Podcast : La valeur de la gestion des données de référence

Anne de Geus
10 décembre 2020 - Temps de lecture 5 minutes

L’achat de données n’est pas compliqué, mais il est généralement bien plus complexe de les intégrer, de les importer, de les traiter et de les utiliser correctement. Afin de bénéficier d’une valeur ajoutée maximale, il est nécessaire de gérer efficacement les données de référence. Comment s’y prendre ? Nous vous l’expliquons en détail dans ce podcast.

Kunal Doerbali, notre expert en données, était l’invité de Dataloog, l’émission néerlandaise sur les big data. À cette occasion, il a expliqué comment parvenir à une informatisation réussie grâce à la mise en œuvre d’une stratégie multicanale. En tant que consultant en données de base, il jouit de nombreuses années d’expérience, mais dans son rôle de gestionnaire, d’utilisateur et de conseiller, il est conscient des avantages d’une bonne qualité des données. Durant la première émission, l’accent est mis sur les possibilités et techniques de gestion des données de référence (master data management – MDM). La deuxième émission était consacrée à un cas concret où les capacités et l’expertise ont été combinées afin d’assister Manpower dans sa quête de renouvellement.

1. La valeur de la gestion des données de référence

La gestion des données avec ou sans algorithmes est impossible en l’absence de données correctes et cohérentes. Comment fonctionne vraiment la gestion des données de référence ? Dans ce podcast, Kunal Doerbali apporte une réponse claire à cette question. Il nous apprend que la gestion des données de base ne représente pas une dépense, mais plutôt une possibilité de faire baisser les coûts d’achat, de répondre aux exigences en matière de conformité et surtout, d’attirer des clients plus intelligemment. Nous apprenons également comment le numéro DUNS, un numéro d’identification unique pour les entreprises, met en évidence les structures des entreprises. Comment la société ABN-AMRO a-t-elle mis de l’ordre dans ses données ? Vous le découvrirez dans cette émission.

Écoutez la première émission : La valeur de la gestion des données de référence

2. Le cas pratique et le plan en plusieurs étapes de Manpower pour la gestion des données de référence

Dans cette émission, Kunal nous fait voyager dans le processus d’intégration de la gestion des données de base. Il se penche notamment sur un cas pratique et explique les étapes qu’a franchies Altares chez Manpower pour parvenir à l’implémentation de la gestion des données de référence. Vous ne trouverez pas plus concret ! Il décrit de manière très concrète ce qu’est devenue la qualité des données à l’heure actuelle et comment la mesurer. De plus, Kunal détaille la marche à suivre pour implémenter la gestion des données de référence au sein de votre organisation. Enfin, il explique comment Altares a aidé Manpower à définir ces étapes en vue de la mise en œuvre de la gestion des données de base. À vos bics et papiers !

Écoutez la deuxième émission : Le plan par étapes pour la gestion des données de référence

Le manuel de la Data Detox

Les données polluées sont la raison pour laquelle les entreprises perdent de l’argent partout dans le monde. Les concurrents qui mettent en place une stratégie plus intelligente en matière de données ont une longueur d’avance. Le remaniement des processus et politiques en matière de données demande du temps et des efforts, mais sera, à terme, une source de bénéfices et de nouvelles possibilités pour l’ensemble de l’organisation. Kunal a rédigé un manuel dans lequel il explique comment parvenir à une data detox, épurer votre CRM et définir des objectifs personnels en 5 étapes.

Les dirty data (données erronées, incomplètes ou incohérentes) coûtent très cher aux entreprises partout dans le monde. Ces dernières voient fondre leurs bénéfices parce qu’elles ne peuvent rivaliser avec des concurrents qui disposent de solutions et de méthodes d’analyse plus intelligentes. Ce n’est qu’à travers une meilleure organisation et l’automatisation de leur gestion des données qu’elles pourront éviter la présence de dirty data et les coûts qu’elles entraînent, ainsi qu’un maximum d’erreurs humaines.

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