Data quality
Data quality
La Data Quality fait partie des enjeux majeurs pour les organisations. Une base de données non maintenue devient très rapidement obsolète. Elle ne reflète plus la réalité et peut avoir des conséquences désastreuses sur une entreprise. Ces pertes peuvent se chiffrer en opportunités manquées en lien avec de mauvaises décisions mais également en sanctions légales et en temps passé pour traquer, nettoyer et corriger les données erronées. C’est pourquoi il est important de disposer des données qualifiées.
Nettoyage des données ou la Data Cleansing
Modification, suppression ou enrichissement de données incorrectes ou incomplètes à l'aide de processus assistés et interactifs. Suppression ou mise en repoussoir des listes d'oppositions ou npai.
Correspondance ou la Data Matching
Identification des doublons lors d'un processus basé sur les règles vous permettant de déterminer ce qui constitue une correspondance et de procéder à la déduplication. Gestion de la pressurisation.
Profilage ou la Data profiling
Analyse d'une source de données pour offrir un aperçu de la qualité des données à chaque étape des processus de découverte des connaissances, de gestion des domaines, de mise en correspondance et de nettoyage des données.
Base de connaissances ou la Data Quality Services
Créer des processus de qualité des données qui améliorent continuellement les connaissances et, par conséquent, la qualité des données.
Exemples d'opérations de data quality
Le dédoublonnage est une étape importante à effectuer avec le lancement d'une campagne marketing. D'une part pour optimiser les budgets mais aussi pour gérer la pressurisation et préserver son image. Cette étape a pour objectif d'éliminer les doublons, autrement dit de limiter le risque de solliciter plusieurs fois les mêmes personnes.
Traitements RNVP
Ces traitements permettent de valider, corriger ou rejeter l'adresse à partir de l'analyse du volet acheminement (Couple CP/Ville) et du volet distribution (N° et Libellé de la voie).
Gestion des oppositions marketing direct
Anova a accès à l’ensemble des listes d’opposition pour que les fichiers traités et livrés soient en conformité avec la Loi : Liste Bloctel (pour le canal Téléphone), liste Robinson (pour le canal Postal), listes d’opposition des opérateurs téléphoniques.
Matching et enrichissements
L'enrichissement des données peut s'effectuer sur les données de contact (sms appending, email appending) mais également sur des données comportementales en lien avec les activités marketing. Ces opérations permettent d'accroître à la fois la valeur ajoutée des données et l'efficacité des ciblages