Un aperçu complet de la normalisation des données dans les entreprises
Publié: 2024-05-28Les entreprises ont souvent du mal à déployer rapidement des informations marketing en raison de formats de données incohérents et d'un paysage publicitaire fragmenté. Ces incohérences rendent difficile l’obtention d’informations précises et opportunes, retardant la prise de décision et réduisant l’efficacité globale des stratégies marketing.
Grâce à la standardisation des données, les entreprises peuvent rationaliser l'intégration, améliorer la précision des données et accélérer le déploiement d'informations marketing exploitables.
Cet article examine ce que signifie standardiser les données et présente des stratégies efficaces pour mettre en œuvre la standardisation des données afin de tirer pleinement parti de ses avantages.
Qu’est-ce que la normalisation des données ?
En standardisant les données, les équipes marketing peuvent améliorer la qualité des données, améliorer les analyses multicanaux et prendre en charge une prise de décision plus éclairée.
Comprendre la standardisation des données et les concepts associés
La standardisation des données est souvent confondue avec plusieurs termes liés mais distincts, notamment dans les domaines de la gestion et de l'analyse des données. Comprendre les différences entre ces termes est crucial pour une gestion appropriée des données et la mise en œuvre des processus.
Voici les termes clés souvent confondus avec la standardisation des données.
Normalisation des données
La normalisation des données fait référence au processus d'organisation des données dans une base de données pour réduire la redondance et améliorer l'intégrité des données. Il s'agit de structurer une base de données selon un ensemble de formes normales pour minimiser la duplication des informations.
Nettoyage des données (ou nettoyage)
Le nettoyage des données implique la détection et la correction (ou la suppression) des enregistrements corrompus ou inexacts d'un ensemble de données. Ce processus consiste à identifier les parties incomplètes, incorrectes, inexactes ou non pertinentes des données, puis à remplacer, modifier ou supprimer ces données sales.
Enrichissement des données
L'enrichissement des données fait référence au processus d'amélioration, d'affinement ou d'amélioration des données brutes en fusionnant des données tierces provenant de sources externes supplémentaires. Ce processus ajoute de la valeur à l'ensemble de données d'origine avant qu'il ne soit utilisé ou analysé.
Transformation des données
La transformation des données est le processus de conversion des données d'un format ou d'une structure à un autre. Il s'agit d'un terme large qui peut inclure la normalisation mais englobe également d'autres modifications telles que la modification des types de données, l'agrégation d'informations et des calculs plus complexes.
Intégration de données
L'intégration des données implique de combiner des données provenant de différentes sources pour fournir une vue unifiée. Ce processus implique souvent diverses opérations telles que la transformation, le nettoyage et l'enrichissement des données pour consolider des données disparates.
Pourquoi standardiser les données ?
Des formats de données incohérents entraînent des inefficacités, car les équipes perdent du temps à rapprocher et à nettoyer les données au lieu de se concentrer sur les tâches stratégiques. Cela conduit souvent à des opportunités manquées en raison d'informations inexactes, ce qui rend difficile l'analyse correcte du comportement des clients et des performances des campagnes. De plus, des données peu fiables peuvent nuire aux relations clients en impactant négativement la personnalisation et la qualité du service.
Si cela ne suffit pas à lui seul à normaliser les données, voici d’autres avantages qui en découlent.
Qualité des données améliorée
La normalisation des données garantit que toutes les informations suivent des formats et des définitions cohérents, réduisant ainsi les erreurs et les incohérences. Pour les spécialistes du marketing, cela signifie des données plus fiables, fiables pour l'analyse et la prise de décision, conduisant à des informations plus précises et à des stratégies efficaces.
Analyses multicanaux améliorées
Grâce à des données standardisées, les équipes marketing peuvent intégrer de manière transparente les informations provenant de diverses plateformes. Cette intégration fournit une vue complète des interactions clients et des performances des campagnes sur tous les canaux, permettant ainsi des analyses multicanaux plus efficaces.
