Data Quality Hub
Des données clients au plus haut niveau
Avec le Data Quality Hub, vous améliorez la qualité de vos données, sans projets d'intégration ou de développement coûteux. Vous minimisez les erreurs et créez une base de données fiable. Cela vous permet de gérer la qualité de vos données clients de manière adaptée et efficace.
Optimisez vos données clients tout au long du cycle de vie de la qualité des données
Pour tirer le meilleur parti de vos données, vous devez les comprendre, les entretenir, les protéger et les surveiller. Et ce, tout au long du cycle de vie de la qualité des données. Pour ces tâches, nous vous proposons des solutions logicielles performantes et des conseillers expérimentés. La combinaison de ces deux éléments est idéale.
Le Data Quality Hub d'Uniserv répond exactement à vos exigences. Ainsi, vos données seront conformes aux exigences de l'entreprise.
Lisez la Success Story du groupe d'assurance R+V pour savoir comment nous avons relevé ensemble les défis de la qualité des données.
Qu'est-ce que le Data Quality Hub ?
Le Data Quality Hub offre une combinaison inégalée de flexibilité, d'efficacité et de facilité d'utilisation. Contrairement à d'autres solutions, il permet de mettre en œuvre rapidement toutes les fonctions de qualité des données souhaitées. Cela inclut toutes les applications qui collectent ou modifient les données clients ou prospects, sans effort d'intégration ou de développement important. Sa compatibilité avec les systèmes et la possibilité d'ajouter des fonctions en appuyant sur un bouton font du Data Quality Hub une solution légère et ciblée. Si besoin est, les data stewards travaillent directement dans l'interface du hub.
Fonctions du Data Quality Hub
Que coûtent les mauvaises données ?
Le prix d'une mauvaise qualité des données est élevé. Pourtant : Les adresses incorrectes et la mauvaise qualité des données sont un facteur de coût que les entreprises pourraient facilement éviter.
Vous pouvez lire dans notre livre blanc « Que coûtent de mauvaises données ? » concrètement à combien peuvent s'élever de tels coûts et comment les éviter dès le départ.
Des données de qualité pour des processus sans accroc
L'importance de la qualité des données pour votre entreprise
Les données des prospects et des clients sont le cœur des entreprises. Souvent, elles ne sont pas traitées comme telles. Elles sont erronées, incohérentes et ne sont plus à jour. Elles sont éparpillées dans différents systèmes et il est souvent impossible de les fusionner aisément. Les services métier ont pourtant besoin de données précises, fiables et pertinentes, comme par exemple :
Avec le Data Quality Hub, vous optez pour :
- Des données clients et prospects pertinentes et fiables dans un ou plusieurs de vos systèmes.
- La possibilité de créer un identifiant client unique et une vue complète à 360 degrés.
- Une implémentation rapide et des charges de développement réduites
- La flexibilité d'optimiser et d'étendre votre qualité de données à tout moment et sur tous les systèmes.
Le Data Quality Hub vous apporte des avantages à travers toute l'entreprise :
- Qualité des données dès le départ : Évitez les erreurs dès la première saisie ou lors de modifications des données grâce à la qualité des données First-Time-Right.
- Maintenir les données à jour de manière intelligente : Les données restent utilisables à tout moment grâce aux fonctions automatiques d'anti-vieillissement disponibles en option.
- Enrichir les données en toute simplicité : Différentes fonctions d'enrichissement des données sont disponibles en fonction des exigences de l'entreprise.
- Gérer efficacement les données : Centralisez et gérez les données sur différents systèmes.
- Automatiser les données : Réduisez les tâches manuelles et accélérez les processus commerciaux grâce à des processus de qualité des données automatisés.
- Redimensionner facilement : Restez flexible pour faire face à l'augmentation des volumes de données et aux nouveaux besoins de l'entreprise.
- Économiser coûts et temps : Réduisez les corrections manuelles des données et préservez vos ressources grâce à des processus plus efficaces.
- Des bases décisionnelles solides : Grâce à des données fiables, vous améliorez vos décisions et votre processus décisionnel sur la base de données.
