Si vous êtes dans le commerce de détail depuis suffisamment longtemps, vous avez sûrement remarqué à quel point les écosystèmes de données sont devenus beaucoup plus complexes, notamment en termes de volume, variété et vitesse. Un achat peut être connecté à des sites de commerce en ligne, des systèmes POS, des outils de gestion des stocks, des plateformes marketing et des services de prévention de la fraude, et ils doivent tous partager des informations rapidement. (Oui, vous avez du pain sur la planche!)

Cette dynamique place les détaillants dans une position où ils doivent gérer la qualité de leurs données avec soin, car quelques enregistrements inexacts peuvent entraîner des perturbations massives. En conséquence, les meilleurs détaillants prennent des mesures pour surveiller et tester la qualité de leurs données tout au long du pipeline, de l'ingestion à la destination.

Dans le commerce de détail, la qualité des données signifie garantir que les données des ventes, des stocks et des clients sont précises, cohérentes et à jour sur tous les canaux.

Dans cet article, nous examinerons quelques moyens pour les détaillants d'améliorer l'efficacité — et de réduire les coûts — en prévenant les erreurs de données grâce à une gestion de la qualité des données de bout en bout.

Du Commerce au Commerce Électronique : Pourquoi la Qualité des Données de Détail est Plus Importante que Jamais

Le commerce est l'une des plus anciennes activités créées par l'humanité. Et celui qui a été étroitement lié aux changements les plus significatifs de notre société, de la création de la monnaie à la navigation et au commerce colonial, de la Révolution industrielle au développement des centres commerciaux.

Plus récemment, comme nous le savons, Internet a transformé le commerce de détail en facilitant le commerce électronique, en élargissant la portée mondiale et en orientant le comportement des consommateurs vers la commodité et la personnalisation. Les détaillants ont réagi en créant des présences en ligne solides, en mettant en œuvre des stratégies omnicanales, en utilisant l'analyse des données pour un marketing personnalisé et en adoptant des technologies émergentes comme l'IA et l'IdO pour accroître la productivité et l'engagement des consommateurs.

Le résultat est que le marché mondial du commerce de détail a connu une croissance exponentielle au cours des dernières décennies. Selon The Business Research Company: "La taille du marché du commerce de détail devrait connaître une forte croissance dans les prochaines années. Il atteindra 41 443,72 milliards de dollars en 2029 avec un taux de croissance annuel composé (CAGR) de 7,9%. La croissance de la période de prévision peut être attribuée à l'avancement technologique, l'impact de l'analytique des données, et la préférence des consommateurs pour les achats locaux."

The Business Research Company, janvier 2025

Mais avec de nouvelles opportunités viennent de nouveaux défis. Le commerce de détail fonctionne sur une quantité énorme de données, probablement plus que n'importe quelle autre industrie. Et le débat le plus intense en ce moment porte sur la gestion de la qualité des données.

Les données sont un atout puissant pour toute entreprise, mais seulement si vous pouvez les traiter rapidement et leur donner un sens.

Top 3 des Défis de Qualité des Données dans le Commerce de Détail

La préoccupation la plus répandue de nos jours n'est pas de savoir comment obtenir plus de données, mais comment obtenir plus de *bonnes* données. À mesure que la complexité des données augmente, les équipes trouvent de plus en plus difficile de maintenir la qualité.

Les défis de qualité des données les plus difficiles dans le commerce de détail aujourd'hui ne proviennent pas du traitement des valeurs dupliquées ou invalides — une seule ligne de code peut résoudre cela. Les véritables défis reposent désormais sur la mise en œuvre des bons modèles opérationnels. Et cela implique de faire face à trois principaux problèmes :

• Défi 1 : Infrastructure Inadéquate

• Défi 2 : Données Fragmentées

• Défi 3 : Silos Organisationnels

Discutons de chacun d'eux en détail :

1. Infrastructure Inadéquate pour Gérer la Vitesse

Dans la gestion des données de détail, la vitesse est essentielle. Lorsque les systèmes manquent de visibilité en temps réel sur la santé de leurs données, les entreprises ont du mal à suivre les mises à jour des stocks, les changements de prix et les interactions client. Si vos informations arrivent avec seulement un jour de retard, vous pourriez manquer des opportunités ou prendre des décisions qui ne sont plus réellement pertinentes.

