Les marges des banques françaises sous pression
Gestion de la qualité des données
Nous mettons en place des processus et des outils stricts pour assurer l'exactitude, la cohérence et la fiabilité des données, permettant ainsi à l'organisation de prendre des décisions éclairées.
Notre approche
Notre approche de la gestion de la qualité des données repose sur un cadre complet incluant le profilage et l'évaluation des données pour comprendre leur niveau actuel de qualité. Nous développons des normes et des politiques pour la gouvernance et la gestion des données, et mettons en œuvre des processus robustes pour le nettoyage, la normalisation et le contrôle des données. Nous utilisons des outils automatisés et des algorithmes pour identifier et corriger les erreurs, les doublons et les valeurs aberrantes, tout en menant des analyses de causes profondes pour traiter les problèmes sous-jacents de qualité des données.
Des rapports et tableaux de bord réguliers fournissent des informations sur les tendances de la qualité des données, tandis que des programmes de formation encouragent une culture de l'excellence des données au sein de l'organisation. Grâce à des efforts continus d'amélioration et d'optimisation, nous maintenons une haute qualité des données, permettant ainsi de prendre des décisions éclairées et de maximiser la valeur des actifs de données.
Cas d'usage
Dans le cadre d'un projet de centralisation CRM à grande échelle au sein de Salesforce, nous avons mené une campagne complète d'amélioration de la qualité des données. En utilisant l'IA, nous avons automatisé le processus de déduplication, ce qui nous a permis de gérer efficacement les doublons issus de diverses migrations. Cette approche, combinée à une vérification humaine, a abouti à la déduplication de plus de 70 000 comptes. Par la suite, nous avons mis en place l'automatisation de la suppression des doublons directement dans le CRM.
En utilisant des données librement accessibles, nous avons employé des techniques de détection des doublons pour identifier les points de service associés à des adresses spécifiques. En combinant des méthodes d'apprentissage et des arbres de décision, nous avons considérablement amélioré la précision de l'appariement des clients, passant de 33 % à 95 %.
Nous avons piloté un projet global de qualité des données et fourni un soutien complet adapté aux divers besoins de notre client. Nous avons effectué des audits approfondis des données pour identifier les divergences et les domaines à améliorer, suivis d'évaluations diagnostiques pour déterminer les causes profondes des problèmes de qualité des données. Grâce à des efforts de remédiation méticuleux, nous avons collaboré étroitement avec nos clients pour résoudre ces problèmes et améliorer la qualité globale de leurs données. Nos services visaient à orienter le client vers un avenir où les données sont au cœur de toutes les décisions.
En garantissant l'intégrité et l'exactitude de leurs données, nous permettons aux entreprises de maximiser la valeur de leurs actifs de données et de découvrir de nouvelles opportunités de croissance et d'innovation.