La Data s’impose comme un catalyseur décisif de performance, à condition qu’elle soit exacte, utile, pertinente et fiable pour rationaliser la prise de décision. Et c’est ici qu’intervient la qualification des données, un processus continu et rigoureux qui permet d’évaluer, de vérifier et de valider les données contenues dans une BDD en suivant plusieurs étapes clés, allant de l’identification des données les plus pertinentes pour l’activité à la mise à jour et à l’enrichissement des données.
Objectif : mettre en place d’une approche globale de gestion de la qualité des données, assurant que les entreprises disposent d’informations précises et exploitables pour soutenir leurs objectifs stratégiques et opérationnels.
Tout au long de cet article, nous explorerons la spécificité de la qualification des bases de données en la distinguant des notions voisines comme le Data Cleaning, le Data Profiling et le Data Enrichissement. Nous présenterons également un exemple concret de qualification de base de données dans le secteur du e-commerce, mettant en évidence les avantages associés à la mise en œuvre de cette démarche et les risques en cas de négligence.
Qu’est-ce que la qualification des bases de données ?
La qualification des bases de données est le processus par lequel on évalue, vérifie et valide la qualité, la pertinence et l’exactitude des données contenues dans une base de données. Ce processus implique généralement plusieurs étapes clés, comme :
- L’identification des données pertinentes pour l’entreprise ou le projet en question
- La vérification de l’exactitude et de la cohérence des données, notamment en ce qui concerne les erreurs de saisie, les données manquantes et les doublons
- La validation des données pour garantir qu’elles répondent aux normes de qualité et de pertinence établies par l’entreprise
- La mise à jour et l’enrichissement des données, afin de garantir leur « actualité » et leur exhaustivité.
Il est important de noter que la qualification des bases de données est un processus continu, qui nécessite un suivi régulier et une mise à jour permanente pour s’assurer que les données restent fiables et pertinentes au fil du temps. Cette démarche s’inscrit dans une approche globale de gestion de la qualité des données (Data Quality Management, DQM), visant à garantir que les entreprises disposent d’informations précises, pertinentes et exploitables.
Désambiguïsation : la qualification des bases de données vs. notions voisines
Afin de mieux comprendre la spécificité de la qualification des bases de données, il est essentiel de la distinguer des notions voisines comme le Data Cleaning, le Data Profiling et le Data Enrichissement. Bien que ces concepts soient liés et souvent utilisés conjointement, ils se différencient par leur objectif, leur portée et leurs méthodes.
#1 Data Cleaning (ou Cleansing)
Le Data Cleaning, Data Cleansing ou nettoyage de données, consiste à détecter et à corriger les erreurs et les incohérences présentes dans les données. Il s’agit d’une étape essentielle du processus de qualification des bases de données qui implique la suppression des doublons, la correction des erreurs de saisie et la normalisation des formats de données.
#2 Data Profiling
Le Data Profiling est l’analyse des données pour en déterminer la qualité, la structure et les schémas. Ce processus permet de mieux comprendre les données et d’identifier les anomalies ou les problèmes potentiels. Le Data Profiling contribue à la qualification des bases de données en fournissant un aperçu de la situation actuelle des données, mais il ne se concentre pas directement sur la résolution des problèmes identifiés.
#3 Data Enrichissement
Le Data Enrichissement consiste à ajouter des informations supplémentaires ou à améliorer la qualité des données existantes en les complétant, les enrichissant ou en les mettant à jour à l’aide de sources externes ou de méthodes d’analyse avancées.
Qualification des données : exemple concret dans le e-commerce
Prenons l’exemple d’une entreprise de e-commerce fictive, qu’on appellera « StyleDirect », spécialisée dans la vente de vêtements et d’accessoires de mode. StyleDirect dispose d’une base de données clients contenant des informations comme le nom et prénom, l’e-mail, le numéro de téléphone, l’adresse postale, l’historique d’achat et les préférences des clients.
La qualification de cette base de données est cruciale pour assurer l’efficacité des campagnes marketing, la satisfaction des clients et, plus largement, la rentabilité de l’entreprise.
Voici un exemple détaillé du processus de qualification de la base de données pour StyleDirect.
#1 Identification des données pertinentes
StyleDirect détermine les données essentielles pour ses activités, par exemple : les informations de contact, l’historique des achats et les préférences des clients en matière de produits et de communication.
#2 Data Cleaning
- Suppression des doublons : StyleDirect identifie et supprime les enregistrements clients en double en utilisant des algorithmes de détection de doublons basés sur des critères comme le nom, l’adresse email et le numéro de téléphone
- Correction des erreurs : StyleDirect vérifie et corrige les erreurs de saisie comme les fautes de frappe dans les noms et les emails en utilisant des techniques de validation et de correction automatiques.
