Alors que les entreprises cherchent à adopter la nouvelle vague de technologies émergentes, comme l'automatisation, l'intelligence artificielle et l'Internet des objets, leur succès et leur capacité à se différencier dans ces espaces dépendront de leur capacité à gérer correctement les données. Cela deviendra de plus en plus important au fur et à mesure que les appareils connectés et les capteurs proliféreront, provoquant une croissance exponentielle des données - et une croissance proportionnelle des opportunités d'exploitation des données.
Ceux qui positionnent leurs organisations pour gérer correctement les données et comprendre leur valeur intrinsèque auront l'avantage. En fait, nous pouvons voir les leaders tirer si loin que cela rendra le marché très difficile pour les adoptants lents et les nouveaux entrants.
Un récent rapport de Forbes Insights, «The Data Differentiator: Comment améliorer la qualité des données améliore les affaires», parrainé par Pitney Bowes, examine le rôle clé de la qualité des données.
Ceux qui positionnent leurs organisations pour gérer correctement les données et comprendre leur valeur intrinsèque auront l'avantage. En fait, nous pouvons voir les leaders tirer si loin que cela rendra le marché très difficile pour les adoptants lents et les nouveaux entrants.
Un récent rapport de Forbes Insights, «The Data Differentiator: Comment améliorer la qualité des données améliore les affaires», parrainé par Pitney Bowes, examine le rôle clé de la qualité des données.
Les données de bonne qualité ont plusieurs impacts bénéfiques sur les organisations:
La prise de décision:Plus la qualité des données est bonne, plus les utilisateurs auront confiance dans les produits qu'ils produisent, ce qui réduira le risque dans les résultats et augmentera l'efficacité. L'ancien adage "garbage in, garbage out" est vrai, comme son inverse. Et lorsque les résultats sont fiables, les conjectures et les risques dans la prise de décision peuvent être atténués.
Productivité: Des données de bonne qualité permettent au personnel d'être plus productif. Au lieu de passer du temps à valider et corriger les erreurs de données, ils peuvent se concentrer sur leur mission principale.
Conformité: Dans les industries où la réglementation régit les relations ou le commerce avec certains clients, en particulier dans le secteur financier, le maintien de données de bonne qualité peut faire la différence entre la conformité et des millions de dollars d'amendes. La conformité doit être un objectif constant, car les nouvelles réglementations continuent d'évoluer dans les régions du monde et partout où une entreprise exerce ses activités. Les bases de données graphiques apparaissent comme un outil important pour les sociétés financières pour comprendre les relations complexes entre leurs clients et se conformer aux réglementations anti-blanchiment d'argent.
Marketing: De meilleures données permettent un ciblage et une communication plus précis, en particulier dans les environnements omnicanaux que de nombreuses organisations recherchent.
Les impacts négatifs de données de mauvaise qualité peuvent inclure:
Sentiment de confiance: 84% des chefs d'entreprise s'inquiètent de la qualité des données sur lesquelles ils basent leurs décisions, selon le «Global CEO Outlook 2016» de KPMG. Quand la confiance dans la qualité des données est insuffisante, la confiance érodé. Cela peut créer des obstacles à l'adhésion de la direction, réduisant l'enthousiasme pour de nouveaux investissements dans les données et les initiatives d'amélioration de la qualité.
Occasions manquées: Si vos concurrents obtiennent plus d'informations que vous sur les données, ils auront des idées que vous n'avez pas. Cela pourrait signifier qu'une entreprise manque une opportunité critique pour le développement de nouveaux produits ou les besoins des clients qu'un concurrent avec une compréhension plus mature des données peut capitaliser sur. Les entreprises doivent traiter les données comme un atout et les gérer pour maintenir la qualité afin de tirer des conclusions qui peuvent conduire à un avantage concurrentiel.
Perte de revenus: les données de mauvaise qualité peuvent entraîner une perte de revenus de plusieurs façons - les communications qui ne parviennent pas à se convertir en ventes parce que les données client sous-jacentes sont incorrectes, par exemple. En assurance, les mauvaises informations sur les biens peuvent entraîner une perte de revenus sur les primes si elles sont trop faibles en raison des données. Un exemple est où les emplacements de propriété sont estimés, au lieu de précisément spécifié. Dans la plupart des cas, cela n'a peut-être pas d'importance, mais là où la différence est une propriété - ou un quartier entier - située à l'intérieur ou à l'extérieur d'une zone inondable, les pertes de revenus pourraient être importantes.
Dommages liés à la réputation: Les coûts liés à la réputation vont des petits dommages quotidiens que les organisations peuvent ne jamais connaître aux grandes catastrophes liées aux relations publiques. À titre d'exemple, rappelez-vous le déploiement de Google Maps en 2012. À l'époque, il est vite devenu évident qu'une grande partie des données sous-jacentes étaient inexactes ou manquantes, aboutissant à un produit que TechCrunch qualifierait de «peu utilisable». peut également être compromise par de mauvaises données résultant d'une orthographe incorrecte du nom d'un client, ou envoyant inconsciemment des communications à un client décédé. Dans le secteur bancaire, par exemple, des données médiocres pourraient mener à un commerce involontaire avec des gouvernements sanctionnés ou des financiers terroristes présumés si les institutions ne disposent pas d'informations suffisamment précises sur les clients avec lesquels elles négocient, ce qui entraîne des retombées pour les relations publiques. amendes punitives.
Occasions manquées: Si vos concurrents obtiennent plus d'informations que vous sur les données, ils auront des idées que vous n'avez pas. Cela pourrait signifier qu'une entreprise manque une opportunité critique pour le développement de nouveaux produits ou les besoins des clients qu'un concurrent avec une compréhension plus mature des données peut capitaliser sur. Les entreprises doivent traiter les données comme un atout et les gérer pour maintenir la qualité afin de tirer des conclusions qui peuvent conduire à un avantage concurrentiel.
Perte de revenus: les données de mauvaise qualité peuvent entraîner une perte de revenus de plusieurs façons - les communications qui ne parviennent pas à se convertir en ventes parce que les données client sous-jacentes sont incorrectes, par exemple. En assurance, les mauvaises informations sur les biens peuvent entraîner une perte de revenus sur les primes si elles sont trop faibles en raison des données. Un exemple est où les emplacements de propriété sont estimés, au lieu de précisément spécifié. Dans la plupart des cas, cela n'a peut-être pas d'importance, mais là où la différence est une propriété - ou un quartier entier - située à l'intérieur ou à l'extérieur d'une zone inondable, les pertes de revenus pourraient être importantes.
Dommages liés à la réputation: Les coûts liés à la réputation vont des petits dommages quotidiens que les organisations peuvent ne jamais connaître aux grandes catastrophes liées aux relations publiques. À titre d'exemple, rappelez-vous le déploiement de Google Maps en 2012. À l'époque, il est vite devenu évident qu'une grande partie des données sous-jacentes étaient inexactes ou manquantes, aboutissant à un produit que TechCrunch qualifierait de «peu utilisable». peut également être compromise par de mauvaises données résultant d'une orthographe incorrecte du nom d'un client, ou envoyant inconsciemment des communications à un client décédé. Dans le secteur bancaire, par exemple, des données médiocres pourraient mener à un commerce involontaire avec des gouvernements sanctionnés ou des financiers terroristes présumés si les institutions ne disposent pas d'informations suffisamment précises sur les clients avec lesquels elles négocient, ce qui entraîne des retombées pour les relations publiques. amendes punitives.
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