Avant de pouvoir corriger des données désordonnées, il est utile de comprendre pourquoi elles le sont devenues. La plupart des problèmes de qualité des données ont des causes identifiables — et beaucoup peuvent être prévenus.
Erreurs de saisie humaine
La saisie manuelle des données est la principale source de problèmes de qualité. Les fautes de frappe, les chiffres transposés, les abréviations incohérentes et les erreurs de copier-coller introduisent des inexactitudes. Le nom d’un client saisi comme « Jon Tremblay » dans un enregistrement et « John Trembley » dans un autre crée un doublon difficile à détecter automatiquement.
Problèmes d’intégration de systèmes
Quand les données passent d’un système à un autre — d’un CRM à une base de données, d’un tableur à une API — les incompatibilités de format et les problèmes d’encodage peuvent corrompre les valeurs. Une date formatée en MM/JJ/AAAA dans un système devient sans signification quand elle est importée dans un système attendant AAAA-MM-JJ.
Absence de validation à la collecte
Les formulaires et les interfaces de saisie qui ne valident pas les entrées laissent entrer de mauvaises données dès le départ. Un champ de numéro de téléphone qui accepte des lettres, un champ de code postal sans vérification de format, un champ obligatoire qui peut être laissé vide — tout cela crée des problèmes en aval.
Dégradation des données
Les données qui étaient exactes lors de leur collecte deviennent inexactes avec le temps. Les gens déménagent, les entreprises ferment, les numéros de téléphone changent. Une base de données clients qui n’est pas régulièrement mise à jour accumulera des enregistrements périmés.
Des études montrent constamment que la mauvaise qualité des données coûte aux organisations un temps et un argent considérables — à travers des envois échoués, de mauvaises décisions, des contacts en double et un travail de correction manuel. La prévention est bien moins coûteuse que la correction.
Fusion de sources incompatibles
Combiner des données de plusieurs sources — différents services, différents systèmes, différentes périodes — introduit souvent des incohérences. Chaque source peut utiliser des codes, des catégories ou des formats différents pour la même information.
Apprenez à gérer l’un des problèmes les plus courants : les Valeurs manquantes.