Selon Forbes, 95% des entreprises n'ont ni l'expertise ni le budget nécessaires pour gérer adéquatement leurs grandes quantités de données non structurées. Cela signifie que leurs données continuent de croître sans relâche sans aucun contrôle qualité majeur sur leur qualité, sans être structurées en un entrepôt de données facilement consommable, sans être analysées pour les tendances, sans être transformées en visualisations perspicaces et sans être utilisées dans des applications d'IA prédictive ou d'apprentissage automatique. . En bref, de nombreuses entreprises laissent inexploité l'un de leurs actifs commerciaux les plus rentables.

Malheureusement, le manque d'expertise n'est que l'un des douze problèmes courants de la science des données auxquels sont confrontées les entreprises aujourd'hui. Dans ce blog, nous décomposons chacun des douze plus en détail.

Les 12 problèmes de données auxquels sont confrontées les entreprises

Données cloisonnées

Les données en silo sont des données détenues par un groupe ou une unité commerciale qui ne sont pas partagées par d'autres. Un exemple très courant de ceci est entre vos groupes de marketing et de vente; vos ventes peuvent exécuter Dynamics CRM ou Salesforce, mais votre équipe marketing peut exécuter Marketo ou HubSpot. Bien que les données de ces outils puissent se connecter, souvent un manque de gestion globale des données et une communication claire les empêchent.

Erreurs de saisie de données

Les erreurs de saisie de données sont des problèmes de qualité causés au point d'entrée. Les problèmes de saisie des données peuvent être dus à des erreurs de transcription ou de transposition et sont souvent causés par une entrée humaine. Malheureusement, obtenir une sortie de qualité n'est possible que s'il y a une bonne entrée de données.

Mauvaise qualité des données

Un gros problème avec les données est la qualité des données. Combien de fois les spécialistes du marketing ont-ils sorti une liste d'e-mails de leur CRM, pour constater que de nombreuses adresses e-mail ont été rejetées? Ou combien de fois les commerciaux d'entreprise ont-ils essayé de se connecter avec des prospects qui n'étaient plus dans leurs anciennes entreprises parce que les données CRM étaient obsolètes?

La qualité des données comprend des dimensions: l'actualité, l'intégrité, la conformité, l'unicité, la cohérence, l'exhaustivité et l'exactitude. Toute erreur de ces dimensions peut affecter la précision de l'analyse des données, de la visualisation et, en fin de compte, de leur utilisabilité pour l'analyse prédictive ou l'apprentissage automatique.

Chez Aptude, notre équipe d'ingénierie de données se spécialise dans la création et la mise en œuvre des meilleures pratiques pour la qualité des données pour cette raison même: si vous avez des données mais que ce n'est pas bon, vous pourriez aussi bien pas du tout les données.

Déluge de données

De nombreuses organisations ont trouvé des moyens de collecter des quantités massives de données. Malheureusement, la capacité de collecter des données dépasse de loin la capacité de la plupart des organisations à traiter, gérer et analyser les données. Trop de données, en particulier des données non structurées, se traduit par des lacs de données qui occupent de l'espace sans contribuer de quelque manière que ce soit aux résultats financiers de votre entreprise. Pour aggraver les choses, plus les données restent longtemps sans gestion, moins elles deviennent précieuses.

Pour mieux utiliser vos données, nous vous recommandons de créer un entrepôt de données pouvant être utilisé dans les tableaux de bord et les visualisations à la demande. Une fois cette infrastructure en place, vos données commenceront à devenir davantage un investissement qu'un coût, car les parties prenantes peuvent prendre des décisions de plus en plus fondées sur les données.

Manque d'expertise en données

Avoir une équipe qui ne peut pas mettre en œuvre des solutions d'ingénierie de données, d'analyse prédictive, d'apprentissage automatique ou de big data est un problème si vous souhaitez rester compétitif. Vos concurrents «natifs du numérique» ont souvent une culture organisationnelle axée sur les données et peuvent très rapidement dépasser les entreprises traditionnelles qui ne peuvent pas répondre aux tendances aussi rapidement.

Si vous ne pouvez pas embaucher des équipes entières en interne, nous vous recommandons de réduire vos projets de données à travers des projets clairement définis. Vous serez en mesure de faire une rotation parmi les membres de l'équipe avec diverses compétences tout au long de la vie du projet, ce qui vous permettra de contrôler les coûts tout en continuant à effectuer un travail très précieux.

Duplication de données

La duplication des données se produit lorsque vous avez des copies excessives de données à plusieurs endroits. Cela réduit à son tour votre capacité de stockage sans ajouter de valeur supplémentaire. Pour résoudre ce problème, les organisations doivent développer une «source unique de vérité» pour les données, ce qui est souvent la valeur de la création de pipelines de données qui alimentent les entrepôts de données.

Manque de cohérence des données

Un autre problème auquel les entreprises sont confrontées? Un manque de cohérence dans la mesure des variables dans l'ensemble des ensembles de données. Ce défaut d'alignement signifie que les données ne peuvent pas être facilement combinées en un seul emplacement structuré sans beaucoup de travail de nettoyage.