- Respecter la conformité : Respectez les dispositions légales et les règles de protection des données. Vous réduisez ainsi les risques et renforcez la confiance dans vos propres données.
- Optimiser les processus : Améliorez les processus internes grâce à des données de qualité.
- Améliorer la satisfaction des clients : fournissez des informations personnalisées et précises à vos clients et prospects. Améliorez la satisfaction des clients grâce à des interactions personnalisées.
Implémentation rapide et simple du Data Quality Hub
Le Data Quality Hub s'intègre parfaitement dans votre infrastructure informatique existante. Il communique avec différents systèmes via des interfaces standardisées. Il vérifie et nettoie les données en « quasi-temps réel » ou par lots, détecte les doublons et permet une gestion centralisée des règles de qualité des données. Les erreurs sont non seulement détectées, mais aussi corrigées automatiquement dans une large mesure grâce à une intelligence artificielle, ou IA tolérante aux erreurs. La charge de travail des data stewards est réduite. Les fonctions, règles et interfaces peuvent être configurées individuellement afin de répondre de manière optimale aux besoins et processus spécifiques de votre entreprise.
- Le Data Quality Hub a une structure modulaire et peut être adapté de manière flexible à des exigences différentes ou croissantes. De nouvelles fonctions et de nouveaux systèmes peuvent être intégrés à tout moment, sans qu'il soit nécessaire de mener de vastes projets de développement dans les systèmes d'application. Cela garantit une sécurité d'investissement à long terme.
- Grâce à son architecture indépendante de tout système, le Data Quality Hub peut être intégré dans presque tous les environnements informatiques. Il est compatible avec les systèmes d'application courants tels que Salesforce, MS Dynamics, SAP dans le Cloud ou On Premise et même les systèmes mainframe z/OS. L'intégration se fait via des interfaces standardisées.
- Grâce à des modules préconfigurés et à des interfaces standardisées, le Data Quality Hub peut être mis en œuvre très rapidement. Vous pouvez utiliser le Data Quality Hub de manière productive en très peu de temps.
Ce que nous povons faire pour vous :
- Manage service : Si vous souhaitez exploiter le Data Quality Hub dans le Cloud d'Uniserv, nous nous chargeons de l'ensemble du Managed Service de sorte que vous n'ayez plus à vous soucier de l'exploitation.
- Application Management : Si vous souhaitez une exploitation On Premises ou dans votre Cloud privé, nous nous chargeons de la gestion des applications pour le Data Quality Hub.
Pourquoi Uniserv ?
Data quality from the Customer Data Expert
Pourquoi aborder le thème de la qualité des données clients et prospects avec Uniserv ? C'est simple : nous vous offrons la meilleure qualité. C'est promis !
- Solutions de qualité des données d'une seule source.
- Compétence professionnelle pragmatique de nos conseillers.
- Évolutivité flexible des solutions et des fonctions.
- Fonctionnement sur toutes les plates-formes courantes.
- Architecture Cloud moderne centrée sur les services.
Les quatre niveaux de qualité des données
Nous vous présentons quatre étapes à respecter dans la qualité des données pour qu'elles deviennent un véritable atout pour votre entreprise. Le meilleur pour vos données.
Téléchargez maintenant le livre blanc d'Uniserv.
Nous sommes à votre disposition.
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FAQ sur la qualité des données
Lors des entretiens avec nos clients et nos collaborateurs des différents départements spécialisés, des symptômes similaires de mauvaise qualité des données nous sont régulièrement mentionnés. Ces symptômes permettent de dégager des points de repère pour des initiatives concrètes en matière de qualité des données, ce qui donne de premières indications pour l'élaboration du catalogue de mesures :
- Les clients et les partenaires commerciaux apparaissent plusieurs fois dans le système.
