Étant donné que les données sont un immobilisation stratégique Pour les institutions d'aujourd'hui, il est facile de comprendre que la mauvaise qualité est un obstacle majeur. Exactement pour ça, différentes solutions sont nécessaires pour y remédier mais aussi pour les prévenir, y compris la correction de problèmes communs liés aux données du produit.
Dans cet article, nous expliquerons pourquoi améliorer le qualité des données produit apporte un changement qualitatif qui nous permet de faire passer l'entreprise à un autre niveau. Par chance, les entreprises qui gèrent un grand nombre de produits ont souvent des problèmes similaires qui peuvent être résolus avec une gestion des données appropriée adaptée à leurs besoins.
Certains des problèmes les plus courants.
L'un des points d'inflexion les plus courants autour des données produit est lié à manque de correspondance, dans certains domaines, entre les informations de vente et les informations stockées dans les catalogues.
En désignant le même fournisseur, produit ou fonctionnalité (par exemple, tailles ou couleurs) en différentes manières, nous provoquons un décalage entre des catégories apparemment différentes, quand ils se réfèrent en fait à une seule catégorie. Comme conséquence, les informations manquent de fiabilité.
Les erreurs de ce type empêchent de travailler correctement avec, à la fois d'un point de vue opérationnel et pour le reporting des ventes de produits. Comme nous n'avons pas d'informations réalistes, entre autres désavantages Pratiquement, nous sommes confrontés à un sérieux problème pour des activités aussi essentielles que la commande de produits ou de fournitures.
Un manque de fiabilité qui, en résumé, affecte négativement la prise de décision et cause des problèmes de toutes sortes, qu'il s'agisse de logistique (excédent ou manque de stock) O, par exemple, ne pas avoir de bonnes informations pour prendre des décisions à cet égard. .
en outre, un obstacle commun est incorrect ou inexistant synchronisation des informations nouveau par rapport à ce qui était déjà dans les différents systèmes. Simplement, savoir garder les informations propres est la clé, ainsi que si elle doit être répliquée entre les systèmes ou stockée dans un référentiel de données maître.
Détecter les problèmes pour trouver des solutions
Les questions susmentionnées devraient être traitées dans le différents contextes, selon le type de projet réalisé, besoins de l'entreprise, spécifiquement l'objectif et objectifs à atteindre avec ces informations.
Une fois ces problèmes détectés, il est maintenant temps d'appliquer des solutions qui améliorent la qualité et la gestion des données pour prendre des décisions rapides et correctes. Cas contraire, nous continuerons à en subir les conséquences: informations peu fiables, perte de temps à corriger les écarts et, avec lui, un diminution de l'efficacité du travail et, pourtant, de l'entreprise en général.
Les problèmes de qualité des données rendent également les entreprises perdre de grosses sommes d'argent, soit parce qu'ils ne peuvent pas élaborer une stratégie de vente pour leurs produits, soit en raison de problèmes tels que ceux mentionnés. Enfin, le problème affecte d'autres domaines, comme les clients, qui peut aussi être une extension des produits, et vice versa.
Cibler: informations sur les produits propres
Il est essentiel d'appliquer des solutions ad hoc d'amélioration de la qualité des données à travers connecteurs et applications. En même temps, ilLes data stuarts doivent résoudre les problèmes qui se posent, sans oublier que ces procédures doivent être appliquées aux nouvelles données.
De sorte que la les informations sur le produit sont propres Doit être dirigé plein débit. Après que découverte de données et analyse lexicale (séparation des colonnes), alors nous ferons une correction en standardisant les enregistrements.
Nous pouvons même trouver des correspondances dans d'autres systèmes, auquel cas il serait pratique de le fusionner dans un référentiel de données maître, et il est également possible d'enrichir les données de nos produits avec de nouvelles catégories. Dans le dernier cas, par exemple, déduire des informations sur le statut socioéconomique à partir des données sociodémographiques pour effectuer des ventes croisées.
Ce sont des opérations qui sont réalisées dans différents projets (migrations, projets de qualité et de gouvernance des données, qualité et enrichissement, Projets MDM), dont le dénominateur commun est d'obtenir une meilleure qualité des données.
Les clés de la stratégie de qualité des données
Tout ce qui est indiqué indique le La pertinence cruciale des données est la qualité. prendre des décisions correctement. Mais pour les atteindre, il faut une stratégie adéquate, où trouver des problèmes de qualité rapidement et facilement est essentiel.
Cas contraire, nous pouvons passer beaucoup de temps à déterminer où sont les points critiques. En réalité, dans les entreprises qui traitent un volume élevé de données est la clé, une fois les problèmes détectés, déterminer des stratégies qui incluent des outils qui facilitent le nettoyage grâce à des processus automatisés.
Il s'agit d'un procédure cyclique, qui se fait en continu. Au début, cela nécessitera probablement une action en bloc pour l'ensemble de la base de données, puis il exécutera ces mêmes processus pour les nouveaux enregistrements.
C'est ainsi que nous nous assurons que nos données sont contaminées, même si les stratégies ont tendance à être plus larges et comprennent des solutions globales qui, au-delà de la qualité de l'information, ils incluent également la gouvernance des données.
En résumé, les meilleures stratégies sont celles qui tiennent compte du fait que les processus ne peuvent pas toujours résoudre les problèmes, surtout quand ils sont spécifiques. À ce stade, il est essentiel d'avoir le technologies et connaissances nécessaires nettoyer les données à l'aide d'outils qui permettent d'avoir des processus qualité automatisés adaptés aux besoins de l'organisation à partir d'une approche globale.
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