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Data Preparation : 3 étapes pour réussir votre stratégie Data avec des données fiables | Invenis

Les projets Data et IA vous font rêver, vous en attendez de nombreuses promesses, les données sont aujourd’hui considérées comme le nouvel or noir… Mais comme toutes ressources brutes, les données doivent être raffinées, travaillées pour pouvoir en tirer de réels résultats.

La qualité de vos données est au cœur de votre stratégie Data et les résultats que délivreront de tels projets dépendent de la fiabilité des données. Selon une étude de KPMG, 84% des dirigeants* s’inquiètent de la qualité des données.

1-    La Data Preparation, Quésaco ? 

Vous avez à votre disposition un gros volume de données provenant de sources multiples. Face à cela, vous vous réjouissez et imaginez de multiples projets que vous pourriez réaliser en exploitant votre data. A une condition près, s’assurer de la fiabilité de vos données ! 

Une stratégie Data sans préparation de vos données fera très difficilement ses preuves. Selon Gartner, en 2022, 85% des projets IA produiront des résultats erronés à cause de données non fiables

Des données fiables sont à la base même d’une stratégie Data solide. N’avez-vous jamais entendu « Ces chiffres ne sont pas corrects ! » après avoir produit un reporting ?

La data est une matière brute et vivante : elle doit être travaillée et affinée. Les données sont amenées à évoluer. Un exemple, en 2019, 16% des français* envisageaient de déménager. Une part conséquente de la population qui aura un impact sur des actions marketing comme la relation client par exemple. Plus grave encore, la mauvaise qualité des données peut coûter cher. Une étude du MIT Sloan montre que des données de mauvaise qualité peut coûter de 15 à 20% du chiffre d’affaires* ! 

Pour tirer tous les bénéfices de vos données, la Data Preparation est la première clé de votre stratégie ! 

2-    Agrégation, déduplication de données… les étapes de la Data Preparation

La Data provient de sources multiples, en format différents… Pour la rendre fiable, il faudra la faire passer par plusieurs étapes : 

  1. L’audit : 
    1. Identifier les bases de données nécessaires et utiles. Cela implique des échanges entre la DSI et différentes Directions métiers pour comprendre leurs besoins.
    2. Réaliser un état des lieux de vos bases de données pour identifier les données utiles, inutilisables et obsolètes.
    3. Vérifier que vos contacts aient le même degré d’informations… 
  2. Le nettoyage : 
    1. Agréger des données silotées. Faites enfin communiquer toutes vos données : quelles viennent du web, d’applications, de remontées caisses ou issues de machines d’âges et de fournisseurs différents ou encore des données provenant de bases de données de différents pays !
    2. Harmoniser et dédoublonner les données : par exemple mettre les dates au même format, supprimer les faux emails, regrouper les numéros de téléphone et emails liés à un même contact, etc.
    3. Gérer les nomenclatures
    4. Ajouter des indicateurs de performance à définir avec les métiers
  3. L’enrichissement :
    1. Mettre à jour vos données et les compléter
    2. La data est une matière évolutive

Pour maintenir des données fiables, il sera nécessaire de repasser perpétuellement par le nettoyage et l’enrichissement de vos données. La Data Preparation est un cercle vertueux entre le nettoyage et l’enrichissement de vos données.

3-     Data Preparation : pourquoi est-ce crucial ?

La fiabilisation de vos données présente de nombreux bénéfices :

  1. Avant tout, vous restez le garant de la fiabilité de la donnée transmise aux équipes métiers. 
  2. Grâce à de la data fiable, vos projets IA et Data augmentent leurs chances de réussite
  3. La Data Quality améliore également l’autonomie des équipes qui seront en mesure d’exploiter des KPIs fournis par les analyses de données. 
  4. Une meilleure exploitation de la data conduit inévitablement à de meilleurs résultats puisque les entreprises data-driven se développent 8 fois* plus vite ! 
  5. Ouvrir de nouvelles perspectives : exploiter de la donnée qui était inutilisée jusqu’à présent
  6. Améliorer le pilotage l’activité et par conséquent la prise de décision

En clair, la Data Preparation vous permet d’obtenir de vos données une ressource exploitable et donc analysable. C’est alors qu’elle prend toute sa valeur !

4-    Mettre facilement en œuvre sa Data Preparation

Alors que la préparation des données est indispensable pour votre stratégie Data, elle peut également vous prendre beaucoup de temps. Une étude d’IBM révèle que 80% du temps d’un Data Scientist* est consacré à la Data Quality

L’agrégation des données s’avère être une tâche très chronophage. Pour cela il est nécessaire d’externaliser cette partie afin de permettre à vos équipes de se concentrer sur des tâches à plus grande valeur ajoutée. 

Chez Invenis nous accompagnons nos clients sur la préparation de leurs données et les aidons à automatiser ces processus. 

AFNOR Certification, notre client, disposait d’un volume de données colossal provenant de 60 000 sites certifiés ce qui représentait plus de 10 millions de lignes ! Les reportings étaient faits à la main, avec des échanges de fichiers Excel, des croisements…. Avec Invenis, ces reportings ont pu être automatisés faisant gagner jusqu’à 50% du temps des équipes dans l’analyse de données. 

Invenis est le partenaire Data de toutes les PME et ETI et les accompagne à tous les niveaux de leur maturité data, vers l’autonomie des analystes et de leurs équipes métiers dans un usage quotidien de l’IA et de la data.

Webinar – Data Preparation :

A votre tour, exploitez des données fiables ! Découvrez à travers un webinar à la demande, le plan d’action des DSI qui ont su améliorer leurs performances grâce à la Data Preparation 💡

Sources :

https://home.kpmg/content/dam/kpmg/pdf/2016/06/2016-global-ceo-outlook.pdf

https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2018-02-13-gartner-says-nearly-half-of-cios-are-planning-to-deploy-artificial-intelligence#:~:text=Conversations%20with%20Gartner%20clients%20reveal

https://immobilier.lefigaro.fr/article/3-chiffres-a-savoir-sur-les-demenagements-en-2019_e1ce0182-666b-11e9-8e63-23165fe113f9/

https://sloanreview.mit.edu/article/seizing-opportunity-in-data-quality/

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