Ne restez pas bloqué dans le « régime yoyo » de la qualité des données

Quatre façons de transformer vos pratiques de gestion des données

En gérant des initiatives de données maîtresses, diriger ou participer à des efforts de qualité des données peut ressembler à un « régime yoyo », semblable aux hauts et aux bas des régimes infructueux auxquels beaucoup d'entre nous s'engagent généralement au début de la nouvelle année. Dans notre cas, il s'agit de nos efforts cycliques pour améliorer la qualité de nos données et commencer l'année sur de nouvelles bases.

Comment pouvons-nous transformer cette pensée yoyo en un processus progressif et transformateur qui permettra de résoudre durablement les problèmes de données et de les améliorer à long terme ? Voici quatre meilleures pratiques qui pourraient nous aider.

Développer et communiquer des mesures et des objectifs

Avant de lancer une initiative de qualité des données, ponctuelle ou non, consignez l'objectif de vos efforts et les résultats obtenus. Les buts et objectifs doivent être spécifiques et clairs. Par exemple, l'objectif organisationnel global pourrait être le suivant : « Nous voulons enrichir 80 % de nos données de contact avec des titres et des attributs de courrier électronique d'ici la fin du deuxième trimestre ». Cet objectif devrait être suivi de bases de référence spécifiques : Quelle part de ces 80 % l'initiative devra-t-elle couvrir ? S'agira-t-il de tout ce qui a été créé avant le dernier trimestre ? Soyez précis pour que tout le monde comprenne. Ensuite, fournissez un calendrier continu de mises à jour des mesures à vos parties prenantes et des renseignements sur la hiérarchisation des priorités et les dates cibles. Une fois que vous avez ces informations, envoyez-les à l'heure et à la cadence promises - RELIGIEUSEMENT. La transparence vous permet d'impliquer vos parties prenantes dans vos progrès.

Tirer partie de la technologie

Cette meilleure pratique est une question d'efficacité : La technologie peut faire croître de façon exponentielle votre superpuissance en matière de gestion de données. Le travail manuel peut être nécessaire pour prouver les tactiques et certainement pour une certaine partie de l'univers de données que vous traitez, mais la technologie vous permet de reproduire ces tactiques que vous avez développées et de les faire évoluer efficacement. Il suffit de choisir le langage SQL plutôt que les feuilles de calcul pour la manipulation des données. Une fois que vous disposez d'un processus éprouvé, vous pouvez soumettre votre code au groupe technologique pour ajouter, modifier et enrichir systématiquement les données, puis exécuter régulièrement des mises à jour. D'un autre côté, l'utilisation de feuilles de calcul vous gardera un rythme d'escargot, qui sera plus lent et pourrait être sujet à des erreurs manuelles. Un autre exemple est l'utilisation d'une interface de programmation d'application comme passerelle pour connecter votre univers de données à une source de référence. Cela vous évitera de devoir télécharger manuellement des lots de données et de les charger dans votre système. Appliquée correctement, la technologie peut réduire les erreurs et ajouter de la stabilité et de la durabilité à toute initiative en matière de données.

Établir des normes de données

Pour accroître la fiabilité des données, un cadre est nécessaire pour pouvoir quantifier l'exhaustivité et la conformité des processus. L'établissement de normes de données fournira cette capacité. Grâce à ces normes, les créateurs, les utilisateurs et les gestionnaires de données auront une compréhension commune des données disponibles et des données dont l'entreprise a besoin pour fonctionner. L'évaluation du travail à effectuer peut être quantifiée plus facilement. Par exemple, il faut décider si le champ du numéro de téléphone peut être laissé vide ou rempli. Lorsqu'il est rempli, il ne doit comporter que des caractères numériques non répétitifs de plus de sept chiffres. L'absence de telles normes entraînera continuellement des distractions inutiles dans le traitement de vos données. Les normes de données aident à réduire les déchets introduits dans votre environnement. Ces normes pourraient également permettre d'améliorer l'efficacité des mesures et des efforts technologiques.

Établir des habitudes en matière de données

Pour réussir un régime alimentaire, il ne suffit pas de le faire une fois toutes les quelques semaines, il faut changer constamment de mode de vie. De même, la gestion des données nécessite des processus continus et engagés pour réussir. Bien sûr, des initiatives ponctuelles de qualité des données sont parfois nécessaires, mais assurez-vous de les utiliser comme des opportunités pour apporter vos conclusions et leçons à vos pratiques en matière de données. Par exemple, si l'entreprise vous demande d'enrichir les enregistrements de l'organisation avec des valeurs de domaine d'URL, le fait d'effectuer cette opération manuellement une seule fois apporterait un avantage à court terme/à courte vue à vos parties prenantes, donnant l'illusion de régler le problème. Mais qu'en est-il des nouveaux enregistrements qui arrivent ? Ce ne serait qu'une question de temps pour que ce fossé se creuse. Veillez à ce que le chargement de vos données de domaine soit pris en compte lors de l'introduction de nouveaux enregistrements. Il doit également suivre un certain format à prendre en compte pour l'entrée des enregistrements. Ajoutez le champ de domaine URL dans votre rapport d'exhaustivité et, enfin, veillez à ce qu'il y ait une cadence régulière d'enrichissement des données, y compris ce nouveau champ, afin de fournir une précision organique de manière proactive. Mettez en place de telles pratiques dans votre plateforme de données au fur et à mesure que de nouvelles exigences apparaissent.

Le changement est un travail difficile

Remettez en question vos efforts en matière de qualité des données pour qu'ils soient omniprésents. Rendez-les reproductibles, efficaces et performants. La correction et les touches manuelle s sont des mouvements par défaut très tentants. Pourquoi ? Parce que nous voulons tous des gains rapides. Les résultats sont immédiats et la douleur disparaît à court terme. Mais cela ne résout pas vraiment le problème, cela maintient vos efforts en matière de données dans une nuisance cyclique comme un régime yoyo. La réalité est que la gestion manuelle ou les efforts de données ponctuels ne sont pas extensibles. Les erreurs de données ne sont que des symptômes indiquant que des ajustements de procédures et de politiques doivent avoir lieu. C'est à cela que vous devez vous attaquer. Pour vous débarrasser de cette condition, réunissez ces quatre points afin d'améliorer la qualité des données. Tout comme si vous commenciez un régime, vous perdrez des kilos, vous aurez plus d'énergie et vous serez en meilleure santé, tant que vous ferez preuve de vigilance et que vous ne régresserez pas vers vos anciennes habitudes.