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BIG DATA

Des petites données de qualité

On peut qualifier ces données de "petites", au sens où elles ne se mesurent pas en pétaoctets, varient moins vite et sont souvent issues de saisies manuelles. Si petites soient-elles, ces données n'en doivent pas moins faire l'objet d'une attention forte car elles sont, elles aussi, un actif essentiel pour accompagner les transformations et prendre les bonnes décisions. A condition d'être exploitables.

Or, leur qualité laisse encore à désirer. Selon une enquête menée en novembre 2016 pour Experian*, neuf entreprises sur dix n'auraient pas confiance dans les données de leur système d'information. En moyenne, 27 % des données sont jugées comme non fiables.

Quel est le risque pour l'entreprise ? Non seulement ces données de base, erronées, incomplètes ou doublonnées, injectées dans le système d'information, génèrent de la non qualité, mais elles nécessitent du temps et des ressources pour les identifier et les corriger. A l'instar d'une pile bouton, capable de polluer à elle seule un cours d'eau pour des années.

Assurer les fondamentaux


Face à des défauts qui perdurent dans les bases internes, ne faudrait-il pas commencer par bien gouverner ses petites données, si l'on veut exploiter le levier du big data ? Il ne s'agit pas de remettre en cause l'intérêt évident des mégadonnées, mais d'organiser les priorités. Connaître les comportements des clients est une force. Mais cela ne sera d'aucune aide si l'entreprise n'assure pas correctement ses fondamentaux : réapprovisionner, fabriquer, livrer, facturer, encaisser.

Du reste, tirer un bénéfice des informations produites n'est pas l'apanage des données en masse, parfois hors de portée car complexes à manipuler : le réservoir de ventes des entreprises dépend aussi de la pertinence et de la justesse des données internes, gérées via les ADM.

Par David Coerchon - Systems Engineer - Winshuttle


*Données et Entreprises en 2017 : un diagnostic complet

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