La non qualité des données en entreprise
Une fatalité
ou
une opportunité ?
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La non-qualité des données
C'est quoi ?
 Sources de ...
Mai 2016La non-qualité des données coûte très cher aux entreprises 3
Exemple de l'adresse postale
des prospects, clients, ...
Mai 2016La non-qualité des données coûte très cher aux entreprises 4
Toutes les données de l'entreprise
sont concernées
 ...
Mai 2016La non-qualité des données coûte très cher aux entreprises 5
10 à 20% du Chiffre d'affaires
Une fatalité ou une op...
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La non-qualité des données
Un mal quasi-invisible
● S...
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La non-qualité des données
Un mal quasi-invisible
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La non-qualité des données
Un mal quasi-invisible
● S...
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Pour en finir avec les données toxiques
C'est un disp...
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La démarche et les livrables
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La non-qualité des données coûte très cher aux entreprises

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Les données toxiques sont des données de mauvaise qualité d'origine interne ou externe qui font perdre de l'argent aux entreprises. Ce mal est invisible et silencieux, lorsqu'on s'en aperçois il est trop tard, le mal est déjà fait et l'entreprise à perdu de l'argent.

Il existe de nombreuses solutions sur le marché, mais celles-ci sont lourdes et chère à mettre en place de plus et à l'instar d'un iceberg, elles ne font apparaître qu'au mieux 20 % des anomalies.

La solution DataQualityGov est distribuée sous licence libre Creative Commons BY SA 4.0, elle permet :
- De mettre en place une gouvernance efficace de la qualité des données et, le cas échéant, de décupler l'efficacité des dispositifs existants comme le MDM (Master Data Management) et les outils qualité périphériques.
- D'exploiter le gisement de productivité révélé par l'éradication des données toxiques, celles qui fait perdre le plus d'argent aux entreprises.

Publié dans : Direction et management
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La non-qualité des données coûte très cher aux entreprises

  1. 1. La non qualité des données en entreprise Une fatalité ou une opportunité ?
  2. 2. Mai 2016La non-qualité des données coûte très cher aux entreprises 2 La non-qualité des données C'est quoi ?  Sources de données non fiables, pas de mise à jour  Erreur de recopie, retranscription de données orales ou écrites  Formation ou expérience insufisante du personnel  Tout ceci entraîne des reprises, retouches, etc... Des données erronées peuvent : - produire des chiffres inexacts, - conduire à de mauvaises décisions et - impacter la réputation d’un établissement
  3. 3. Mai 2016La non-qualité des données coûte très cher aux entreprises 3 Exemple de l'adresse postale des prospects, clients, fournisseurs etc...  Selon l'INSEE ● Chaque année, 3,2 millions de foyers déménagent (12 % des foyers français), 828 000 individus naissent, 545 000 meurent, 249 000 se marient et 130 000 divorcent (Insee 2010) ● Entre 12 et 14% des entreprises changent de n°SIRET  (NPAI et PND) - En France, plus de 200 millions d’envois postaux sont expédiés à une mauvaise adresse tous les ans : un coût pour les entreprises estimé entre 180 et 250 millions d’euros par an N'habite Pas à l'Adresse Indiquée et Pli Non Distribuable
  4. 4. Mai 2016La non-qualité des données coûte très cher aux entreprises 4 Toutes les données de l'entreprise sont concernées  Des petits problèmes peu coûteux mais très fréquents aux gros problèmes rares mais très coûteux  La non-qualité des données conduit à : ● une altération de la relation client, ● à des ruptures dans la chaine logistique, ● à des décisions métiers moins pertinentes, voire pénalisantes. Pour l'entreprise, le coût est estimé entre 10 et 20% du Chiffre d'affaires
  5. 5. Mai 2016La non-qualité des données coûte très cher aux entreprises 5 10 à 20% du Chiffre d'affaires Une fatalité ou une opportunité ? 10 à 20 % du CA ! Un gisement de productivité considérable « Un pessimiste voit la difficulté dans chaque opportunité, un optimiste voit l'opportunité dans chaque difficulté. » [Winston Churchill]
  6. 6. Mai 2016La non-qualité des données coûte très cher aux entreprises 6 La non-qualité des données Un mal quasi-invisible ● Sans dispositif, c'est le brouillard ● Très faible visibilité. ● Lorsque qu'on s'aperçoit d'un problème, c'est trop tard, le mal est déjà fait. ● Avec les dispositifs du marché ● Visibilité d'une faible partie des problèmes, on traite les symtômes mais pas la cause. ● Avec le dispositif DataQualityGov ● Très bonne visibilité des problèmes et des solutions à apporter avant qu'ils apparaissent, on traite la cause.
  7. 7. Mai 2016La non-qualité des données coûte très cher aux entreprises 7 La non-qualité des données Un mal quasi-invisible ● Sans dispositif, c'est le brouillard ● Très faible visibilité. ● Lorsque qu'on s'aperçoit d'un problème, c'est trop tard, le mal est déjà fait. ● Avec les dispositifs du marché ● Visibilité d'une faible partie des problèmes, on traite les symtômes mais pas la cause. ● Avec le dispositif DataQualityGov ● Très bonne visibilité des problèmes et des solutions à apporter avant qu'ils apparaissent, on traite la cause.
  8. 8. Mai 2016La non-qualité des données coûte très cher aux entreprises 8 La non-qualité des données Un mal quasi-invisible ● Sans dispositif, c'est le brouillard ● Très faible visibilité. ● Lorsque qu'on s'aperçoit d'un problème, c'est trop tard, le mal est déjà fait. ● Avec les dispositifs du marché ● Visibilité d'une faible partie des problèmes, on traite les symtômes mais pas la cause. ● Avec le dispositif DataQualityGov ● Très bonne visibilité des problèmes et des solutions à apporter avant qu'ils apparaissent, on traite la cause.
  9. 9. Mai 2016La non-qualité des données coûte très cher aux entreprises 9 Pour en finir avec les données toxiques C'est un dispositif de gouvernance de la qualité des données Pour éradiquer les données qui font perdre de l'argent Qu'est ce que DataQualityGov ?
  10. 10. Mai 2016La non-qualité des données coûte très cher aux entreprises 10 La démarche et les livrables
  11. 11. Mai 2016La non-qualité des données coûte très cher aux entreprises 11 Les avantages du dispositif  Facile à mettre en place et très économique  Seules les données toxiques sont traitées  On traite la cause pas les symtômes  Participation des métiers concernés  Toutes les actions de fiabilisation sont supervisées par la direction Donc accessible aux petites structures Pour en savoir plus Michel BRILLOUT sur LinkedIn

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