Des données de mauvaise qualité entraînent des problèmes dans une entreprise soucieuse de tirer parti du Big Data. Outre le risque de voir les frais généraux augmenter en raison de la duplication des enregistrements, une entreprise risque de voir une perte de ventes à cause d’adresses inexactes et d’offrir une mauvaise expérience client. Les outils de nettoyage des données traitent ces problèmes et vous aident à maintenir la qualité de vos données.
Pour se faire, un bon outil doit :
- Permettre le profilage des données et identifier les anomalies,
- Fournir des fonctions de base de nettoyage des données, comme la fusion, l’ajout et la suppression d’enregistrements,
- Permettre la modification et la normalisation des données en fonction de règles prédéfinies,
- Permettre des options de nettoyage automatisé et manuel,
- Offrir des mesures préventives pour préserver l’intégrité des données.
Voici notre sélection de logiciels, parmi d’autres.
Les outils de cet article ont été sélectionnés par notre équipe et ne sont pas sponsorisés. Découvrez comment sponsoriser votre outil.
Quelles sont les conséquences d’une mauvaise “data” ?
Avant de passer au nettoyage de vos données, il est important de comprendre l’impact qu’une “data” de mauvaise qualité peut avoir sur votre entreprise.
1. Des campagnes marketing inefficaces
Si vos messages marketing n’atteignent pas la bonne cible à cause de coordonnées erronées, vos campagnes sont vouées à tomber à l’eau.
2. Une satisfaction client en baisse
Si vos clients ne reçoivent pas les informations dont ils ont besoin (ou, au contraire, reçoivent des messages qu’ils ne désirent pas), leur fidélité et leur satisfaction risque de dégringoler.
3. Une image de marque menacée
La qualité de vos données a aussi une influence certaine sur la réputation de votre entreprise : la qualité et la pertinence des messages envoyés à vos clients joue énormément sur votre image.
4. Une génération de leads moins performante
Des données “propres” et actualisées sont la garantie d’une lead generation efficace : elles vous éviteront de perdre prématurément des prospects.
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5. Des décisions irréfléchies
Des données complètes et précises sont à la base d’une prise de décision réfléchie.
6. Des opportunités manquées
Une data de mauvaise qualité implique, en somme, de nombreuses opportunités manquées.
Comment nettoyer vos données ?
Pour un nettoyage de données efficace, gardez en tête ces quelques bonnes pratiques.
1. Identifier et supprimer les doublons
Les doublons font partie des symptômes les plus courants d’une mauvaise base de données : vous devez à tout prix les détecter et vous en débarrasser pour obtenir une data saine.
2. Supprimer les contacts inactifs
Si des contacts dans votre base de données sont complètement inactifs, mieux vaut ne pas gaspiller votre temps et vos ressources eux.
Avant de les supprimer, vous pouvez tenter une dernière campagne de réengagement pour vérifier leur absence d’intérêt pour votre offre. S’ils n’y réagissent pas, plus d’hésitation : ces contacts sont à supprimer.
3. Effectuer régulièrement des audits
Pour détecter les problèmes, encore faut-il analyser régulièrement vos données avec une bonne méthodologie. Cette dernière s’améliorera avec le temps et l’expérience et les audits seront de plus en plus efficaces.
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4. Automatisez ces tâches
L’identification des données erronées et leur traitement peuvent être largement automatisés pour plus d’efficacité. C’est à cela que serve les outils que nous allons désormais vous présenter.
Les outils data cleansing pour nettoyer vos données
1. Winpure Clean & Match
Le logiciel primé Winpure Clean & Match vous permet de nettoyer, dé-dupliquer et de croiser des données, le tout via son interface utilisateur intuitive. L’outil s’installant localement, vous n’avez pas à vous soucier de la sécurité des données, à moins que vous ne téléchargiez votre ensemble de données vers le cloud. Il s’agit d’une caractéristique particulièrement importante de Winpure, qui est spécialement conçu pour le nettoyage des données commerciales et des données clients (telles que les données CRM et les listes de diffusion).
