Les 3 conditions préalables
à une gestion réussie des données

24 / 06 / 2016

Les 3 conditions préalables à une gestion réussie des données

Les données et l’analytique sont les clés d’une meilleure relation avec vos clients. Peu importe qu’il s’agisse d’un client de boutique en ligne, d’un citoyen qui fait une demande de passeport ou encore d’un prospect qui recherche des informations. Mais pour que les données puissent apporter un éclairage utile, il est nécessaire de les transformer en informations précises, exhaustives et facilement accessibles. Par Olivier Penel, Business Director, EMEA Data Management, SAS

Data Management

L’analytique appliquée aux données offre un niveau de connaissance client qui permet de proposer des informations et des services sur mesure. Ces derniers, à leur tour, garantissent une meilleure expérience à vos clients. Mais avant d’appliquer les méthodes analytiques à vos données, il faut étudier les aspects sous-jacents liés à la gestion et la préparation des données. Il est en effet impossible d’obtenir ces connaissances sans disposer des données adéquates au bon moment.

out processus analytique commence après une demande d’étude des données. Elles peuvent provenir de systèmes source, d’applications et d’entrepôts de données, sans oublier les données de capteurs. La question suivante se pose alors : quelle est la qualité des données, et sont-elles gérées et contrôlées ? 

Crucial

Dans les faits, les données ne répondent pas aux exigences visées, notamment les données externes. La plupart des entreprises se contentent de « traiter » plutôt que de « gérer » réellement les données et ce, alors même que leur qualité est cruciale pour prendre des décisions avisées basées sur les connaissances tirées de ces données.

3 exigences en matière de gestion des données

Il est nécessaire de prendre du recul et de veiller à ce que les données soient réellement adaptées à une analyse. À ce titre, la plateforme robuste et flexible indispensable à la gestion des données doit satisfaire à ces 3 exigences :

  • Facilité et flexibilité

Choisissez une plateforme qui permette aux utilisateurs, aux analystes métier et aux data scientists de préparer eux-mêmes les données.

  • Possibilités d’intégration

Une plateforme intégrée qui assure l’intégralité de la gestion des données et les tâches analytiques permet non seulement de développer et de mettre en production plus rapidement de nouvelles connaissances mais aussi de simplifier la gestion du processus.

  • Innovation

La gestion des données doit être aussi innovante que les nouvelles technologies et offrir des fonctionnalités spécifiques, comme la lecture simple et rapide de grandes quantités de données de capteurs et de données non structurées fournies en temps-réel.

Les données constituent le point de départ du processus analytique. Dès lors, vous devez garantir la valeur de ces données avant toute analyse ou interprétation.

Et vous, avez-vous confiance en vos données ?

Les questions à vous poser sont : quelle est la qualité des données utilisées dans l’objectif de mon analyse ? Quelle est leur qualité en termes de pertinence, quelle est la quantité de données à analyser et ces données ont-elles déjà été traitées ?

Pour en savoir plus sur la gestion des données pour l’analytique,  suivez ce webcast.

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