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Qualité des données: coût ou de profit?

Écrit par : Kevin Ramesan
Date de publication : juillet 18 2013

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Aperçu du marché

En   L'année dernière, TEC a publié un certain nombre d'articles sur la qualité des données. ( Mauvais   Qualité des données signifie un gaspillage d'argent ;   Rôle cachée de la qualité des données dans E-Commerce succès ; et, continu   Data Quality Management:. La pierre angulaire de latence zéro Business Analytics )   Cette fois, notre objectif nous emmène au domaine spécifique de la qualité des données au sein de l'    applications (CRM) arène et comment la gestion de la relation client ces   comme Interaction de Interface Software CAN   contribuer à réduire l'impact négatif que la qualité médiocre des données est sur un objectif de CRM.   

CRM   est sujette à des données plus corrompus que d'autres applications d'entreprise. Traditionnel   systèmes de back-office exigent un nombre limité de personnes pour traiter les données,   tandis que dans le CRM, presque tout le monde dans une organisation interagit avec des parties du   application. En conséquence, la probabilité de traitement des données erronées augmente.   En fin de compte, des données de qualité constitue le fondement de la mise en œuvre de CRM réussie   et l'intelligence des clients précis. L'expérience du passé et de la recherche montrent que 50   70 pour cent des nombreuses initiatives de CRM devrait être consacrée à la qualité des données. En conséquence   mauvaise qualité des données entrave la capacité de l'entreprise à réaliser le retour de leur   investissement dans un CRM véritablement intégrée. Qualité des données, par conséquent, ne devrait pas être   considéré comme un exercice ponctuel. Il doit être intégré comme élément de base dans   gestion d'une entreprise.

qualité des données défectueuse class="articleText">

  •     Collections incorrectes ou incohérentes de détails client

  • Dupliquer     dossiers Photos     
  • incohérente     synchronisation entre les bases de données multiple     
  • multiples     bases de données éparpillées dans différents ministères ou organismes, avec     données structurées selon les règles particulières de cette base de données.

La duplication des données est le type le plus commun de la question de la qualité des données. Dossier client duplication est causée par une multitude de situations. Il peut se produire des variations d'orthographe ou d'attribuer plusieurs adresses pour le même profil de client. En conséquence, les données devient corrompu et est alors mal interprété. Avoir un client dans une base de données deux fois ou plus peut donner l'impression qu'ils sont différents clients. Les entreprises peuvent perdre de l'argent si, par exemple, ils font une campagne de publipostage à partir de cette base de clientèle. Plusieurs lettres envoyées au même client va doubler le coût de l'envoi et à l'épanouissement et à réduire la crédibilité de l'entreprise aux yeux des clients.

L'utilisation des bases de données de mauvaise qualité peut aussi conduire à une mauvaise interprétation d'une opération de l'entreprise en générant des analyses de clients trompeuses. En outre, les analyses de comportement de renseignement et client clients sont également utilisés pour la prévention de la fraude et de la fidélisation des clients. Par conséquent, les données non fiables peuvent conduire à des résultats catastrophiques. En plus de preuves montre, de business intelligence est la clé de la réussite CRM et comme démontré ci-dessus, l'exploitation minière dans les bases de données de mauvaise qualité a pour effet complètement inverse.

Gagnants du marché

Seul, un système autonome est insuffisant pour s'attaquer à la cause sous-jacente de la mauvaise qualité des données. La qualité des données doit être considérée comme une question d'affaires et en tant que tel, les entreprises doivent créer et instaurer des lignes directrices échelle de l'entreprise en matière de qualité des données. Une combinaison de personnes, les processus et les outils technologiques est nécessaire d'établir un programme de qualité des données.

