Personne n'y échappe, pas même l'INE. Même si se corriger est signe de sagesse et partager un nouveau chiffre améliorant les perspectives économiques d'un pays est une bonne chose, que la plus haute autorité statistique d'Espagne doive corriger ses données une énième fois ne signifie qu'une chose : quelque chose ne va pas avec les données.
Quand nous parlons de l'importance de disposer de bonnes sources de données et d'une analytique claire et ordonnée, nous le disons très sérieusement. Peut-être que des données qui ne sont pas fiables à 100 % n'affecteront pas le PIB d'un pays, mais elles affecteront sans aucun doute votre entreprise (et bien plus que vous ne le croyez).
Si vous voulez éviter les mauvaises surprises sur vos ventes, vos clients ou toute métrique importante pour votre entreprise, tout passe par la mise en ordre et le nettoyage de vos données. Oui, les nettoyer. Ce qu'on appelle en anglais le Data cleansing est la clé pour s'assurer que votre analytique est fiable. Et c'est de ça que nous allons parler dans cet article.
Sortez papier et stylo (et même le balai) pour commencer à nettoyer vos données en profondeur. En plus de l'importance du data cleansing, nous vous expliquerons également les premières étapes à suivre pour le réaliser correctement.
Son nom dissipe tous les doutes : le data cleansing est le processus de nettoyage de données que réalise toute entreprise ou institution pour ordonner ses données et garantir leur fiabilité. Ce processus consiste à éliminer les données incorrectes, dupliquées, obsolètes ou incomplètes.
Ce type de données est connu sous le nom de données « sales ». Des données qui, pour des raisons aussi diverses qu'une mauvaise intégration des sources de données ou une visualisation incorrecte, ne servent pratiquement à rien. Sauf à une chose : entraver votre travail.
Des données incorrectes ou peu rigoureuses peuvent sembler totalement inoffensives, mais derrière cette façade d'inutilité se cache un grand risque pour votre entreprise. Les données « sales » peuvent détruire votre entreprise. Littéralement.
Réfléchissez-y autrement : si vos données sont incorrectes et que toute votre analytique repose sur des informations qui ne représentent pas la réalité, vos décisions d'entreprise ne seront jamais les bonnes. En fait, ces données peuvent vous pousser à concevoir des stratégies et des actions qui vont à l'encontre de ce qui est bon pour votre entreprise.
Contre toute attente, avoir des données erronées ou peu fiables est quelque chose d'assez courant. Surtout si l'on tient compte du fait que les entreprises disposent de plus en plus de sources d'information dont les données se chevauchent entre elles. Parfois, l'information n'est pas le pouvoir.
C'est pourquoi il est si important de pratiquer le data cleansing quelle que soit votre entreprise et votre relation aux données. Indépendamment de vos métriques ou de votre dépendance aux données, il vaut toujours mieux savoir si quelque chose ne va pas. Il vaut toujours mieux savoir pour pouvoir réagir à temps :
Et si ce que votre entreprise comprend par conversion n'est pas ce que votre source de données interprète comme telle ? Imaginez qu'au lieu de l'achat final, vous mesuriez les visites sur votre site. Cela semble improbable, mais croyez-nous : vous ne seriez pas le premier à qui ça arrive.
L'un des principaux bénéfices du data cleansing est la clarté sur les métriques prises en compte et la façon dont elles sont calculées. Il est très courant d'utiliser différents outils (marketing, par exemple) et que chacun d'eux fasse ses calculs à sa manière. S'assurer qu'ils coïncident est indispensable.
Le savoir c'est le pouvoir si vous savez quoi faire avec l'information. Souvent la vérité n'est pas aussi agréable que nous le voudrions, mais c'est toujours le meilleur point de départ pour retourner la situation et l'améliorer.
Grâce au data cleansing, vous pouvez identifier vos points faibles aussi bien dans la collecte de données que dans votre entreprise. Avoir de la visibilité sur les données défaillantes vous permet aussi de les corriger et de connaître la réalité authentique. Même si ça fait mal, il vaut toujours mieux savoir.
Avec les données sur la table, il est plus facile de définir une feuille de route. Mais surtout, il est plus facile de définir une feuille de route qui fonctionne vraiment et bénéficie à votre entreprise.
