Comment s’assurer que les données à traiter sont fiables?

À l’heure actuelle, nous savons que les données que nous recevons quotidiennement sont de l’ordre de milliards d’octets. Pour optimiser cet amas d’informations, il nous faut des outils et des profils adéquats. Car nous aurons beau traiter l’ensemble de ces données, mais si elles ne sont pas qualitatives , aucune mesure ne peut être prise. Il nous faut donc définir ce qu’on entend par notion de données fiables et exploitables pour pouvoir discerner lesquelles peuvent être assez pertinentes pour être traitées.

Requalifiez vos données

Tout comme l’immensité d’informations traitées par notre cerveau, il existe plusieurs types de données, aussi variables que les domaines concernés. Contrairement à la croyance populaire, l’optimisation de vos données ne se fera pas grâce au traitement de tout ce que votre entreprise récoltera : ce serait une erreur d’appréciation et une perte d’énergie inutile.

Il est donc judicieux de cibler vos actions sur les données qui seront utiles à notre business, qui pourront apporter une plus-value au client et donner de la crédibilité dans notre expertise. On peut ainsi améliorer notre approche client pour qu’elle soit toujours mieux centrée sur ses besoins.

De l’importance de séparer le bon grain de l’ivraie

Il faut aussi sensibiliser chaque acteur de traitement de vos données que le tri est une étape cruciale : des erreurs d’encodages ou des négligences peuvent avoir un impact drastique pour chaque département de votre société. Ils n’auront plus la pertinence nécessaire pour vous aider dans votre stratégie marketing..

Il faut donc savoir les recouper pour ne retenir que les données fiables et dont l’analyse sera percutante. Celles qui arrivent pour être traitées peuvent être à l’état brut et ne peuvent être traitées sans avoir été interprétées au préalable. De plus, selon que vous ayez l’expertise idéale pour les manipuler, le facteur humain peut décroître l’efficacité de vos données.

Quelles sont les sources à prendre en compte ?

Outre le risque d’écart entre les données primaires – qui arrivent en masse – et les données secondaires – qui résultent du recalcul de celles  primaires, un autre problème peut s’imposer. Il s’agit de la possibilité d’écarts de données selon la source consultée. Que ce soit Internet, les boutiques, ou des sources externes, les données affluent d’autant de sources disponibles. Les plateformes de récolte passent de logiciels de CRM aux Back Office sans oublier Google Analytics. Or les sources de vos données sont aussi déterminantes que les données en elles-mêmes.

Et même au sein d’une même entreprise, différents départements contribuent à la collecte de données variées. Un dernier facteur à considérer est donc l’accessibilité des données qui doivent être récoltées. Il faut que chacune des équipes d’une société ayant la compétence nécessaire sache se sensibiliser entre eux afin que toutes les données récoltées soient traitées par les bonnes personnes et sans rétention d’information.