Data quality : une méthode de gestion des données !

Data quality : une méthode de gestion des données !

L’informatique a transformé les rapports entre professionnels et particuliers, aussi bien en terme de consommation que de relations clients. Alors, à l’ère du Big Data et de la collecte de données, de nouveaux enjeux sont apparus, notamment en ce qui concerne la gestion des données. De nouvelles solutions sont donc apparues. Parmi elles, Data quality s’affirme comme une solution d’avenir. Proposition !

De nouveaux enjeux

data quality une méthode de gestion des données 2

Pour les professionnels, la collecte des données a complètement changé depuis une dizaine d’années. Entreprises, compagnies de service, associations, tous sont concernés par ces évolutions qu’a entraîné le numérique, notamment en ce qui concerne la relation client. Comprendre les besoins des consommateurs, leurs méthodes de consommation, et réussir à anticiper les prochaines tendances, voilà autant d’enjeux qui sont aujourd’hui à portée de main. Néanmoins, cela représente des milliers de données qu’il s’agit d’exploiter au mieux mais aussi d’organiser.

Du côté des consommateurs, cela s’est aussi avéré être pénible parfois : recevoir tous les jours le même type de mails, répondre pour la énième fois au même questionnaire, autant d’inconvénients de ces échanges constants et trop souvent mal ciblés. Ainsi, ils sont de plus en plus nombreux à ne plus donner leur adresse e-mail ou leur numéro de téléphone, craignant d’être harcelé par des offres dont ils n’ont que faire.

Ainsi, des entreprises spécialisées dans le traitement des données se sont tournées vers ces nouveaux enjeux pour proposer des solutions adaptées. Data quality fait partie de ces solutions. L’objectif ? Permettre un traitement optimal des données dans l’intérêt des entreprises et des clients, voilà l’ambition de ce type de solution que nous nous proposons de vous faire découvrir.

Qu’est-ce que c’est ?

Data digital flow

Le Data quality management est une branche de la communication qui se spécialise dans la gestion des informations recueillies par des moyens informatiques : méthodes de consommation, besoins et envies des consommateurs, dernières tendances mais aussi référencement d’une entreprise, image de marque… autant d’informations qui se retrouvent sous la forme de milliers de données compilées dans des banques de données parfois difficiles à exploiter.

La première ambition de la Data quality management est d’assurer à l’entreprise une communication facile et pratique. Gestion des changements d’adresse, mise à jour des moyens de contact, mais aussi enrichissement des domaines de la communication, l’idée principale est de permettre à une entreprise d’avoir une visibilité optimale pour pouvoir échanger avec ses clients sans apparaître comme une entité abstraite.

Ensuite, en recueillant des données aussi bien grâce à des ressources internes qu’à des partenariats externes, la Data quality management constitue des bases de données exploitables par les professionnels selon leurs besoins, leurs marchés et leurs produits. Ainsi, l’échange entre professionnels et particuliers se veut plus adapté, plus efficace, et plus respectueux des consommateurs. Tous types de données sont ainsi collectées afin de définir le profil du consommateur concerné dans le but de lui proposer un produit ou un service adapté à sa situation, plutôt que de lancer des avis aléatoires en espérant une réponse.

Une question éthique

L’atout du Data quality management est de vouloir respecter une certaine éthique. Plutôt que de prendre contact avec le client par des moyens détournés, il s’agit de profiter de bases de données déjà constituées – par la Poste, Orange, assurances – qui permettent de dresser un portrait des consommateurs. Ces données sont ensuite classées et répertoriées selon différentes catégories. A terme, cela permet de proposer un service adapté à la fois aux entreprises et aux particuliers.

Dans une société de plus en plus connectée, ces nouvelles tendances vont se développer et nos données sont collectées de manière unilatérale. Il s’agit donc de réussir à développer des méthodes de gestion de ces données qui soient moins intrusives et respectueuses de l’intimité des consommateurs.