Grâce au data cleansing, vous pouvez redéfinir vos priorités (prioriser la rétention plutôt que l'acquisition si vous voyez que vos utilisateurs ne reviennent pas, par exemple) et prendre des décisions plus stratégiques basées sur des données fiables.
La question est : par où commencer ? Savoir comment commencer à nettoyer et ordonner ses données et même évaluer si vous avez vraiment besoin de mener ce processus n'est pas facile. Nous parlons d'un processus d'analyse en profondeur qui inclut de nombreuses variables.
Comme toujours, tout variera selon chaque cas. Les sources de données, les outils que vous utilisez, les métriques que vous prenez en compte dans votre entreprise… Tout sera déterminant pour mettre de l'ordre dans votre analytique. Mais malgré tout, il y a des étapes que vous devrez suivre obligatoirement :
La première étape est, sans aucun doute, la plus importante de toutes. Une étape qui consiste à réaliser un scan exhaustif de toutes vos données et sources de données. L'audit de données implique de revoir absolument toutes vos informations pour identifier ces données sales dont nous parlions : données dupliquées, incorrectes ou incomplètes.
Cette partie du processus peut être la plus complexe et épuisante. Il s'agit d'une analyse rétrospective et en profondeur qui passera par la vérification de la fiabilité des outils que vous utilisez, la comparaison des données de chacun et une validation que les données visualisées correspondent à la réalité.
Une fois que vous aurez évalué la qualité de votre information, vous devrez prendre la première décision : avec lesquelles vous souhaitez garder. Il est possible que vous trouviez différentes façons de mesurer une donnée importante pour vous et, même si les deux sont valides, vous devrez opter pour l'une d'elles.
Ce processus vous aidera à réévaluer quelles métriques sont importantes pour votre entreprise et lesquelles vous n'avez pas prises en compte jusqu'ici. Peut-être identifierez-vous de nouvelles données que vous ne connaissiez pas et qui sont vitales pour votre entreprise !
Maintenant oui : il est temps de nettoyer. Avec les données sur la table et les priorités claires, il est temps de commencer à jeter ces informations qui n'apportent absolument rien à votre entreprise. En plus d'éliminer les données et métriques qui ne vous intéressent pas, vous devrez aussi filtrer celles qui sont dupliquées ou mal mesurées.
Éliminer des données implique de recalculer vos résultats. Si vous retirez ces informations qui faussaient la réalité, il est possible que l'image change (et beaucoup). Une partie du data cleansing consiste aussi à redéfinir ce que vous teniez pour acquis ou croyiez totalement réel.
Mais ça ne s'arrête pas là ! En fait, la question la plus importante surgit maintenant : comment savoir que ma nouvelle analytique est fiable ? Personne ne veut répéter l'erreur dont il essaie de se débarrasser. C'est pourquoi il est important de valider l'intégrité des nouvelles données.
Après avoir défini une nouvelle analytique, vous devrez vous assurer qu'elle fonctionne. Cette partie du processus peut être accompagnée d'attentes (les données mettent du temps, vous le savez) et d'erreurs (presque rien ne marche du premier coup). L'important est de toujours surveiller de près que le nouveau plan génère des données fiables.
Cette dernière étape est optionnelle mais totalement recommandée. Si les avantages de réaliser le data cleansing sont clairs, imaginez si vous automatisez le processus et vous vous assurez que vos données sont toujours à jour et correctes.
Si même l'INE n'échappe pas à la nécessité de mener des initiatives de data cleansing, il est clair que c'est un sujet de grande importance pour toutes les entreprises, quelle que soit leur taille. Des données propres, fiables et à jour sont indispensables au bon fonctionnement de votre entreprise. Ce n'est un secret pour personne.
Chez Boost, nous savons bien ce que c'est que de mettre de l'ordre dans les données. Les vôtres et celles de nombreuses autres entreprises que nous avons aidées avec leur data cleansing et leur visualisation de données pour pouvoir mettre de l'ordre dans leurs priorités et prendre des décisions plus stratégiques.
Si vous voulez connaître l'état de vos données et ce que vous devez faire pour les nettoyer, écrivez-nous et nous nous mettons au travail.
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