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Gestion de la qualité des données
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Dans pratiquement chaque entreprise, on est confronté au problème de qualité des données dont l’intérêt est indéniable. Non seulement, parce que les données sont depuis longtemps reconnues comme ressources stratégiques mais aussi parce qu’il s’agit ici d’un sujet que tout un chacun peut commenter suite à sa propre expérience.
  • Les responsables des bases de données doivent souvent faire face à un manque de moyens susceptibles d’évaluer la qualité des données et de localiser les sources potentielles d’erreurs.
  • Les responsables marketing, contrôleurs de gestion, responsables produits ou conseillers en clientèle sont obligés de disposer d’une qualité de données sûre.
  • Une gestion rigoureuse des données est un devoir vis-à-vis du client et des partenaires commerciaux qui en général confie à l’entreprise une grande quantité d’informations. D’ailleurs ceci ne reste pas sans une influence considérable sur le succès de l’implémentation de la gestion der service clientèle.

Les projets concernant la qualité des données une fois implémentés présenteront non seulement un avantage au niveau de la compétitivité grâce à une utilisation importante d’informations dans presque tout les secteurs de l’entreprise mais ils permettront aussi dans un cadre plus large des réductions sur les coûts d’exploitation. La qualité des données peut être améliorée d’une manière continue et avec un effort minimum dans le cas où les processus d´assurance de la qualité des données sont intégrés et établis. Ainsi, ces projets peuvent augmenter la valeur des banques de données centralisées, Data Warehouses. Selon notre expérience la méthodologie des Balanced Scorecards permet de contrôler et de diriger le travail sur la qualité des données. Les points suivants sont essentiels à une amélioration durable:

  • L´évaluation et la visualisation de la qualité des données
  • La coopération entre utilisateurs et producteurs des données
  • La mise à disposition d’ outils pour mener des tests d’évaluation qualitatifs
  • Processus permettant l’analyse et la neutralisation des sources d’erreurs

Les projets de qualité des données ne réservent pas que des mauvaises surprises. Souvent ils montrent que les données existantes possèdent une qualité suffisante pour certaines utilisations, et si cela n’est pas le cas ils decouvrent l'existence des données alternatives de meilleure qualité.

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