Êtes-vous dans le secteur de la vente au détail? Les types d'entreprises qui vendent des produits ou des services au détail ou au détail, également connu sous le nom de commerce de détail. Bon, si c'est là, il sera presque certainement affecté par coûts de mauvaise qualité des données.
Le données de mauvaise qualité dans les magasins de détail Ils sont non seulement chers mais aussi dangereux. La plupart des détaillants croient que vos ventes sont affectées chaque mois en raison de coordonnées inexactes ou incomplètes empêchant la vente finale d'avoir lieu. Et cela suppose un pourcentage non négligeable de revenu qui en somme ne se matérialise pas.
Mais le coûts de mauvaise qualité des données ne s'arrête pas là. Non seulement les ventes qui ne sont pas produites par l'impact de données inexactes. Ces coûts vont beaucoup plus loin. Ils impactent également la qualité des analyses. données ultérieures et prise de décision sur la base de ces analyses. Pourtant, comme on dit, c'est un obstacle sérieux et dangereux qu'il faut savoir surmonter.
Les progrès technologiques ont entraîné une augmentation importante de la quantité de données que les entreprises de vente au détail doivent gérer.. Et avec l'augmentation de la quantité et de la diversité des données, des incohérences sont apparues.
Les données de mauvaise qualité proviennent principalement de 4 différentes polices:
- Des données d'entrée. C'est le principal et il est principalement causé par l'erreur humaine et le bruit dans la communication.
- Données externes. Intégré à partir de bases de données externes qui ne sont pas examinées.
- Systèmes transactionnels. Erreurs générées, quelque chose ne va pas lors de l'utilisation de terminaux de point de vente dans une vente ou lors de l'ajout ou de l'annulation de l'un des éléments qui interviennent dans la procédure d'achat.
- Migrations. Produit lors du changement de système et de l'intégration des données de l'ancien système au nouveau.
L'une ou l'autre de ces possibilités augmente la coûts de mauvaise qualité des données parce informations obsolètes, inexact ou manquant empêcher que les données soient utilisées comme prévu.
Ensuite, Comment ces détaillants peuvent-ils obtenir leur coûts de mauvaise qualité dans le déclin des données?
1. Validation des données à la source
Les données les plus erronées qui circulent dans nos systèmes, plus de dégâts feront. Ensuite, la principale stratégie que nous devons mettre en œuvre est de valider l'exactitude et l'intégrité des données à la source. Lorsque nous parlons d'éviter ou d'améliorer l'erreur humaine dans la saisie des données, ce peut être fait sans avoir à changer vos systèmes de gestion Ventes. Vous pouvez implémenter une API qu'en temps réel ils valident ces données et les corrigent ou demandent leur correction. Juste au moment où ils se produisent.
2. Diviser et conquérir
Vous ne pouvez pas faire face à tous les problèmes de coûts de mauvaise qualité des données partout à la fois. Comme nous l'avons vu, ces erreurs peuvent atteindre nos systèmes par diverses parties. Les traiter tous en même temps ne peut qu'empirer les choses et diluer la puissance de vos initiatives d'amélioration de la qualité des données.. Commencez par établir les problèmes les plus importants et essayez de les attaquer au coup par coup.
3. Voir le système complet
Profitez de cette initiative d'amélioration de la qualité des données pour analyser et restructurer les flux de données de votre entreprise. Des données de mauvaise qualité sont très susceptibles d'être trouvées non seulement dans votre service commercial, mais dans tous les autres départements. Et chaque département peut avoir des définitions, classifications et alternatives pour les communiquer totalement différentes. Ensuite vous devez établir et décrire les processus s'assurer que les étapes sont clairement définies et qu'elles prennent en compte toutes ces différentes alternatives de traitement et de communication des informations.
