Lutte pour la qualité des données : nettoyer et enrichir ses données d’entreprise en 4 étapes

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À propos de ce livre blanc

La lutte pour la qualité des données est menée sur de nombreux fronts. La qualité peut ainsi être ternie de diverses façons. Par exemple, de nombreux fichiers sont incorrects en raison d’erreurs humaines et les données se perdent fréquemment dans des silos au sein de méandres de systèmes et d’applications. Afin de rehausser la qualité de vos données, plusieurs étapes doivent être respectées. Tout d’abord, il est nécessaire de les nettoyer. Ensuite, vous pouvez les enrichir, au besoin. Dernière ligne droite : veiller à ce qu’elles restent propres.

Dans ce livre blanc, nous nous penchons sur le nettoyage et l’enrichissement de vos données commerciales, c’est-à-dire les données relatives à vos relations professionnelles (clients, fournisseurs et prospects). En premier lieu, nous expliquons l’importance de la qualité des données. Ensuite, nous abordons la possibilité de nettoyer et d’enrichir vos données d’entreprise au moyen d’un plan en 4 étapes. Enfin, nous étudions les avantages que présente une qualité des données optimale pour votre entreprise ainsi que les obstacles auxquels vous pourriez vous heurter en raison de données erronées.

  • La qualité des données : de quoi s’agit-il, exactement ?

    Comment mesurer la qualité des données ? Elle est déterminée par la proportion de données qui remplissent 5 critères. Nous les détaillons dans notre livre blanc. Nous présentons également les avantages et inconvénients d’un travail sur la qualité des données.
  • Comment nettoyer ses données ?

    Les données commerciales erronées représentent une menace pour la poursuite de vos objectifs opérationnels. Vous constatez des irrégularités dans vos données de base ? Dans ce cas, il est temps de procéder à un grand nettoyage.
  • Enrichir les données : une valeur ajoutée grâce aux données d’entreprise

    La méthode pour améliorer la qualité des données : les enrichir. L’objectif du nettoyage est d’éliminer les données erronées. L’enrichissement vise quant à lui à apporter une valeur ajoutée aux données existantes. Découvrez la marche à suivre.

22 pages

Temps de lecture : 17 minutes

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