Rapports rationalisés
La standardisation des données simplifie le processus de reporting en garantissant que toutes les données sont comparables et alignées. Cela facilite la génération de rapports cohérents et précis.
Efficacité opérationnelle
Les données standardisées réduisent le temps et les efforts requis pour le nettoyage et la préparation des données. Cette efficacité opérationnelle permet aux spécialistes du marketing de se concentrer davantage sur les activités stratégiques plutôt que de consacrer un temps précieux aux tâches de réconciliation des données, améliorant ainsi la productivité et l'efficacité.
Conformité réglementaire
Le maintien de données standardisées permet de garantir le respect des réglementations en matière de protection des données telles que le RGPD et le CCPA. En adhérant à des formats et définitions de données cohérents, les équipes marketing peuvent mieux gérer la confidentialité et la sécurité des données, réduisant ainsi le risque de problèmes juridiques et d'amendes.
Maintenant que vous connaissez tous les avantages de la standardisation des données, passons à la manière de procéder.
Stratégies de mise en œuvre de la normalisation des données
La mise en œuvre efficace de la standardisation des données au sein d’une organisation nécessite une stratégie bien pensée qui aborde à la fois les aspects techniques et humains de la gestion des données. Voici les étapes clés à considérer.
1. Établir des normes claires
Commencez par développer un ensemble complet de normes de données qui définissent les formats, les unités et les règles d'intégrité des données.
Par exemple, la normalisation des données implique la définition de formats uniformes pour les informations de contact des clients, par exemple en garantissant que tous les numéros de téléphone sont au format international (par exemple, +1-555-555-5555). Sans standardisation, le même numéro de téléphone pourrait être enregistré de plusieurs manières incohérentes, telles que 555-555-5555, (555) 555-5555 ou +1 (555) 555-5555, ce qui peut entraîner des problèmes lors de l'intégration de données provenant de diverses sources. .
La collaboration est essentielle, alors impliquez les parties prenantes de différents départements pour garantir que ces normes répondent à divers besoins fonctionnels et sont adaptables sur différentes plates-formes et technologies.
2. Tirer parti des outils d'automatisation
Utilisez des outils d’automatisation pour appliquer ces normes de données de manière cohérente dans toute l’organisation. La mise en œuvre d'un pipeline de données marketing et d'un logiciel de gestion des données contribuera à automatiser l'application des règles de normalisation lors de la saisie et du traitement des données, en minimisant les erreurs manuelles et en améliorant l'efficacité.
Improvado fournit une base de données solide pour des analyses et des opérations marketing complètes. La plateforme regroupe les données de plus de 500 plateformes de marketing et de vente, de CRM et de sources hors ligne, les prépare automatiquement pour l'analyse et les charge en toute sécurité dans un entrepôt de données ou un outil BI de votre choix. Le processus est entièrement automatisé et ne nécessite aucune expérience technique ni connaissance du code.
3. Formation et assistance continues
La normalisation des données concerne autant les personnes que la technologie. Offrir une formation continue aux membres de l’équipe pour comprendre l’importance de la normalisation et s’assurer qu’ils sont équipés pour l’appliquer efficacement. Établir des canaux de support pour résoudre tout problème de normalisation, en aidant à maintenir des normes élevées et en encourageant le respect des protocoles établis.
4. Assurance qualité régulière
Effectuer des audits périodiques et des contrôles de qualité pour vérifier que les protocoles de normalisation des données sont suivis et fournissent les avantages escomptés. Utilisez les informations tirées de ces examens pour affiner continuellement les normes et les processus.
De plus, rationalisez le processus en intégrant des solutions logicielles automatisées de gestion de la qualité des données comme Cerebro. Cerebro est un service de gestion de campagnes et de gouvernance des données basé sur l'IA qui valide automatiquement la cohérence de vos données et vous alerte de toute anomalie et divergence de données.
