L’obtention et la gestion de la data est un atout essentiel dans le processus décisionnel d’une entreprise. Il est donc crucial d’accorder une importance toute particulière à la qualité de la data sélectionnée. Un data mining de qualité est défini par 5 piliers, chacun d’entre eux comportant des écueils à éviter impérativement.

L’exactitude

Il arrive fréquemment que les données sélectionnées par le logiciel d’extraction ne rentrent pas en conformité avec la réalité du terrain. Même lorsqu’elles sont très précises, des informations peuvent perdre en pertinence en raison de la méthode de calcul choisie par la solution. Un service de mauvaise qualité aura également tendance à inclure automatiquement le trafic enregistré dans son intégralité, sans effectuer au préalable de tri entre les personnes physiques et les robots, par exemple. Le résultat est une donnée certes complète, mais qui ne correspond pas à la réalité du terrain.

Pour éviter cela, il est recommandé de passer par un Saas Software as a service, certifiée et labellisée. Le fournisseur de solutions se doit également d’être entièrement transparent sur ses méthodes de calcul. Les data analyst pourront ainsi avoir plus facilement confiance dans la solution choisie par l’entreprise. Retail Shake s’appuie sur une intelligence artificielle poussée afin de délivrer une data fiable et complète à ses clients.

L’exhaustivité

Un autre élément indispensable pour assurer la bonne qualité de vos données est l’exhaustivité. Une majeure partie des erreurs décisionnelles sont liées à des données absentes du logiciel, ou tout du moins incomplètes. L’absence de certaines données peut notamment s’expliquer par le choix des tags de recherche, qui doivent régulièrement être mis à jour, ou bien par l’indisponibilité du serveur de collecte de données. Afin de s’en prémunir, il est intéressant de programmer à l’avance des tests réguliers de la validation des tags. Un audit périodique des pages les plus importantes permet par ailleurs de s’assurer que la recherche de données est bien optimisée. Ce faisant, le data mining devrait être aussi complet que possible.

L’intégrité

Le data engineering ne doit surtout pas être négligé pour obtenir des données valides et utilisables. Une erreur de formatage lors du sraping peut vite rendre les informations tout simplement inutilisables par vos analystes. Un mauvais marquage est également responsable de nombreux problèmes de lisibilité.

Pour s’en prémunir, les analystes doivent avoir la liberté de pouvoir modifier par eux-mêmes le formatage des données. Ils peuvent ainsi les modifier à leur guise et les exploiter pleinement. Il est également recommandé de faire régulièrement un test d’affichage des données sur l’interface pour vérifier qu’elles sont encore compatibles.

La fraîcheur

La réactivité est essentielle pour le pôle stratégique d’une entreprise. Prendre les décisions au bon moment implique d’avoir en sa possession les données les plus récentes possibles. Malheureusement, un problème technique peut interrompre la récupération en temps réel des données. Si aucune solution n’est prévue, la panne peut mettre du temps pour être réparée. Pour remédier à cela, l’entreprise doit préparer à l’avance un process à mettre en application lorsqu’une panne est observée. Il est également largement préférable de se tourner vers une solution capable de transmettre votre data en temps réel via un tableau de monitoring.

La cohérence

Il peut sembler avantageux d’utiliser plusieurs outils numériques, que ce soit pour la veille concurrentielle ou la mesure de la performance. Mais en réalité, le croisement de plusieurs sources peut vite créer des incohérences entre les données. En utilisant une solution unique pour l’ensemble des services de l’entreprise, les données deviennent d’une part bien plus cohérente les unes entre les autres, mais elles sont par ailleurs bien plus facilement consultables par les différents acteurs. De la même manière, établir une politique de gestion des données permet d’uniformiser leur utilisation et de supprimer rapidement celles qui sont incohérentes.