La qualité de la donnée : un incontournable du « Nouveau Retail »
Un recul de 23% de l’activité en 2020 sur le secteur du luxe a été constaté, d’après une étude de BCG¹.
Si l’on regarde de plus près, la réalité de ce chiffre présente quelques nuances. En effet, toutes les régions n’ont pas été impactées de la même manière ; certaines ont même bénéficié d’une croissance notable. De plus, l’e–commerce et la digitalisation de la relation client ont permis à des marques de compenser en partie les pertes engendrées par les fermetures de boutiques.
Il est clair que toutes les marques n’ont pas pu tirer leur épingle du jeu ! Celles qui y sont parvenues ont pu s’appuyer notamment sur un DQM (Data Quality Management) déjà en place, ce qui a permis un pilotage différenciant pour cibler et interagir avec les clients, proposer de nouveaux services et mesurer l’efficacité des actions. Pour autant, beaucoup de ces marques ont réalisé que leurs données étaient finalement peu exploitables : manque d’homogénéité, sources multiples, informations contradictoires...
Au-delà de la récolte de la donnée en temps et en heure qui reste un prérequis crucial, le nouvel enjeu est de rendre la donnée exploitable, compréhensible et facilement utilisable. C’est le focus que nous vous proposons aujourd’hui au travers de cet article.
Qu’est-ce que la Data Quality ?
Pour qu’une donnée soit de qualité, elle doit répondre à plusieurs critères : elle doit être fiable, à jour, utile, activable et traçable. C’est en remplissant tous ces conditions que la donnée devient une richesse et non plus une charge pour l’organisation. La Data Quality Management – DQM (ou Gestion de la Qualité de Données) regroupe toutes les actions et les processus destinés à garantir et maintenir la qualité des données au sein d’une entreprise. Le DQM permet notamment d’accroître l’efficacité des actions portant sur la donnée, d’optimiser la collecte et les flux en s’assurant de l’exactitude, de la complétude et de la fraîcheur des données. Bien que souvent vu sous un angle purement informatique (reprise de données, verrouillage de champs, purge de données etc.), le DQM constitue avant tout une démarche Métier et doit impliquer tous les niveaux de l’entreprise, y compris les échelons les plus opérationnels.
5 PILIERS POUR BIEN MANAGER SA QUALITÉ DE DONNÉES :
- La Gouvernance : la technologie n’est efficace que si les individus qui la mettent en œuvre sont identifiés, formés et qu’ils partagent des objectifs communs.
- Le Data Profiling : le profilage est un processus essentiel du DQM pour produire la cartographie des données, les découvrir et enfin les maîtriser.
- La Définition de la qualité : des règles de qualité sont définies dans une démarche collaborative en fonction des objectifs et des exigences de l’entreprise.
- Le Reporting : le reporting permet de piloter la qualité des données par des KPI dont la mesure doit être conforme aux exigences métiers (exactitude, exhaustivité, précision, intégrité, fraîcheur et cohérence).
- La Remédiation : les données sont agrégées afin d’identifier les modèles de qualité. Des actions d’organisation, de nettoyage ou de purge de données sont ainsi menées.
La Data Quality n’est pas un projet mais une démarche qui perdure tant que l’activité commerciale vit, où son principal objectif est de permettre une flexibilité et une agilité du business.
Par où commencer ? TIPS AND TRICK 2021 :
1. Auditer les données, les processus Métiers et l’organisation
L’audit va permettre d’identifier les améliorations possibles à tous les niveaux :
- Au niveau des données : analyser la qualité de la donnée et identifier les premières actions de remédiation immédiates
- Au niveau des applications : s’assurer que les applications soient Data Quality Friendly et qu’elles constituent une opportunité et non un frein
- Au niveau de l’organisation : s’assurer que la gouvernance et les processus métiers en place soient connus de tous les acteurs, sur l’ensemble du périmètre applicatif, et que ses recommandations soient bien déclinées opérationnellement.
2. Tendre vers une organisation plus Data Quality Friendly
À la suite des différents audits, mettre en place une bonne gouvernance de la donnée qui répond aux 3 enjeux suivants :
- Définir une vision et un cadre au sein de l’organisation en fonction des axes stratégiques de l’entreprise
- Instaurer et propager une culture Data Quality auprès de l’ensemble des collaborateurs
- Tester et améliorer continuellement les processus pour s’adapter à des nouveaux contextes car le DQM est un processus et non un projet.
3. Démarrer du bon pied
Afin de garantir le bon déroulement de vos démarches DQM, voici les bonnes pratiques à respecter :
- Les saisies manuelles doivent être réduites au maximum :
- Les champs sont hiérarchisés et doivent respecter leurs cadres légaux ou standards de données (ex : RGPD pour les données clients, GDSN pour les produits).
- Les nouveaux processus (comprenant les flux et les impacts) s’intègrent parfaitement au SI et aux processus métiers existants.
- La documentation relative aux données (glossaire, dictionnaire de données, cartographie applicative etc.) est formalisée et à jour.
CONCLUSION
Maîtriser l’information est un enjeu majeur pour les entreprises. Il est important de la valoriser pour constituer un véritable levier concurrentiel de croissance, de rentabilité et de création de valeur. La mise en œuvre d’une DQM permettra d’y répondre, notamment dans le “Nouveau Retail“.
Les autres enjeux au cœur des tendances de 2021 sont les suivants :
- Optimisation de la connaissance client via le Natural Language Processing (NLP) : technologie permettant aux machines de comprendre le langage humain grâce à l’intelligence artificielle.
- Accélération de la digitalisation afin d’atteindre une véritable omnicanalité : le client ne fera pas la différence entre le online et le offline.
- Une Supply Chain plus vertueuse et transparente : meilleure gestion des ressources et des matières premières.
- Optimisation du suivi des produits : avec l’explosion du marché de la seconde main.
Adone Conseil met à votre disposition son expertise grâce une méthodologie éprouvée pour formaliser la démarche de mise en qualité, ainsi que des audits techniques et métier pour que vous puissiez saisir les opportunités futures grâce à une donnée immédiatement mobilisable.
¹Article BCG https://www.bcg.com/fr-fr/publications/2020/new-era-and-new-look-for-luxury