Dans le paysage contemporain des affaires, les données ne représentent pas seulement une ressource précieuse, mais elles sont aussi un élément stratégique clé pour la prise de décisions. Cependant, il est important de noter que la qualité des données joue un rôle crucial dans leur utilité.

En effet, Chez Mydral, nous constatons que des données de mauvaise qualité peuvent avoir un impact stratégique majeur et souvent négatif sur la performance des entreprises.

Cet article explore les défis associés à la mauvaise qualité des données et présente des stratégies pour évaluer et améliorer cette qualité. L’objectif est de garantir que les données soutiennent efficacement les objectifs stratégiques de votre organisation.

Des données de mauvaise qualité peuvent ainsi entraver la capacité d’une entreprise à détecter et à réagir rapidement aux nouvelles opportunités. En effet, les informations obsolètes ou incorrectes peuvent conduire à des décisions tardives ou manquées. Affectant par conséquent la compétitivité sur le marché.

Corriger les erreurs de données après coup peut être une tâche coûteuse et chronophage. Les ressources humaines, consacrées à la correction des erreurs pourraient être mieux utilisées à des tâches à plus forte valeur ajoutée si, les données étaient fiables dès le départ. 

La première étape pour améliorer la qualité des données est de définir des critères clairs : 

– Exactitude : Les données doivent être précises et exemples d’erreurs. 

– Complétude : Toutes les informations pertinentes doivent être présentes. 

– Cohérence : Les données doivent être compatibles et uniformes à travers les systèmes et les bases de données. 

– Actualité : Les données doivent être à jour pour refléter les conditions actuelles. 

– Accessibilité : Les données doivent être facilement accessibles aux utilisateurs autorisés. 

– Fiabilité : Les sources de données doivent être fiables et vérifiables. 

Établir une gouvernance des données claire et solide est essentiel : 

– Élaboration de Politiques : Définir des politiques et des procédures pour garantir la qualité et la sécurité des données. 

– Définition de Responsabilités : Attribuer des rôles spécifiques pour la gestion et la qualité des données. 

La formation continue du personnel sur l’importance de la qualité des données et sur les meilleures pratiques est donc cruciale pour maintenir des normes élevées. De plus, elle favorise une culture axée sur les données au sein de l’organisation.

L’automatisation des processus de vérification et de correction des données permet donc non seulement de réduire les erreurs, mais aussi d’améliorer l’efficacité opérationnelle globale de l’entreprise.
En outre, l’industrialisation et l’outillage consistent à déployer des outils de Data Management pour pérenniser la qualité des données dans le temps.
Par ailleurs, l’application de nouvelles technologies, notamment l’IA, peut grandement contribuer à l’amélioration de la qualité des données.

Mydral a récemment développé, pour un client majeur dans le secteur de la distribution, une solution innovante basée sur l’IA générative. En effet, cette technologie corrige automatiquement les erreurs de saisie manuelle dans les descriptifs de produits, une catégorie de données souvent non structurées.
Ainsi, grâce à cette solution, l’entreprise a réduit de plus de 50% les erreurs de saisie en quelques semaines. De plus, cette réduction a permis à l’entreprise non seulement de gagner en efficacité, mais aussi d’éviter des amendes pour non-respect de ses obligations déclaratives.
En conséquence, cette réussite démontre l’impact immédiat et mesurable d’une automatisation intelligente sur la qualité des données et, par conséquent, sur les performances globales de l’entreprise.

L’automatisation des processus de vérification et de correction des données permet non seulement de réduire les erreurs, mais aussi d’améliorer l’efficacité opérationnelle globale de l’entreprise.
Par ailleurs, l’industrialisation et l’outillage consistent à déployer des outils de Data Management afin de pérenniser la qualité des données dans le temps. Enfin, l’application de nouvelles technologies, notamment l’IA, peut également grandement contribuer à l’amélioration de la qualité des données.

En conséquence, la qualité des données est un impératif stratégique pour toute entreprise cherchant à prospérer dans un environnement concurrentiel.
Par ailleurs, chez Mydral, nous nous engageons à vous fournir les conseils et les outils nécessaires pour évaluer, améliorer et maintenir la qualité de vos données.
Ainsi, en adoptant une approche proactive en gestion des données, vous pouvez non seulement éviter les pièges des données de mauvaise qualité, mais aussi transformer vos informations en un atout stratégique puissant pour stimuler la croissance et l’innovation.

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