- Les interlocuteurs ne sont pas à jour
- Taux de retour élevé lors de mailing en raison d'adresses erronées ou incomplètes
- Réclamations des clients en cas d'envois multiples du même courrier publicitaire
- Faible taux de réponse aux actions marketing
- Mauvaises formules de politesse et adresse erronées lorsque, par ex. Mr. Catherine Dupont et Mme Jean Durant reçoivent du courrier de votre part
- Possibilités de ventes croisées et de ventes incitatives non identifiées
- Faible acceptation des utilisateurs et plaintes des employés
- Les exigences légales ne peuvent pas être respectées
- Manque de sécurité de planification : les décisions stratégiques ne sont prises qu'avec une grande incertitude
Tout d'abord, les adresses erronées et la mauvaise qualité des données sont un facteur de coûts que les entreprises pourraient facilement éviter ! Environ 14 millions d'adresses changent chaque année suite à des déménagements et environ 990.000 suite à des décès. De plus, un grand nombre des changements de nom de famille sont liés aux 370.000 mariages et 150.000 divorces par an. A cela s'ajoutent, en Allemagne, chaque année des milliers de changements de noms de rues, de codes postaux et de localités. La plupart des modifications se font au niveau de l'adresse - le CRM n'est pas forcément à jour.
Des adresses postales irréprochables sont d'une importance capitale pour les entreprises. En effet, seules des adresses correctes garantissent la distribution des envois, minimisent les frais de port, de publicité et sont une condition indispensable à la détection des doublons. Lisez notre livre blanc "Que coûtent les mauvaises données ?" pour savoir quand les données sont mauvaises, quels sont les coûts évitables engendrés concrètement et comment vous pouvez éviter ces coûts à l'avenir.
Il s'agit d'améliorer la qualité des données et de la gérer en permanence. Il ne s'agit pas d'une tâche unique, car presque toutes les données dans les entreprises, notamment les données clients, sont soumises à des changements constants. L'objectif doit donc être de garantir des informations clients constamment homogènes, complètes et actualisées. Pourtant, les entreprises n'améliorent généralement la qualité de leurs données que par phases, parce qu'un nouveau projet en est l'occasion (et que les budgets correspondants sont disponibles). Par la suite, la qualité se dégrade à nouveau. C'est dans la nature des choses, car les données changent en fonction de nouvelles circonstances, par exemple en cas de changement de numéro de téléphone portable ou d'adresse.
Lorsqu'on parle de gestion de la qualité des données, il s'agit d'une approche qui garantit la qualité des données tout au long de leur cycle de vie, de la saisie à l'archivage et à la suppression, en passant par le stockage et l'utilisation. On utilise généralement l'approche en boucle fermée ("closed loop") de la gestion de la qualité totale ou Total Quality Manamgement. Au début, les données clients sont déjà contrôlées pendant la saisie des données au moyen des services de Data Quality. Les données clients erronées qui ne peuvent pas être corrigées automatiquement sont enregistrées dans une base de données intermédiaire et un rapport ou une alerte est envoyé au point de saisie afin qu'il puisse prendre des mesures correctives.
Ce circuit permet de vérifier les données clients en continu pendant la saisie et le traitement. Si ces processus font l'objet de rapports réguliers (par exemple via un tableau de bord de la qualité des données), les utilisateurs peuvent mesurer la performance du closed loop de la gestion de la qualité des données (gestion des performances) et améliorer continuellement le processus. Le résultat est une qualité des données quasi constante et de haut niveau.
Mais la qualité des données ne s'arrête pas là. La plupart des entreprises sont structurées de telle sorte que la gestion de la qualité des données génère une charge de travail excessive, car la souveraineté des données est généralement détenue par les départements. Ainsi, les différents départements ou les nouveaux secteurs d'activité ne peuvent pas avoir accès à toutes les données clients de l'entreprise. Les silos de données ne sont pas compatibles. Lors de telles constellations, la gestion de la qualité des données reste limitée à des silos de systèmes séparés les uns des autres. Ceux-ci abritent certes une quantité de données clients dont la qualité pourrait être améliorée et enrichie en les regroupant avec des données disponibles dans toute l'entreprise. Mais dans les faits, les structures et processus existants génèrent des coûts élevés en raison des redondances.
