L’impact environnemental des données de mauvaise qualité

Le poids énergétique de la Data ne se limite pas seulement à son volume global. Il y a un critère « qualité » qui pèse dans l’équation.

Des données incorrectes, obsolètes, dupliquées, incomplètes, incohérentes et/ou inutiles représentent une perte d’efficacité pour les entreprises (sur le volet vente et marketing essentiellement), mais elles ont également un coût environnemental considérable.

Premièrement, l’accumulation de données de mauvaise qualité nécessite de l’espace de stockage supplémentaire, ce qui se traduit par une consommation d’énergie élevée. Une part considérable des données stockées dans le cloud peut être considérée comme de la « Dark Data », c’est-à-dire des données inutilisées ou inutiles qui consomment de l’énergie tout au long de leur cycle de vie, de leur stockage à leur élimination.

Ensuite, les données de mauvaise qualité, qui ne sont pas identifiées en tant que telles, donnent généralement lieu à un workflow plus ou moins conséquent (stockage, analyse, traitement…). 

Pire : en règle générale, des données de mauvaise qualité nécessiteront un traitement plus long que les données fiables et valides, dans la mesure où l’entreprise devra les challenger pour se rendre compte de leur mauvaise qualité, par exemple après avoir remarqué la hausse du taux de hard bounce dans une campagne d’emailing ou du taux de colis non délivrés à l’issue d’une campagne postale. Cette augmentation du temps de traitement se traduit par une consommation d’énergie supplémentaire.

Enfin, les conséquences de la mauvaise qualité des données ne se limitent pas à la consommation énergétique. Les erreurs ou les incompréhensions générées par ces données peuvent entraîner des actions inutiles, comme l’envoi de courriers à des adresses incorrectes ou le traitement de commandes dupliquées. Ces actions ont également un impact environnemental qui vient alourdir l’empreinte carbone de l’entreprise.

 

Le Data Quality Management et son impact sur le volume de données

Le Data Quality Management (DQM) est une approche systématique qui vise à améliorer la qualité des données au sein d’une organisation. On parle essentiellement de la collecte de données, de leur validation, nettoyage et analyse afin d’assurer la précision, la cohérence, la pertinence, la sécurité et l’accessibilité de l’information.

Le DQM s’attaque à la fois à l’amont et à l’aval de la problématique, en filtrant les données avant leur saisie dans le système, puis en nettoyant les bases de données existantes, le cas échéant (curatif). Synthèse :

 

1. 1. Vérification et correction des données lors de la soumission des formulaires : les solutions DQM peuvent être intégrées dans les formulaires en ligne pour vérifier la précision et l’exactitude des informations lors de leur saisie, dans le cadre de la génération de leads. Par exemple, la vérification des adresses email, des numéros de téléphone, des codes postaux ou des informations d’identification d’entreprise peut aider à éviter la collecte de données incorrectes ou inutiles. Vous réduisez non seulement le volume des données stockées, mais aussi les erreurs qui peuvent conduire à des actions inutiles et à une consommation d’énergie supplémentaire.

1. 1. Traitement en batch des données de mauvaise qualité : les outils de DQM peuvent être utilisés pour nettoyer les bases de données existantes, en identifiant et en supprimant les informations incorrectes, dupliquées ou obsolètes. Cette réduction du volume de données se traduit par une baisse de la consommation d’énergie pour le stockage et le traitement, et une amélioration de l’efficacité énergétique des opérations commerciales 

1. 1. Dédoublonnage des bases de données : le DQM permet également d’identifier et de supprimer les enregistrements en double sur une base de données. Vous évitez ainsi le gaspillage d’espace de stockage mais aussi les actions inutiles que peuvent entraîner ces doublons, comme l’envoi de plusieurs courriers électroniques ou postaux à la même adresse 

1. Enrichissement des bases de données B2B : de façon plus indirecte, le processus d’enrichissement des bases de données, qui permet d’ajouter ou de mettre à jour des informations à partir de sources fiables pour compléter les données existantes, permet de cibler de manière plus précise les efforts marketing et commerciaux, en évitant par exemple des envois postaux ou des appels téléphoniques inutiles à des entreprises non pertinentes. Cette approche permet de réduire le volume de ressources matérielles consommées (papier, électricité, carburant pour les livraisons), contribuant ainsi à réduire l’empreinte carbone de l’entreprise.

Data Enso : le DQM au service de votre performance globale

Data Enso a développé une large gamme de solutions de Data Quality Management intuitives, performantes et RGPD-compliant. Nous vous aidons à mobiliser votre capital Data au service de votre performance au sens large :

 

• • Performance marketing et commerciale : optimisation des efforts de génération de leads et d’acquisition de clients, amélioration du ciblage, optimisation des ressources de vos campagnes, informations précises et fiables à destination de la force de vente 

• • Optimisation du coût de revient, en éliminant les données inutiles ou redondantes pour réduire les coûts de stockage et de traitement de la Data, mais aussi en améliorant l’efficacité des opérations commerciales et marketing

• • Réputation de votre nom de domaine, en évitant l’envoi d’emails à des adresses inexistantes ou obsolètes 

• • Politique RSE : en réduisant votre consommation d’énergie grâce à une meilleure gestion des données, vous pouvez contribuer à l’effort global de réduction des émissions de carbone. En communiquant sur cet engagement, vous contribuez à votre image de marque et à votre marque employeur.

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