Data Quality

Data Quality – qualité des données

Les données jouent un rôle clé dans de nombreux domaines de l’entreprise tels que la vente, le marketing ou la finance. Pour en tirer le meilleur parti, les données doivent être administrées, protégées et contrôlées tout au long de leur cycle de vie. Uniserv concentre sa stratégie et son offre sur la Data Quality (qualité des données). Avec nos solutions sur mesure, vous transformez vos données de référence client en facteur de succès pour votre entreprise.

Data Quality Service Hub d’Uniserv

Notre centre de services de qualité des données, le Data Quality Service Hub, assure la qualité de vos données dans toute l’entreprise et à l’échelle internationale. Nous vous proposons de corriger les informations d’adresse selon les normes internationales, à partir d’excellentes données de référence. De même, nous pouvons vérifier, à différents niveaux, les adresses e-mail ou données bancaires. En cas de duplication dans vos données, nous recherchons les doublons de manière très souple, en tenant compte de vos règles d’entreprise. La plupart des doublons peuvent alors être consolidés automatiquement ou mis de côté en vue d’un traitement manuel ultérieur.

Nous améliorons la qualité de vos données de référence par leur enrichissement avec des informations pertinentes, telles que les coordonnées géographiques des adresses ou les codes branches. Selon vos besoins, vous pouvez intégrer nos solutions de qualité des données à vos processus en temps réel ou via un traitement en mode batch. Vous pouvez également utiliser un grand nombre de fonctions de qualité des données dans le cloud, de manière très flexible. Avec Uniserv, vous disposez d’une base de données propre et riche, conforme à vos besoins. Désormais, vos collaborateurs travaillent plus efficacement, vos processus sont plus fluides et vos chances de succès sur le marché décuplées. Vous verrez aussi la différence sur votre chiffre d’affaires. C’est précisément le but : une qualité optimale des données et des coûts réduits, autrement dit : « Better Data. Better Business. »

La qualité des données comme un défi

  • Mauvaise qualité des données dans les applications et les systèmes d’entreprise
  • Data Quality non garantie au point d’entrée
  • Détérioration de la qualité des données en raison de leur vieillissement
  • Délai restreint pour assainir les données de référence client
  • Budget insuffisant pour optimiser la qualité des données

Des avantages avec les outils de Data Quality d'Uniserv

  • Garantie de disposer de données conformes à la qualité requise
  • Ensemble de solutions de Data Quality auprès d’un seul fournisseur
  • Mise en œuvre par des consultants expérimentés
  • Fonctionnement sur toutes les plates-formes habituelles (Unix, Windows, etc.)
  • Formation à l’utilisation des outils
  • Validation et correction des adresses internationales - partout dans le monde
  • plus de 40 ans d’expérience dans l’élaboration de tables de référence
  • Optimisation des coûts avec des solutions hybrides personnalisées
  • Qualité optimisée des données pour un travail efficace et fructueux

Solutions de qualité des données d’Uniserv

Cliquez sur les liens pour en savoir plus sur les solutions de qualité des données d’Uniserv : Data Analyzer (Data Profiling), Data Cleansing, Data Protection et Data Governance.

Signes de mauvaise qualité des données

Quand parle-t-on de données de mauvaise qualité ?

Lorsque nous interrogeons nos clients et collaborateurs des différents services, ils nous font toujours part des mêmes symptômes de mauvaise qualité. Ces symptômes fournissent des pistes d’initiatives concrètes d’amélioration de la qualité des données qui serviront à constituer le catalogue de mesures.

Parmi les signes de mauvaise Data Quality, citons les suivants :

  • Duplication des clients et partenaires dans le système
  • Interlocuteurs obsolètes
  • Campagnes de publipostage entraînant des taux de retour élevés en raison d’adresses fausses ou incomplètes
  • Clients insatisfaits de recevoir plusieurs fois la même publicité
  • Campagnes marketing donnant lieu à de faibles taux de réponse
  • Civilité et lignes d’adresses erronées (par exemple : M. Catherine Dupont ou Mme Pierre Durand)
  • Opportunités de cross-selling et upselling ne peuvent pas être identifiés
  • Non-respect des dispositions légales
  • Incertitude dans la prise de décisions de la part des dirigeants

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