Les entreprises gaspillent énormément d’argent à cause de données erronées. Comment assurer une meilleure qualité de vos données commerciales, c’est-à-dire les données concernant vos relations professionnelles comme vos clients, fournisseurs et prospects ? Nous vous expliquons en 4 étapes comment nettoyer et enrichir les données commerciales de votre organisation.
En 2016, les États-Unis ont enregistré une perte de 310 milliards de dollars générée par le manque de qualité des données collectées. Rien d’étonnant : la mauvaise qualité des données peut faire passer les entreprises à côté de possibilités de croissance économique et entraîner des prises de décisions non pertinentes, une gestion moins efficace du temps ainsi qu’une détérioration de la réputation. Vous disposez de données propres et enrichies ? Dans ce cas, vous pouvez découvrir de nouvelles possibilités pour faire croître votre chiffre d’affaires, vous accélérez et optimisez votre prise de décisions, et vous travaillez et prospectez plus efficacement.
Les facteurs qui affectent la qualité des données
Une multitude de facteurs affectent la qualité des données et, par conséquent, de nombreuses entreprises peuvent rencontrer des problèmes en raison de données incorrectes, incomplètes non pertinentes. La qualité des données se dégrade principalement pour les raisons suivantes :
- les données se trouvent dans différents silos ;
- les données sont utilisées par différents utilisateurs au sein d’une même organisation ;
- les jeux de données sont regroupés lors de fusions et d’acquisitions ;
- l’erreur humaine lors de la saisie, du traitement et de la maintenance des données est, de loin, le facteur principal de dégradation de la qualité des données.
Il est donc grand temps d’optimiser la qualité de vos données. Notre processus d’amélioration de la qualité des données commerciales repose sur 4 étapes clés :
Étape 1 : nettoyage des données
Vous travaillez avec des données polluées ? Dans ce cas, il est temps de procéder à la première étape : un grand nettoyage. Pour les organisations d’une certaine taille ou qui traitent de grandes quantités de données en raison de la nature des services qu’elles proposent, il est tout bonnement impossible de contrôler et corriger manuellement tous les fichiers d’entreprise. À cet effet, les entreprises spécialisées disposent néanmoins de solutions automatisées et efficaces.
Altares possède deux outils incontournables pour nettoyer des ensembles de données :
- La base de données de Dun & Bradstreet, qui contient des données sur plus de 300 millions d’entreprises dans le monde entier ;
- Le Numéro DUNS, un numéro d’identification unique à 9 chiffres associé immanquablement à une entreprise.
Une entreprise nous fournit un jeu de données ? Les numéros DUNS adéquats sont alors attribués aux fichiers d’entreprise et mis en correspondance avec la base de données de Dun & Bradstreet. Ainsi, les doublons, les entreprises qui ne sont plus actives et les entreprises faisant partie du même groupe peuvent être mis en évidence. Pour les données anormales, des suggestions de remplacement sont proposées sur la base des données vérifiées de Dun & Bradstreet.
L’entreprise reçoit ensuite l’ensemble de données nettoyé à travers un tableur ou directement dans son système CRM ou ERP. Altares Dun & Bradstreet fournit également un aperçu complet comprenant le nombre de fichiers concernant des entreprises qui ne sont plus en activité, le pourcentage de doublons et les informations non conformes.
Étape 2 : maintenance des données
Ce qui est propre doit le rester. Dans 90 % des cas, les données sont polluées en raison d’erreurs commises lors d’une intégration manuelle. La meilleure mesure de protection de la qualité consiste donc à veiller à ce que les données soient correctement saisies directement.
Pour ce faire, vous pouvez coupler votre système ERP ou CRM à la base de données de Dun & Bradstreet à l’aide d’une API. Toutes les données – neuves et existantes – sont alors directement contrôlées, corrigées et complétées. Ainsi, la saisie manuelle est réduite et les données sont toujours à jour, correctes et cohérentes dans les différentes applications. La cohérence est en effet l’une des principales exigences en matière de qualité des données.
Étape 3 : ajout de données commerciales externes
Une fois nettoyées, les données ne demandent qu’à être enrichies. En d’autres termes, il s’agit d’apporter une valeur ajoutée aux données existantes. Comment ? En reliant des fichiers, en faisant correspondre des statistiques ou en ajoutant de nouveaux éléments de données à un jeu existant, par exemple.
Altares Dun & Bradstreet fournit des données vérifiées relatives aux entreprises. Vous pouvez ainsi enrichir vos bases de données avec de nombreuses informations telles que les codes de secteur d’activité, les codes géographiques, la structure du groupe, les coordonnées et le numéro DUNS de vos clients, fournisseurs et prospects. Vous disposerez alors d’une vue complète et vérifiée de vos relations professionnelles.
Étape 4 : utilisation de données en temps réel
Pour couronner le tout, vous pouvez utiliser en temps réel davantage de données et d’informations de haute qualité concernant vos relations commerciales grâce à la base de données de Dun & Bradstreet. Il s’agit d’une forme de Data as a Service (DaaS). En effet, vous disposez de données et d’informations commerciales en temps réel, à la demande, en ligne, où et quand vous le souhaitez.
Notamment :
- Évaluations de crédit et de performances
- Indicateurs et modèles prédictifs
- Décisions judiciaires
- Listes de sanctions
- Informations au sujet des bénéficiaires effectifs
- Des outils de gestion des données de référence onéreux ?
De nombreuses entreprises sont conscientes de l’importance de la qualité des données et investissent dans des outils de gestion des données de base. Voilà une approche judicieuse, mais il est essentiel de s’assurer de la nécessité de ce genre d’outils avant de les acquérir.
En suivant ce plan en 4 étapes, vous pourrez optimiser la gestion de vos données de référence. Le couplage avec la base de données de Dun & Bradstreet évite que vos données de base relatives à vos relations commerciales soient enregistrées différemment dans divers systèmes et applications. En effet, elles sont automatiquement corrigées et complétées dans l’ensemble de votre organisation.
Qui dit bonnes décisions, dit bonnes données
Une mauvaise qualité de données peut nuire aux objectifs de votre entreprise. Même si vous disposez d’un CRM ou d’un ERP onéreux, une mauvaise qualité des données entraîne aussi de mauvaises décisions. Comme l’a expliqué Scott Taylor, expert en données chez Dun & Bradstreet : « Les bonnes décisions basées sur de mauvaises données sont de mauvaises décisions dont vous n’avez pas encore connaissance. »
Vos données sont polluées ? Dans ce cas, la règle « garbage in, garbage out » (qui dit mauvaises données, dit mauvais résultats) s’applique à votre processus décisionnel. Ces étapes garantissent une meilleure qualité de vos données. Vous pouvez ainsi concrétiser vos décisions : « gold in, gold out ».
