Si vous vous êtes déjà demandé ce qu'est la dark data, vous êtes au bon endroit. Les données sont une source d'information (et de lumière) qui guide les entreprises de toutes tailles vers de meilleures décisions et de meilleurs résultats.
Mais les données ont aussi leur face cachée. Si elles ne sont pas correctement exploitées, elles peuvent finir par coûter cher à toute entreprise. En fait, une mauvaise qualité de données peut impliquer une perte de bénéfices de 25 %. Oui, un quart de ce qu'elle gagne.
Une partie de cette face moins agréable des données se cache précisément dans l'obscurité. Dans ces données qui passent inaperçues pour la plupart des entreprises et qui, en général, n'arrivent pas à être exploitées. Des données qui se déplacent dans les ombres et qui sont toujours « aux aguets ».
Dans cet article, nous parlerons précisément de ces données. D'un type de données qui, apparemment innocentes, se trouvent cachées parmi toutes les informations dont dispose toute entreprise. Et ces données sont les fameuses dark & orphaned data.
Vous avez probablement entendu parler de données de mauvaise qualité. Mais comprendre ce qu'est la dark data va au-delà. Nous ne parlons pas seulement d'erreurs visibles, de doublons ou d'imprécisions, mais de données qui se cachent parmi les informations que vous avez déjà et que vous n'utilisez ni n'analysez.
Nous savons déjà qu'il existe de nombreuses données de mauvaise qualité. Mais en général, nous parlons de ces données qui sautent aux yeux et qui représentent un problème évident pour les entreprises. Données imprécises, incorrectes, dupliquées… Des données qui sont visibles et qui gênent.
Mais les données « sombres » et « orphelines » sont différentes. On pourrait les considérer comme des données de mauvaise qualité, mais en réalité ce sont des données de « faible visibilité ». Des données qui, pour une raison quelconque, passent inaperçues dans l'analytique de votre entreprise. Voici l'explication de chacune d'elles :
Les données connues sous le nom de « sombres », ou dark data, sont, simplement, toutes ces données qui sont collectées dans différentes sources mais qui ne sont pas utilisées. Si vous vous demandez encore ce qu'est la dark data, vous pouvez l'imaginer comme tout ce savoir potentiel qui est dans votre système mais ne fait pas partie de vos analyses.
Elles peuvent être des données ignorées activement ou inconsciemment. Cela signifie qu'elles ont peut-être le potentiel de contribuer à la stratégie générale de l'entreprise ou qu'elles consomment des ressources et de l'espace inutiles.
Un exemple : imaginez que votre entreprise mène une stratégie CRM et envoie différentes communications par e-mail. Comme vous le savez, les outils CRM collectent de multiples données mais c'est à vous de les intégrer dans votre analytique. Si vous décidez de ne pas utiliser des données comme le taux d'ouverture, vous passez peut-être à côté de quelques opportunités.
Ce que nous appelons données orphelines est quelque peu différent. Bien qu'elles partagent un problème de visibilité avec les données sombres, leurs caractéristiques sont différentes. Dans ce cas, il s'agit de données stockées et prises en compte dans l'analytique mais qui ont perdu leur référence dans le système et ne sont pas connectées au reste.
C'est-à-dire : les données orphelines sont celles qui, pour différentes raisons comme une mise à jour du format de la base de données ou la suppression de certaines informations, se retrouvent complètement déconnectées du reste des informations. Elles sont toujours là, mais plus personne ne sait d'où elles viennent et quelle relation elles ont avec le reste.
Un exemple : imaginez que votre entreprise collecte des informations sur vos clients provenant de différentes sources de données. Si vous stockez une donnée provenant de l'une d'elles et que, du jour au lendemain, vous décidez de supprimer cette source de données, il est possible que certaines données perdent leur corrélation avec le reste et deviennent inutilisables.
Avoir ces données dans l'ombre parmi toutes les informations dont vous disposez peut sembler inoffensif. Si elles ne se mélangent pas avec le reste et ne dérangent pas, quel est le problème ? Ils peuvent être plusieurs :
Stockage de données inutiles – Le stockage et le traitement de vos données ont un coût. Non seulement économique, mais aussi en termes d'espace. Stocker ce type de données dans l'ombre vous fait consommer une partie de vos ressources pour quelque chose que vous n'utilisez pas (et que vous ne savez même pas que c'est là).
Perte de temps à la recherche de ces données – Parfois, les données dans l'ombre sont utiles pour votre entreprise et votre équipe en a besoin pour prendre des décisions. Mais si ces données sont déconnectées du reste du système, vous devrez consacrer beaucoup de temps et d'efforts à les trouver et à pouvoir les réintégrer.
Rapports incorrects ou valeurs altérées – Probablement le problème le plus grave. Bien qu'elles passent inaperçues, les données sombres et orphelines sont là. Et vos analyses peuvent les prendre en compte lors de certains calculs. Cela peut entraîner des résultats erronés ou imprécis.
Problèmes de conformité à la réglementation – Vous savez que les réglementations sont de plus en plus strictes en matière de stockage et de traitement des données. Les données dans l'ombre peuvent entraîner leur non-respect et engendrer des problèmes légaux et économiques.
Vous vous posez probablement la question : mais est-ce que je passe vraiment à côté de quelque chose d'important si j'ignore ces données dans l'ombre ? Eh bien oui. En plus des problèmes précédents, ce type de données peut également vous empêcher de prendre toutes les décisions que vous devriez.
Meilleures performances de vos données – Si vous avez trop de données dans l'ombre dans votre système, il est probable que la vitesse de chargement et de traitement soit affectée. Par conséquent, il est possible que vous n'ayez pas le meilleur système en place.
Signaux d'achat ignorés – Vous savez que grande partie du succès de votre entreprise dépend de la détection des signaux d'achat. Si les données que vous stockez ne sont pas visibles, il est possible que vous manquiez des opportunités clés de conversion.
Décisions plus précises – Les opportunités sont dans les détails. Et si une partie de vos données est dans l'ombre, il est probable que vous passiez à côté d'opportunités de personnalisation, d'optimisation ou de correction d'erreurs.
Une stratégie plus fiable – Si vos données ne reflètent pas la réalité de votre entreprise, votre stratégie non plus. La présence de données sombres et orphelines peut altérer la vision générale de votre entreprise.
Les ombres des données de mauvaise qualité sont là et il nous faut les accepter. Nous devons également accepter qu'il est très probable que nous stockions de la dark data et des données orphelines dans notre système. Pas de panique, c'est ainsi.
La bonne nouvelle est qu'il y a une solution. Chez Boost, nous sommes experts pour faire la lumière sur ces recoins où se cachent les données abandonnées. Nous savons nous déplacer aisément dans les ténèbres de votre analytique.
Maintenant que vous savez ce qu'est la dark data, nous vous proposons un plan : nous nous chargeons de réaliser un audit de votre analytique actuelle, d'identifier toutes ces données qui vous échappent parmi les informations que vous avez à votre portée et de concevoir une collecte de données plus précise et sécurisée. Exactement ce dont vous avez besoin.
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