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Comment apprivoiser la bête sauvage des données

Forbes Insights Research – Le différenciateur de données : Comment l’amélioration de la qualité des données contribue à améliorer les affaires

Ce n'est pas par hasard si le sujet des données, y compris de sa qualité, est partout. C'est parce que les données sont partout.

La technologie, en grande partie, a déchaîné une bête géante de données qui se propagent de manière exponentielle, ce qui laisse les entreprises à l'incertitude quant à la façon de contourner les meilleures données disponibles pour leur avantage concurrentiel.

C'est un sujet prioritaire pour de nombreux chefs d'entreprise. Dans Forbes Insights et KPMG 2016 Global CEO Outlook, la capacité de données et les perspectives globales 2016 des PDG, les capacités des données et des analyses se classent au premier rang des cinq principales priorités d’investissement pour les PDG d’aujourd’hui. Le rapport a également révélé que 84 % des PDG sont préoccupés par la qualité des données sur lesquelles ils fondent leurs décisions.

Si nous n’obtenons pas les bonnes données, il est possible que nous ne nous en rendions pas compte avant qu’il ne soit trop tard.
Anthony Scriffignano, Docteur, premier vice-président et scientifique des données, Dun & Bradstreet
 

L'une des raisons pour lesquelles les dirigeants d'entreprises les considèrent si importantes, c’est parce qu’elles leur coûte de l'argent. Gartner mesure l’impact financier moyen des mauvaises données sur les entreprises à 9,7 millions de dollars par année.

 

Pour aider les entreprises à obtenir une gestion pratique de leurs données en mettant l'accent sur la qualité, Pitney Bowes a demandé à Forbes Insights d'explorer le sujet. Le document de recherche qui en résulte Le différenciateur de données : Comment l’amélioration de la qualité des données contribue à améliorer les affaires (en anglais) s'attaque à ces quatre domaines :

  • Qu’est-ce que la qualité des données et à quoi ressemble-t-elle?
  • Les données sont un différenciateur
  • Comment apporter des données externes à l’interne
  • Le choix d’un partenaire de données

Dans le cadre du processus de recherche, Forbes Insights a interrogé le scientifique en chef des données de Dun & Bradstreet, Dr Anthony Scriffignano, qui a formulé son point de vue sur la définition de la qualité des données et pourquoi elle est si importante, en particulier dans le monde numérique d'aujourd'hui.

Il a également offert ces trois conseils utiles pour les entreprises qui recherchent les meilleurs partenaires de données :

  1. Ne jamais commencer par un ensemble de données – débuter par une  question – Assurez-vous d’avoir la bonne question avant de commencer à interroger les données. Ayez une bonne compréhension du problème que vous tentez de résoudre.
  2. Comprendre les moteurs de la qualité des données importants pour vous. Ne laissez pas les fournisseurs de données vous dire à quel point leurs données sont exactes. Vous pouvez tenir compte de opinion, mais il est essentiel de comprendre ce qui est important pour vous.
  3. Assurez-vous de toujours avoir un processus à boucle fermée. Ne vous contentez pas d’un simple échantillon pour parvenir à une conclusion. Cela ne fonctionne pas très bien, particulièrement en ce qui a trait aux ensembles de données complexes. Faites plutôt appel à un fournisseur de données qui vous permettra de créer un processus à boucle fermée pour un résultat stable. Communiquez vos besoins, ayez un échantillon représentatif de données, faites des tests et partagez les résultats. Puis décidez si les données sont suffisamment adéquates.

L’atteinte de la qualité des données face à ce qui semble être une monstruosité de données ne doit pas être intimidant. Avec un objectif commercial solide pour la croissance définie, les entreprises peuvent exploiter les meilleures données disponibles et profiter pleinement des technologies de changement de jeu comme l'intelligence artificielle et l'Internet des choses.

Obtenez tous les détails sur la façon de faire de la qualité des données une priorité :

Le différenciateur de données : Comment l’amélioration de la qualité des données contribue à l’amélioration des affaires (en anglais).

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