Et ce qui est encore plus grave : Les entreprises perdent l'énorme potentiel que recèlent leurs bases de données, à savoir la possibilité d'avoir une vision unique de leurs clients. La réalité est frustrante, car les entreprises n'ont pas de vision d'ensemble et leur direction ne peut guère se fier aux données comme base de décision et d'action. De mauvaises décisions et de mauvais investissements peuvent en être la conséquence coûteuse. La nécessité de la qualité des données est évidente. Mais pour que le succès d'une gestion globale de la qualité des données se répercute réellement sur le travail quotidien des collaborateurs et sur le succès commercial de toute l'entreprise, une gestion des données de référence est nécessaire.
Améliorer et maintenir la qualité des données nécessite un cycle de vie de la qualité des données de bout en bout. Il veille à ce que les données reçoivent à tout moment l'attention nécessaire. Et qu'elles disposent toujours d'une qualité appropriée. Adéquates dans le sens où elles sont 'fit for purpose'. Le Data Quality Life Cycle permet d'améliorer et de maintenir la qualité des données dans un circuit fermé (closed loop). Les sous-processus suivants en font partie :
Analyze
État inconnu de la qualité des données de toutes les données commerciales
La condition de base pour le succès des initiatives de qualité des données est une connaissance précise de l'état des données commerciales par rapport à leur qualité. L'exhaustivité, l'exactitude, l'unicité et la cohérence ne sont que quelques-uns des critères qui doivent être pris en compte lors de l'évaluation de la qualité des données. Si les données relatives aux clients ont été et sont encore aujourd'hui au cœur des initiatives de qualité des données, d'autres domaines de données tels que les données de base sur les produits et les matériaux, les données financières ou les données contractuelles font de plus en plus l'objet de programmes et d'organisations de gouvernance des données dans les entreprises.
Cleanse
Nettoyage de base initial des données commerciales
Une fois que la qualité actuelle des données a été constatée et que les valeurs cibles pour les mesures d'amélioration de la qualité ont été définies, la tâche d'un nettoyage initial de toutes les données de base (Data Cleansing) se pose. Les différents domaines de données de base posent leurs propres défis à la fonctionnalité des outils utilisés dans les processus de nettoyage. Si l'on peut s'appuyer sur les directives fixes des sociétés postales nationales pour les données d'adresses standardisées - spécifiques à certains pays - et utiliser de vastes répertoires de données de référence, les particularités nettement plus marquées dans d'autres domaines de données exigent des efforts individuels plus importants, liés au projet ou à la branche, pour respecter les règles commerciales définies dans les bases de données.
Protect
Assurer la qualité des données au point d'entrée
Dans les applications interactives, par exemple pour la gestion de la relation client, il existe un risque de contamination des bases de données lors de la saisie de nouveaux enregistrements, mais aussi lors de la modification d'enregistrements déjà existants. Cette dégradation de la qualité peut être due à une saisie erronée des données, à un enregistrement multiple des mêmes objets, à une utilisation incorrecte des attributs de données prévus, etc. Afin de lutter contre la pollution constante de l'ensemble des données, il est indispensable de garantir la qualité des données au moyen d'un pare-feu de qualité des données, qui fait partie intégrante de l'application du client.
Govern
Surveillance continue de la qualité des données
Pour une mise en œuvre efficace et durable d'une stratégie de qualité des données, la qualité des données commerciales stockées doit être surveillée en permanence et faire l'objet de rapports. Sans un contrôle régulier, le niveau de qualité atteint risque d'être perdu au fil du temps. Le suivi de l'évolution des tendances et les alertes lorsque les seuils de qualité définis ne sont pas atteints doivent être effectués régulièrement.
La qualité des données est comparable au fait de ramer à contre-courant. Cela signifie que dès que l'on arrête de ramer, on repart à la dérive. La qualité des données se détériore. Car la qualité des données est un processus qui ne devrait plus s'arrêter. Ce changement insidieux est toutefois souvent un sentiment instinctif, et donc peu transparent et étayé par des faits.
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