Guide pour l'harmonisation des données

Les données sont un enregistrement du passé et un élément déterminant pour nos décisions. Mais l'analyse de données cloisonnées et disparates dans divers formats peut être laborieuse et entraîner des erreurs coûteuses. En garantissant la compatibilité des données, l'harmonisation peut renforcer la confiance dans vos décisions basées sur les données.

Ce guide explique en détail ce qu'est l'harmonisation des données, ses avantages, ses applications concrètes et les outils dont vous avez besoin pour la mettre en œuvre dans votre organisation.

L'harmonisation des données est le processus qui consiste à garantir la cohérence et la compatibilité des données provenant de divers jeux de données, souvent volumineux. Il s'agit d'organiser et d'harmoniser des données provenant de différentes sources afin de les mettre au même format ou à la même norme. L'harmonisation élimine les doublons et les erreurs, ce qui est essentiel lorsque, par exemple, les données proviennent de différents pays, unités de mesure, années ou plateformes de données. Le résultat final est un ensemble de données avec des unités ou des formats cohérents, faciles à comparer et à analyser.

Par exemple, analyser les performances de vos publicités sur différentes plateformes publicitaires, chacune avec des indicateurs de performance distincts, peut s'avérer fastidieux et chronophage. Mais si les données sont harmonisées, déterminer où investir au mieux votre budget devient une tâche facile qui peut être automatisée.

Les outils et plateformes d'harmonisation permettent d'harmoniser les données provenant de plusieurs sources, telles que les les ERP, CRM, les dossiers de santé publique, les mesures scientifiques, les réseaux sociaux, les campagnes par e-mail et les analyses Web.

Voici quelques dimensions de l'harmonisation.

• Format des données : normalisation des données au format .csv, Fichiers HTML et JSON.
• Schéma : concilier les différences entre les données structurés, semi-structurées, et non structurées.
• Unités de mesure : conversion des miles en kilomètres ou des livres en kilogrammes.
• Sémantique : Il s'agit de concilier le sens des mots, ce qui implique souvent de concilier le sens même lorsque la même terminologie est utilisée. Par exemple, plusieurs jeux de données peuvent mesurer l'incidence d'une maladie chez les « jeunes adultes ». Cependant, certains définissent cette tranche d'âge comme allant de 18 à 22 ans, tandis que d'autres la situent entre 18 et 30 ans.

Dans notre monde automatisé et basé sur les données, l'harmonisation des données peut renforcer la confiance dans vos décisions et vos analyses basées sur les données. Elle peut vous aider à prendre des décisions concernant, par exemple, l'allocation budgétaire, l'expansion du marché, le développement de nouveaux produits et les stratégies d'engagement client.

L'harmonisation des données facilite également la collaboration entre les équipes. Par exemple, les services commerciaux et le service client peuvent collaborer plus efficacement une fois que les données qu'ils génèrent sont harmonisées selon une norme commune. La réduction du traitement des données redondantes et l'automatisation des tâches manuelles permettent de réduire les dépenses opérationnelles afin que vous puissiez vous concentrer sur de nouvelles idées, de nouveaux produits et l'innovation.

Enfin, la consolidation et la normalisation des données vous permettent de respecter plus facilement les exigences réglementaires. Grâce à des données harmonisées, vous pouvez rapidement générer des rapports d'audit précis et maintenir les pratiques de gouvernance des données, ce qui réduit le risque d'amendes ou d'atteinte à la réputation tout en renforçant la confiance des parties prenantes.

Pour vraiment comprendre la puissance de l'harmonisation des données, il est utile de la voir en action. Voici quelques exemples concrets illustrant comment vous pouvez utiliser des données harmonisées dans votre organisation.

L'harmonisation des données joue un rôle fondamental dans l'IA et en particulier dans l'IA agentique. Les modèles d'IA s'entraînent sur de vastes jeux de données. L'harmonisation réduit le « bruit » des données et fournit des données cohérentes pour les formations de modèle de langage de grande taille (LLM). Les agents IA, qui prennent des décisions et agissent de manière autonome à partir de données provenant de sources disparates, peuvent prendre des mesures qui conduisent au résultat escompté lorsque les données sous-jacentes sont propres et harmonisées. Par exemple, un agent IA de commerce électronique peut agir comme un concierge numérique : discuter avec un client, l'aider à passer une commande ou à traiter un retour, en fonction des données quasi en temps réel sur les stocks, les ventes et l'identité du client.

Fedex a déjà été confronté au problème du cloisonnement des données relatives à la navigation Web et aux ventes des clients, ce qui obligeait les équipes commerciales à passer trois semaines à trier ces données avant de pouvoir contacter les clients qui avaient abandonné leur demande de devis d'expédition. L'unification et la normalisation des données grâce à la combinaison des données CRM, sociales et transactionnelles vous offrent une vue à 360 degrés de vos clients, ce qui signifie que vos équipes marketing et commerciales peuvent prendre des décisions rapides et lancer des campagnes ciblées avant de perdre des ventes.