#3 Data Profiling
StyleDirect analyse la qualité, la structure et les schémas de sa base de données pour mieux comprendre les données et identifier les anomalies ou les problèmes potentiels. Par exemple, elle peut détecter des clients ayant un historique d’achat inhabituellement élevé, ce qui peut indiquer une fraude ou un problème technique.
L’entreprise peut également identifier les clients qui retournent un pourcentage anormalement élevé de leurs commandes… un comportement qui peut révéler plusieurs problèmes comme :
- Insatisfaction des clients : les retours fréquents pourraient signifier que les clients sont insatisfaits de la qualité des produits, de la précision des descriptions sur le site web ou de l’adéquation des articles à leurs besoins
- Abus de la politique de retour : certains clients pourraient exploiter la politique de retour de StyleDirect pour utiliser temporairement des articles sans les payer, ce qui entraîne des coûts supplémentaires pour l’entreprise et des pertes de revenus potentielles
- Problèmes logistiques : un taux élevé de retours pourrait également révéler des problèmes liés à la gestion des stocks, à l’emballage ou à l’expédition, ce qui entraîne des erreurs dans les commandes et une insatisfaction des clients.
#4 Segmentation des clients
Après avoir nettoyé et évalué la qualité des données, StyleDirect segmente sa base de données clients en fonction de critères spécifiques comme :
- Le montant et fréquence des achats passés ;
- Les préférences de produits (catégories, marques et styles) ;
- L’engagement envers les communications marketing (taux d’ouverture des emails, clics sur les liens, etc.).
#5 Data Enrichment
StyleDirect enrichit sa base de données avec des informations démographiques supplémentaires et utiles comme l’âge, le sexe ou la situation géographique, en utilisant des sources de données externes ou des techniques d’analyse prédictive.
L’entreprise va également compléter les préférences des clients en matière de produits et de communication en analysant les données d’interaction sur son site web : pages visitées, articles mis dans le panier et recherches effectuées.
#6 Validation et mise à jour des données
StyleDirect valide régulièrement les données de sa base pour s’assurer qu’elles restent à jour et pertinentes sur la durée. Par exemple, elle peut envoyer des emails de confirmation aux clients inactifs ou mettre à jour les données d’achat après chaque nouvelle transaction.
En suivant ce processus détaillé de qualification de base de données, StyleDirect s’assure que ses données sont précises, pertinentes et exploitables pour soutenir la prise de décision. Grâce à ces données qualifiées, StyleDirect peut mieux cibler ses campagnes marketing (meilleur ROI), améliorer la satisfaction de ses clients et optimiser ses ressources, ce qui se traduit par une meilleure performance globale et une rentabilité accrue.
Synthèse : pourquoi faut-il impérativement qualifier sa base de données ?
Nous avons compilé dans ce tableau les avantages décisifs de la qualification des données ainsi que les risques associés à une base de données non qualifiée.
| Élément | Intérêt | Risque si Data non qualifiée |
| Exactitude des données | Fiabilité et précision des informations stockées | Décision erronées basées sur des données inexactes |
| Meilleure prise de décision basée sur des données fiables | Efforts marketing inefficaces ou contre-productifs | |
| Perte de confiance des clients et détérioration de la réputation de l’entreprise | ||
| Pertinence des données | Identification des données cruciales pour l’entreprise et ses objectifs | Allocation inefficace des ressources sur des données non pertinentes |
| Concentration sur les informations les plus utiles pour la prise de décision | Prise de décision basée sur des informations obsolètes ou non pertinentes | |
| Difficulté à identifier et résoudre les problèmes opérationnels | ||
| Intégrité des données | Cohérence et homogénéité des données entre différentes sources et systèmes | Incohérences et erreurs de communication entre les systèmes et les départements |
| Simplification des processus d’intégration et de consolidation des données | Difficultés d’analyse et d’exploitation des données en raison des incohérences | |
| Perte de temps et d’efforts pour résoudre les problèmes de données | ||
| Actualisation des données | Maintien des informations à jour et pertinentes au fil du temps | Prise de décisions basées sur des informations obsolètes ou dépassées |
| Adaptation aux changements du marché et aux évolutions des besoins des clients | Difficulté à anticiper et à répondre aux tendances et aux opportunités du marché = manque à gagner latent | |
| Détérioration de l’efficacité des stratégies de marketing et de vente | ||
| Accessibilité des données | Facilitation de l’accès et de la compréhension des données par les utilisateurs | Perte de temps et de productivité pour rechercher et comprendre les données |
| Collaboration et partage d’informations améliorés entre les départements | Mauvaise communication et prise de décisions déconnectées entre les départements (désalignement) | |
| Difficulté à tirer des enseignements exploitables des données |
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