Liste de contrôle pour une meilleure qualité des données : démarrer avec des données propres

Le premier semestre 2020 l'a montré de manière éclatante : La numérisation des processus commerciaux rend les entreprises plus résistantes. Les données sont le carburant de l'avenir numérique. Dans la plupart des entreprises, le thème de la qualité des données est toutefois extrêmement impopulaire, car beaucoup doutent de la durabilité d'une inspection des données. Pas tout à fait à tort. Le fournisseur de logiciels proALPHA conseille aux entreprises de se poser ces quatre questions essentielles :

1. dans quels processus les données ont-elles une influence déterminante sur la productivité ?

Chaque rouage de l'entreprise n'a pas la même importance. Il convient donc d'identifier les processus dans lesquels des données erronées ou incomplètes sont déterminantes pour le succès. En effet, des données défectueuses peuvent entraîner un surcroît de travail important et donc des coûts élevés, par exemple en raison d'une mauvaise reprise des données de pièces de la nomenclature dans les ordres de travail. Ou elles augmentent le risque de livraison, car on s'aperçoit bien trop tard qu'un client n'a pas commandé 100 mais 1.000 pièces et que le matériel nécessaire n'est pas en stock. Une partie de cette première analyse devrait également porter sur la question de savoir si tous les secteurs ont un accès rapide, à tout moment et de partout, aux informations qui les intéressent.

2. qu'est-ce qu'un bon ensemble de données pour nous ?

L'étape suivante consiste à définir des critères de qualité - adaptés à l'entreprise et au service concerné. Il ne faut pas seulement faire la différence entre les données de mouvement et les données de base. Les exigences en matière d'informations sur les clients et de données sur les prospects peuvent déjà être très différentes. Ainsi, la communication avec les clients peut nécessiter une adresse e-mail afin de les avertir rapidement en cas de rappel. Ce n'est pas le cas pour les clients potentiels. Le fabricant de systèmes ERP proALPHA conseille donc aux entreprises de réfléchir suffisamment à ce point. C'est la seule façon pour elles de s'assurer qu'aucun aspect important de la qualité ne leur échappe.

3. où la qualité des données laisse-t-elle actuellement à désirer ?

Ensuite, il faut entrer dans le vif du sujet : les pools de données existants ne doivent pas seulement être examinés sur des critères évidents tels que l'exhaustivité et l'exactitude. Parmi les autres points de contrôle figurent de nombreux autres aspects, comme le respect des obligations d'archivage ou de suppression. En analysant précisément et en nettoyant systématiquement, on obtient directement plus d'efficacité dans les processus critiques pour le succès - et on renforce la conformité.

4. comment garantir une meilleure qualité des données à long terme ?

Une seule mise au point des données ne suffit pas. En effet, tant les données de base que les données de mouvement changent continuellement. Cela commence par les numéros de série et de lot des pièces et se termine par les informations relatives aux offres et aux commandes. Des contrôles permanents, si possible automatisés, des tests de plausibilité et des workflows aident à maintenir le niveau de qualité difficilement acquis. Ou même de l'améliorer.

Liste de contrôle pour les PME

Avec ces quatre questions, les entreprises s'attaquent de manière structurée et ciblée au thème mal-aimé de la qualité des données. Pour mieux maîtriser ce sujet, le fabricant d'ERP proALPHA a établi une liste de contrôle orientée vers la pratique. Elle comprend les 30 questions les plus fréquentes pour des données propres. La liste de contrôle est ici disponible gratuitement au téléchargement.

Source et informations complémentaires : proALPHA