Comme OpenTable, qui aide les restaurants à remplir 1,7 milliard de places par an, s'est développée à l'échelle mondiale, les exigences en matière de service client ont également augmenté. De nombreuses demandes d'assistance étaient répétitives, mais les agents du service OpenTable devaient naviguer dans des données disjointes et fragmentées pour gérer des tâches courantes telles que les modifications de réservation. Une fois leurs données intégrées et harmonisées dans une source unique et fiable, le service client a pu se concentrer sur les situations plus complexes.

La connexion et l'harmonisation des données issues des tickets de service, des journaux d'interaction, des e-mails et des transcriptions de chat peuvent vous offrir une vue d'ensemble unifiée de chaque client, ce qui favorise l'automatisation et améliore l'expérience client.

L'harmonisation des données nécessite une stratégie claire en matière de données et des outils adaptés. Voici quelques exemples de systèmes et de plateformes.

• Plateformes de gestion des données de référence (MDM) : elles contribuent à établir une source unique d'information en normalisant et en synchronisant les données fondamentales au sein de l'organisation. On peut citer comme exemples les CRM et les ERP.
• Outils d'intégration des données : unifier ou transférer les données. Par exemple, zero copy, qui unifie les données sans duplication, et les outils Extract-Transform-Load (ELT), qui transfèrent les données par lots.
• Data lakehouses et les plateformes de données en temps réel inférieur à la seconde: vastes plateformes référentiels de données qui vous permettent d'appliquer vos propres règles métier, d'analyser les données, de former des modèles d'apprentissage automatique (LLM) et de fournir des applications d'IA.
• Outils de qualité et de nettoyage des données : identifiez, corrigez et prévenez les incohérences afin que les données harmonisées restent fiables.

Pour choisir les outils et les plateformes à utiliser, commencez par définir les résultats souhaités et spécifiques que vous souhaitez obtenir grâce à l'harmonisation des données. Tenez compte du volume et de la diversité de vos données, de votre budget, de votre expertise interne et du nombre de ressources disponibles.

Une stratégie d'harmonisation des données bien exécutée nécessite concentration et collaboration. Voici trois pratiques fondamentales pour réussir.

Définissez dès le départ l'objectif de vos efforts d'harmonisation des données. Vous souhaitez améliorer votre prise de décision, optimiser l'expérience client ou améliorer la conformité réglementaire ? Des objectifs clairs guident votre approche, mais ils vous aident également à mesurer le succès de vos efforts.

L'harmonisation des données implique souvent plusieurs équipes, notamment les services informatiques, marketing, commerciaux, client et science des données. Impliquez les parties prenantes dès le début afin de vous assurer que tout le monde s'accorde sur les objectifs et répondez aux besoins en données de tous les services. Cela permet de créer une compréhension commune de la manière dont les données harmonisées seront utilisées.

Vous pouvez automatiser l'harmonisation des données afin de fluidifier le processus. Les outils automatisés peuvent prendre en charge des tâches répétitives telles que le mappage des champs, la résolution des incohérences et le rapprochement des formats, ce qui permet de gagner du temps et de réduire les erreurs. Grâce à l'automatisation, votre équipe peut se concentrer sur la collecte d'informations plutôt que sur le nettoyage des données.

Ces pratiques fondamentales peuvent vous aider à établir des bases solides pour une harmonisation réussie des données, ce qui vous permettra d'exploiter plus facilement tout le potentiel de vos données.

Même les meilleures technologies et pratiques comportent des défis, et l'harmonisation des données ne fait pas exception. Heureusement, il existe des solutions pratiques pour vous aider à surmonter les obstacles courants.

L'harmonisation des données n'est efficace que lorsque les données originales sont de haute qualité. Des données incomplètes ou obsolètes peuvent nuire au processus.

Solution : mettre en œuvre des règles de validation des données rigoureuses afin d'identifier et de corriger les erreurs. Surveillez régulièrement les sources de données et intégrez des contrôles qualité dans vos processus d'harmonisation afin de maintenir des normes élevées.

Différents systèmes peuvent définir le même point de données de différentes manières. Par exemple, « identifiant client » dans un système peut correspondre à « code client » dans un autre. Ces incohérences sémantiques peuvent entraîner des erreurs.

Solution : créer un dictionnaire de données normalisé qui définit les termes et les champs clés dans tous les systèmes. Cela garantit la cohérence et évite les interprétations erronées lors de l'harmonisation.

La combinaison de données provenant de plusieurs sources augmente la complexité du respect des réglementations en matière de confidentialité, ainsi que le risque de violation. Une mauvaise gestion des informations sensibles peut entraîner des violations de la conformité ou ouvrir la voie à des failles de sécurité.

Solution : intégrez des politiques de gouvernance des données dans votre processus d'harmonisation. Utilisez des outils pour suivre la traçabilité des données et appliquez des contrôles de conformité automatisés afin de garantir le respect des exigences en matière de confidentialité et de réglementation.

À première vue, l'harmonisation et l'intégration des données peuvent sembler similaires, mais elles remplissent des rôles distincts. L'intégration des données combine les données provenant de plusieurs sources dans un seul système, tel qu'un data lake, sans traiter les incohérences. L'harmonisation des données va encore plus loin en normalisant et en alignant les données, et en garantissant leur cohérence pour des analyses et des décisions précises.