5. Infrastructure évolutive
Créez une infrastructure flexible et évolutive capable de prendre en charge les ajustements et les extensions des normes de données à mesure que les besoins de l'entreprise évoluent. Cette infrastructure devrait permettre des mises à jour et des modifications faciles sans nécessiter de refontes approfondies, prenant ainsi en charge la nature dynamique des données marketing.
Défis et solutions en matière de normalisation des données
La mise en œuvre de la standardisation des données dans une grande entreprise implique de surmonter des défis importants. Voici comment les organisations peuvent surmonter efficacement ces obstacles.
Résistance au changement
Les employés peuvent être réticents à adopter de nouvelles normes de données, surtout si les avantages ne sont pas immédiatement clairs ou si cela perturbe leurs flux de travail habituels.
Solution
Engager et éduquer :
- Impliquez les employés dans le processus de normalisation dès le début. Cela implique de recueillir leurs commentaires sur les points sensibles et de les impliquer dans la phase de planification.
- Mettez en œuvre des programmes de formation complets qui expliquent les avantages de la standardisation des données, non seulement pour l'entreprise mais pour leurs rôles individuels. Soulignez comment cela rendra leur travail plus facile et plus efficace.
Silos de données
Différents services peuvent avoir leurs propres systèmes et protocoles de gestion des données, ce qui conduit à des pratiques de données fragmentées et difficiles à unifier.
Solution
Intégration incrémentale :
- Créez des équipes comprenant des représentants de tous les départements critiques. Cela permet de garantir que les efforts de normalisation prennent en compte tous les aspects des opérations de l'entreprise.
- Mettre en œuvre la normalisation par étapes dans tous les départements. Commencez par des domaines moins complexes ou plus réceptifs au changement pour créer une dynamique et mettre en valeur les premiers succès.
Maintenir la qualité des données
La transition vers un format standardisé peut initialement entraîner des écarts dans la qualité des données, surtout si les données existantes sont incohérentes.
Solution
Contrôles de qualité rigoureux :
- Des audits réguliers des données doivent être effectués pendant et après la transition pour identifier et rectifier toute incohérence ou erreur.
- Utilisez des outils de surveillance continue qui détectent automatiquement les écarts par rapport aux normes de qualité des données, permettant des corrections immédiates.
Problèmes d'évolutivité
À mesure que l’entreprise se développe, le cadre de normalisation des données doit évoluer efficacement sans nécessiter de refontes majeures.
Solution
Architecture évolutive :
- Utilisez les principes de conception logicielle modulaire afin que de nouvelles fonctionnalités ou mises à jour puissent être ajoutées sans impact significatif sur le système existant.
- Tirez parti des technologies cloud qui offrent évolutivité et flexibilité pour répondre aux besoins croissants en matière de données et de calcul.
Limites techniques
Les systèmes informatiques plus anciens peuvent ne pas prendre en charge l'intégration de nouveaux protocoles de normalisation, créant ainsi un fossé technologique.
Solution
Techniques d'intégration avancées :
- Implémentez un middleware capable d'interfacer les anciens et les nouveaux systèmes, traduisant les formats de données à la volée.
- Planifiez des mises à niveau ou des remplacements progressifs de systèmes obsolètes qui correspondent à la stratégie informatique à long terme de l'organisation.
Optimiser les campagnes marketing grâce à la standardisation des données
Improvado rationalise le processus de normalisation des données en automatisant l'ensemble du cycle de préparation des données, de l'extraction des données à la normalisation et à la transformation. La plateforme garantit que les données provenant de différents canaux sont cohérentes et prêtes à être analysées. Ceci est crucial pour les organisations qui dépendent de données précises et uniformes pour éclairer leurs stratégies marketing.
Cerebro by Improvado améliore ces capacités en se concentrant sur la gestion des données de campagne et la gouvernance des données. Cerebro automatise la conformité et les contrôles opérationnels des données marketing par rapport aux normes établies, garantissant ainsi que tout, des conventions de dénomination aux paramètres de ciblage, est cohérent sur tous les actifs.