Il y a plusieurs objectifs qui sont poursuivis avec une bonne qualité des données. Analysons-les:
A) Oui, en premier lieu, l'objectif principal des projets de qualité des données est d'aider l'entreprise à interagir avec le client de manière plus efficace et à rendre l'expérience client la plus agréable possible.
En même temps, un objectif parallèle est d'augmenter la rétention et la fidélité des clients. Ces objectifs appartiennent à 100% à l'entreprise. Ce qui est certain, c'est que, si le client perçoit une expérience agréable, augmenter le taux de rétention et de fidélité.
En même temps, si cela est atteint, la contrepartie sera de pouvoir commercialiser de plus en plus de produits. Les principaux indicateurs de marché à cet égard sont l'ARPU (revenu moyen par utilisateur), AMPU (marges moyennes par utilisateur) y TAUX DE TURN (taux de désabonnement des clients).
Un autre objectif clair est de convaincre l'ensemble de l'entreprise des avantages de démarrer un projet de qualité des données. À cette fin, un sponsor fort convaincu des résultats générera la confiance et le temps pour y parvenir.
Finalement, et comme dernier objectif, il s'agit de trouver un logiciel de qualité de données supérieure sur le marché et une entreprise qui explique avec l'expérience et les connaissances nécessaires pour mener à bien le projet.
À cette fin, Les solutions DQ ont un retour sur investissement prévisible et mesurable: élimination des anomalies, erreurs et duplications dans les informations client. En même temps, fournir une source unique de vérité, propre et enrichi pour une vue unique des clients ou des produits à travers l'organisation.
PowerData a accumulé une connaissance et une expérience approfondies des meilleures pratiques dans le domaine des projets DQ.. Certainement, nous avons le savoir-faire et les connaissances qui garantissent le succès dans la mise en place d'un CRM ou d'un DWH, quelle est la qualité des données.
Que voulez-vous avec des données de bonne qualité?
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Fixez-vous des objectifs réalistes et mesurables
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Aligner les attentes métiers et informatiques et à cet égard, confirmer que la haute direction est le sponsor du projet.
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Comprendre le coût d'une mauvaise qualité des données.
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Utiliser une méthodologie d'amélioration continue
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Utiliser un calendrier de déploiement par étapes
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Mesurer le retour sur investissement
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