Définition : Data quality management

Le data quality management ou DQM regroupe toutes les actions et procédures destinées à garantir et maintenir la qualité des données marketing au sein d’une entreprise. Le data quality management permet notamment de favoriser l’efficacité des actions marketing / CRM utilisant ces données et d’optimiser la logistique dans le domaine e-commerce en s’assurant de l’exactitude des données de livraison. Le DQM vise notamment à garantir la fiabilité et l’exactitude des données collectées et la capacité de circulation et d’usage de ces données au sein de l’entreprise et vers les partenaires.

La DQM est le plus souvent vue sous un angle technique, mais elle doit également englober des aspects organisationnels, humains et légaux.

Les actions et procédures les plus fréquemment utilisées dans le cadre d’un dispositif de data quality management sont :
– la vérification / correction des données collectées (adresses physiques, email, tél, etc.) en temps réel ou à posteriori.
– la structuration / normalisation des données / RNVP
– l’actualisation des données
– le dédoublonnage et la déduplication
réconciliation de données
– la création de modèles de données
– la mise en conformité légale de la collecte (RGPD)
– la sensibilisation des acteurs de collecte aux enjeux de la qualité des données (vendeurs, conseillers, opérateurs de saisie, ..)
– …

Une présentation intéressante des enjeux ou apports d’une démarche de data quality management :