La qualité des données, pourquoi ?

  • Les données d’une entreprise contribuent à sa valeur.
  • Les données clients représentent son capital commercial. L’entreprise doit donc les comprendre et les maitriser pour faciliter son développement.
    Mais elle doit aussi contrôler ses données de gestion et de production pour fiabiliser l’information afin d'optimiser ses activités et leur pilotage ainsi que ses processus de décisions.
  • La qualité des données permet de valoriser le capital informationnel de l'entreprise pour :
    optimiser ses activités,  augmenter ses revenus,  améliorer le pilotage et ses décisions.

Nos services

Audit
qualité des données

Évaluer les coûts inutiles et les gains potentiels liés aux données, ainsi que leur validité pour les décisions.

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Revue
Informatique et Libertés

Mettre en conformité les fichiers vis-à-vis des obligations légales définies par la CNIL.

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Étude qualité
de l’information

Faciliter l’accessibilité à l’information pour améliorer les activités opérationnelles et les processus de décision.

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Analyse de processus
de production de données

Comprendre l’origine des dysfonctionnements liés aux données pour déterminer les leviers d’actions efficaces.

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Conception
de solutions QDD

Maîtriser le niveau de qualité des données à long terme afin d’augmenter la valeur de l’entreprise.

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Assistance
à la conduite de projet

Évaluer les solutions et les points critiques des projets de qualité des données pour limiter les risques.

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Quelques Chiffres

La mauvaise qualité des données coûte aux entreprises américaines 600 milliards de dollars chaque année, soit 8 à 12 % de leurs revenus (1). En France, les courriers non distribués (NPAI) coûtaient déjà 183 millions d’euros aux entreprises en 2001.

Il existe une corrélation directe entre la rentabilité d’une entreprise et la qualité de ses données. Cependant 34% (2) des entreprises BtoB ne mettent jamais à jour leurs données clients (3) et 76% ne connaissent pas les coûts engendrés par les erreurs d’adressages de leur mailing. Au final, 25% de leurs données critiques sont fausses ou incomplètes (1).

Références : (1) Gartner 2007 / (2) QAS 2005 Livre Blanc 1e partie / (3) QAS 2007 Livre Blanc 4e partie