Ceci dit, la contribution de la demande pour le nettoyage des données reste un pilier à la réussite globale d'une stratégie de qualité des données. Les systèmes peuvent mettre en œuvre une méthode de nettoyage des données grâce à l'utilisation d'entrepôts de données centralisés, l'intégration des données logiciel de nettoyage, et l'utilisation de données provenant de tiers avec l'application d'entreprise. Dans l'ensemble, quelques-unes des techniques disponibles sont

  • données validant     règles processus

  • centralisée     base de données

  • données     nettoyage Technology |     
  • données     lavage

  lavage est le processus de fixation ou l'élimination de morceaux individuels de données   qui sont inexactes, incomplètes ou redondantes avant que les données sont transmises à un   entrepôt de données ou une autre application. Le but du nettoyage de données est double:   éliminer les erreurs et la redondance, et d'uniformiser différents ensembles de données   qui peuvent avoir été créés avec différentes ou incompatibles règles métier. Données   lavage peut être considéré comme une combinaison de technologie et de processus. L'activité   pour les entreprises processus (B2B) liste fournisseur Dun & Bradstreet (D & B) a mis au point   un bon exemple d'un processus de nettoyage de données. D & B a mis en place un uniforme de codage   méthodologie qui associe chaque entreprise avec un numéro DUNS.   Ce numéro est unique et reste inchangée pendant la durée de vie de l'entreprise.   D & B a créé cette approche unique pour atteindre et maintenir l'uniformité au sein de son   propre base de données. Il propose également à ses clients le même service sur une base régulière.

autre   approche pour obtenir des données de haute qualité est l'utilisation d'outils de programmation développés   pour gérer la qualité des données. Ces outils répondent à l'objectif de la vérification, le nettoyage,   et des données de surveillance. Les entreprises peuvent choisir de développer des outils en interne ou à acquérir   un troisième outil de partie auprès d'un fournisseur spécialisé dans les outils de nettoyage de données. Une majorité   des entrepôts de données et d'intelligence d'affaires des fournisseurs tels que SAS Institute ,    Informatica , Experian , et le groupe de 1   Software fournir des données de nettoyage d'options qui sont assis sur le dessus de leur base de données.    FirstLogic et Ascential Software , qui a également   cette fonctionnalité, sont considérés par le marché pour être parmi la qualité des données   fournisseurs orientés.

marché Challenger

Non   de nombreuses petites et moyennes fournisseurs de CRM approuver leur capacité à gérer la qualité des données.   Au contraire, cependant, Interface Software a pris la responsabilité   pour sa part de la qualité des données. L'Illinois, aux États-Unis fournisseur de CRM spécialisé   dans l'intelligence de la relation de cabinets de services professionnels (voir article précédent:         services professionnels sont Catching-up avec le CRM ).

InterAction   La version 5.1 fournit un-of-the-box sur l'outil de synchronisation de la qualité des données. Le   base de données centralisée est surveillée de près par les gardiens de veiller à ce que les changements   apportées à la base de données sont appropriées et précises. Le système réduit le changement des données   gestion en contrôlant le débit de données erronées. Ceci est accompli par un workflow   processus permettant intendants de données de hiérarchiser efficacement, évaluer et agir   lors de changements de contact. Le flux de travail joue un rôle important dans la présentation   processus en dirigeant tous les changements à l'intendant de données correct pour leur examen.

Une autre caractéristique de la qualité des données InterAction clé est le contact Verifier. Le cas échéant, cet outil intégré extrait des informations commerciales clés nécessaires sur tous les contacts et le soumet à des contacts sélectionnés pour vérification. La fonctionnalité de gestion des modifications de données d'interface permet à la fois aux utilisateurs professionnels et administratifs pour contrôler l'accès sur la visualisation et l'édition de leurs contacts. Cette fonction protège les enregistrements de changements indésirables ou incorrects.

cours   notre dernière réunion, Rick Klau , Vice-Président de marchés verticaux   et John S. Lipsey , Directeur Communication Corporate, a souligné   que l'objectif de 2003 pour logiciel d'interface était d'améliorer les caractéristiques de qualité des données:   «C'est très important pour notre clientèle." a déclaré Rick Klau. La réduction des données   la gestion, l'amélioration du contrôle des mauvaises données par le moteur de workflow, et   garder une trace de la disparité des données étaient devises clés pour 2003.

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