Pour résoudre ce problème, les entreprises peuvent démarrer la conversation en développant des dictionnaires de données. Un dictionnaire de données, bien fait, listera les types de données, les champs, les dimensions et les métriques d'un système. Une fois que vous connaissez la qualité et la norme de vos données, vous serez en mesure d'évaluer l'étendue des différences entre vos systèmes, puis de proposer un plan d'action pour résoudre les incohérences.

Désalignement entre équipes

Une chose que nous avons vue maintes et maintes fois est le désalignement entre les équipes, en particulier parmi les équipes de données. Par exemple, nous voyons de nombreux cas où l'équipe d'ingénierie des données a des procédures, des objectifs et des normes de gestion des données différents de ceux de l'équipe de visualisation des données. Ce désalignement crée une situation de push-pull où une équipe annule le travail de l'autre, créant du ressentiment et du chaos en cours de route.

Les chefs de projet techniques d'Aptude sont aptes à entrer dans une organisation et à faciliter la communication et les pratiques partagées entre les équipes de données. Cela se traduit par un meilleur alignement entre les membres de l'équipe et un travail plus cohérent entre les services.

Manque de visualisation

Un autre problème de données courant est le manque de visualisation des données. Lorsque cela se produit, il n'y a aucun moyen de raconter des histoires basées sur les données ou de glaner rapidement des informations à partir de vos données. Vous collectez donc des tonnes de données, mais vous ne pouvez pas en faire bon usage.

Chez Aptude, nous avons des décennies d'expérience dans la création de visualisations de données et de tableaux de bord robustes (comme dans Power BI) pour nos clients. Nous avons créé des tableaux de bord pour les performances du CCRPI, des systèmes de reporting intelligents K12, pour le transport et pour la gestion de portefeuille et de projet - pour n'en nommer que quelques-uns. En savoir plus sur nos capacités de tableau de bord de données et nos études de cas.

Problèmes de confidentialité

La confidentialité et la sécurité des données constituent un problème croissant pour les entreprises, en particulier les entreprises mondiales ou celles qui traitent avec les IPP. Ce problème se produit lorsque les données stockées ne sont pas sécurisées ou conformes aux lois et réglementations en matière de confidentialité, ou ont des mesures de sécurité laxistes.

Manque de transparence des données

Un manque de transparence des données est une incapacité à accéder et à travailler facilement avec des données, peu importe leur emplacement ou la source de l'application, et à faire confiance à l'exactitude et à la cohérence de ces données. Selon une étude de 2017, «32% des spécialistes du marketing ont qualifié le« manque de transparence »comme le principal facteur inhibant la croissance et l'échelle futures du marketing programmatique.» 1

Dans une autre étude de Forrester - cette fois auprès de cadres, les chercheurs ont constaté que «sur les 100 cadres interrogés, 85% se plaignent du manque de visibilité des données pour définir les publics cibles. Et presque autant disent qu'il n'y a pas de classement pour la qualité et l'authenticité. »2

Pour ajouter de la transparence et de la fiabilité à vos données, les entreprises doivent envisager d'ajouter des pipelines de données tiers à leurs ensembles de données existants pour augmenter les données manquantes et servir de contrôle qualité.

Liaison de données incorrecte

Enfin, le dernier problème de données souvent rencontré dans les entreprises est le manque de capacité à connecter différents ensembles de données entre eux pour effectuer des requêtes sémantiques. Ou si les données sont liées entre elles, ces données sont mal liées et donc moins valables pour la prise de décision.

Aptude peut vous aider.

Lorsque vous êtes prêt à déterminer par où commencer et ce dont vous avez besoin en termes de données, de main-d'œuvre, d'outils et de budget, nous pouvons vous aider. Beaucoup de nos projets impliquent des initiatives liées aux données, d'autant plus que nous avons maintenant un centre d'excellence Python à Mexico, au Mexique. Obtenir notre aide est aussi simple que de nous contacter par e-mail, formulaire ou téléphone, et démarrer une conversation est absolument sans engagement. Nous envoyons même un NDA pour protéger vos informations confidentielles. Contactez-nous dès aujourd'hui.

Le moyen le plus rapide de commencer est de remplir le formulaire sur cette page pour demander plus d'informations OU de réserver un appel de consultation avec notre représentant de l'équipe de données en utilisant le lien de réservation.

Nous ferons un suivi avec une NDA mutuelle, puis entamerons la conversation sur vos exigences, vos objectifs et vos besoins. Enfin, nous travaillerons ensemble pour concevoir une solution de dotation ou de conseil d'experts qui correspond à vos besoins et à votre budget. Une fois que vous êtes prêt, nous avancerons.

Tout commence par bonjour. Contactez-nous aujourd'hui pour entamer la conversation.

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La source:
1. https://www.prnewswire.com/news-releases/survey-marketers-say-lack-of-data-transparency-stunts-programmatic-growth-300448210.html
2. https://www.mediapost.com/publications/article/310141/the-data-swamp-forrester-study-shows-lack-of-tran.html