La mauvaise qualité des données a un impact négatif sur l'entreprise en générant des dépassements de coûts importants directement et indirectement, à court et à long terme. Sans surprise, les données font partie de l'ensemble de l'organisation des manières les plus différentes., et que l'omniprésence, à son tour amélioré par les nouvelles technologies, ne peut pas s'arrêter compte lorsque la qualité des données est mauvaise en raison d'erreurs ou de déficiences de toute nature.
Même si chaque organisation est différente et que la généralisation n'est pas toujours un succès, on peut affirmer que la mauvaise qualité des données coûte souvent cher aux entreprises. Au contraire, la Qualité des informations, compris comme l'absence de données erronées, doublons, obsolète, insuffisant ou difficile d'accès, facilite la performance de l'entreprise à tous les niveaux, du niveau opérationnel interne à la relation avec les clients ou les fournisseurs.
Les entreprises de toutes tailles et de tous secteurs ont un besoin concurrentiel d'avoir des données de qualité, surtout actuellement, caractérisé par une augmentation exponentielle des informations provenant d'une grande variété de sources. Sa mauvaise manipulation comporte des risques, augmentant ainsi la probabilité qu'il se traduise par des dépassements de coûts en raison de problèmes très courants dans des contextes de faible qualité de données, comme suit:
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Erreurs de prise de décision: La mauvaise qualité des données empêche de bonnes analyses prédictives ou simplement éclairantes pour aider à prendre des décisions. Logiquement, l'utilisation de données erronées ou inadéquates pour la prise de décision peut entraîner un coût supplémentaire dû au manque de vision ou de prévoyance, en même temps nous empêchant de profiter d'éventuelles opportunités commerciales.
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Augmentation des frais administratifs: Le manque d'agilité et d'efficacité fonctionnelle implique un surcoût en ressources humaines, investissements et dépenses inutiles, ainsi que dans le domaine de la trésorerie en raison d'éventuels déséquilibres comptables ou, par exemple, détection de fraude inefficace.
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Dégradation de l'image de l'entreprise: De mauvaises données entraînent une mauvaise gestion des clients, ce qui nuit inévitablement à l'image de l'entreprise et se traduit également par une nette amélioration des résultats marketing.
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Non-respect de la réglementation: La mauvaise gestion des données implique des risques juridiques pouvant se traduire par des dépassements de coûts.
Il est, en résumé, un perte de compétitivité globale à la suite de cette perte constante d'argent et de ressources. Pour cela, l'absence d'un système de qualité des données conduit à une inefficacité opérationnelle qu'aucune entreprise ne peut se permettre dans l'environnement extrêmement concurrentiel d'aujourd'hui.
La pertinence d'un projet de qualité des données
En supposant que n'importe quelle entreprise veuille maximiser votre productivité Au niveau des travailleurs et des processus, afin de développer des produits ou des services de grande valeur qui peuvent rivaliser sur le marché de la meilleure façon possible, s'attaquer aux problèmes de mauvaise qualité des données est révélé comme une priorité. Exactement, une façon de connaître le retour sur investissement dans un système de qualité des données est d'évaluer l'impact commercial réel de ces coûts supplémentaires.
L'évaluation des dépassements de coûts peut également être réalisée comme mode de prévision d'un futur projet, par exemple, une campagne marketing ou la conception d'un nouveau service client, Disons. Oui, quel que soit le cas, garder à l'esprit que des dépassements de coûts peuvent se produire à la fois activement et passivement lorsqu'une initiative est menée avec ou non des données de mauvaise qualité, respectivement.
L'établissement de règles de qualité à travers la démarche pertinente d'amélioration continue de la qualité des données nous garantira une optimisation des informations employé, le rendre adapté à nos besoins. Finalement, seule la mise en œuvre d'un projet de qualité des données adapté aux besoins de l'entreprise permettra trouver le point d'équilibre entre les ressources utilisées pour son amélioration et les exigences de son utilisation.
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