Winpure Clean & Match interagit avec une très grande variété de bases de données et de feuilles de calcul, des fichiers CSV à SQL Server, Salesforce et Oracle.
Parmi les autres fonctions utiles, citons la correspondance floue (qui consiste à repérer les cas où les correspondances diffèrent en fonction d’abréviations ou de fautes de frappe) et le nettoyage basé sur des règles programmées par vous-même.
Disponible en quatre langues, (allemand, anglais, portugais et espagnol), la version gratuite offre un bon nombre de fonctionnalités, ce qui en fait un bon choix pour les petites entreprises, et lui vaut une place dans cette liste.
2. TIBCO
Logiciel en tant que service (SaaS) basé sur le cloud, TIBCO propose une suite d’outils permettant notamment de nettoyer des données brutes et les analyser, le tout en un seul endroit. Riche en fonctionnalités, TIBCO est capable d’ingérer des données provenant de dizaines de sources différentes, notamment de fichiers XLS et JSON, de formats de fichiers compressés, ainsi que d’un large éventail de référentiels en ligne et d’entrepôts de données.
TIBCO propose en outre des fonctionnalités de mappage de données, d’extraction, de transformation et de chargement (ETL), de profilage de données, d’échantillonnage et de traitement par lots, de déduplication, etc. S’il se targue d’offrir des fonctionnalités utiles, telles que « l’annulation de transformation », cette fonction n’est hélas pas disponible avec tous les outils (mais elle est très utile si vous n’êtes pas satisfait d’une modification).
Son principal inconvénient ? Il n’existe pas de version gratuite… TIBCO reste un logiciel de choix, et vous pouvez le tester avant de l’adopter.
3. Melissa Clean Suite
Melissa Clean Suite est un outil de gestion et de nettoyage des données très ciblé : conçu pour prendre en charge les systèmes de gestion de la relation client (CRM) Salesforce et Microsoft Dynamics, il n’est axé que sur ces deux systèmes, et s’adapte à leurs caractéristiques uniques. Par exemple, il prend en charge tous les objets de Salesforce et s’intègre aux formulaires de Dynamics. Il ne nécessite pas de formation complexe et est livré avec plusieurs fonctions marketing intégrées (création de données démographiques, ciblage des données et segmentation).
Mais revenons au ménage : le principal avantage de Melissa Clean Suite est qu’il nettoie les données au fur et à mesure qu’elles sont collectées, minimisant les efforts ultérieurs. MCS autocomplète, corrige et vérifie les contacts avant de les entrer dans le système. Une fois les données intégrées, l’outil maintient de manière proactive la qualité des données grâce au nettoyage en temps réel.
4. IBM Infosphere Quality Stage
IBM Infosphere Quality Stage fait partie d’une sélection d’outils de gestion de données d’IBM.
Bien qu’il traite les aspects habituels (mise en correspondance des données, déduplication, etc.), il est conçu pour nettoyer des données volumineuses à des fins de veille stratégique : à cette fin, il dispose d’environ 200 règles de qualité des données.
Déployé en interne ou dans le cloud, l’outil offre un niveau élevé de profilage des données. Vous pouvez l’utiliser pour explorer le contenu, la qualité et la structure des données à partir d’une vue d’ensemble de la base, ou bien descendre jusqu’à des détails granulaires, en analysant des colonnes individuelles, par exemple. Il offre une fonction de notation de la qualité des données permettant à tout utilisateur (indépendamment de ses compétences techniques) de se faire une idée générale de l’intégrité d’un ensemble de données.
Conclusion
Vous n’arrivez pas à exploiter les données que vous avez récoltées ? Des experts data peuvent vous aider à organiser, nettoyer et utiliser ces données. Décrivez précisément votre besoin sur Codeur.com et recevez les devis de professionnels.