La solution est une surveillance continue avec une gestion rapide des problèmes. Les détaillants ont besoin d'une infrastructure capable de détecter et de répondre aux problèmes dès qu'ils apparaissent. Les étapes clés incluent :

• Vérifications automatisées pour surveiller la fraîcheur des données, le volume et les changements de schéma, ainsi que les métriques des colonnes clés.

• Alertes instantanées qui notifient l'équipe appropriée dès qu'il y a une dérive.

• Tableau de bord partagé où les équipes commerciales et techniques peuvent suivre et résoudre les problèmes ensemble.

• Outils d'analyse des causes racines pour savoir exactement où et pourquoi un problème a commencé.

2. Multiples Sources de Données et Données Fragmentées

Les détaillants ont souvent des données provenant de multiples sources — transactions en ligne, achats en magasin, programmes de fidélité, retours, et même des réseaux sociaux. Il n'y a pas grand-chose à faire à ce sujet ; les détaillants doivent travailler avec des systèmes de données fragmentés.

Cependant, plusieurs plateformes déconnectées stockant des informations séparément créent des barrières qui compliquent le maintien de la cohérence à travers les canaux. Cette fragmentation complique les opérations quotidiennes et rend une vue unifiée de l'entreprise presque impossible.

La solution commence par la visibilité et la prévention. Plutôt que de forcer chaque système dans une seule plateforme, les détaillants ont besoin d'un cadre qui laisse les données là où elles résident tout en appliquant des règles cohérentes. Cela signifie :

• Surveillance centralisée pour suivre la qualité des données à travers toutes les sources en temps réel.

• Contrats de données qui définissent les formats, les règles de validation, et les seuils acceptables avant que l'information ne se déplace en aval.

• Vérifications de réconciliation qui permettent aux données de circuler de manière fiable entre les systèmes tout en préservant leur autonomie.

3. Silos Organisationnels et Absence de Gouvernance Unifiée des Données

Les silos de données restent l'un des défis les plus anciens auxquels le commerce de détail est confronté. Avec différents départements opérant en isolation, les résultats seront des insights incohérents, des opérations inefficaces, et même un risque de conformité accru.

La gouvernance unifiée vise à créer une infrastructure cohérente qui transforme les systèmes fragmentés en un seul arrière-plan intégré. Au final, la solution repose sur un propriétaire clair et des standards partagés :

• Propriétaires de données définis pour que chaque ensemble de données critique ait une équipe responsable.

• Politiques et processus partagés qui unifient les règles d'accès, de validation et de gestion du cycle de vie à travers l'organisation.

• Revues régulières pour s'assurer que les politiques évoluent avec les nouveaux systèmes et règlements.

Des standards cohérents mènent à une meilleure qualité des données, des opérations plus fluides, et une conformité renforcée. Si aucun processus clair n'est en place pour gérer la qualité des données, de mauvaises données glisseront certainement entre les mailles du filet.

Le Coût d'une Mauvaise Qualité des Données

Tous les problèmes ci-dessus ont un point commun : ils coûtent de l'argent. Des données incohérentes, fragmentées et peu fiables peuvent être le tueur silencieux menaçant vos opérations et marges bénéficiaires dans le commerce de détail.

Selon une étude de Gartner en 2021, les entreprises perdent environ 12,9 millions de dollars chaque année à cause d'une mauvaise qualité des données. Ce n'est certainement pas le genre de somme que peut se permettre une industrie aux marges serrées.

Une mauvaise qualité des données peut drainer les profits et l'efficacité dans plusieurs domaines :

En ralentissant l'efficacité opérationnelle dans tous les départements :

• Temps des employés perdu en corrections de données,

• Décisions retardées et réactivité aux tendances,

• Échecs d'intégration des systèmes,

• Modèles et prédictions de machine learning peu fiables.

En augmentant les risques de conformité avec les règlements sur les données des clients :

• Confiance réduite dans les rapports,

• Violations de la confidentialité,

• Échecs d'audit.

En perturbant les efforts de personnalisation qui offrent un avantage concurrentiel :

• Segmentation des clients échouée,

• Programmes de fidélité cassés,

• Campagnes marketing inefficaces.

En créant des expériences négatives qui nuisent à la réputation de la marque :

• Interactions de service frustrantes,

• Expériences incohérentes entre les canaux.

Au final, les contrôles de qualité des données feront la différence dans le fonctionnement du commerce de détail. Lorsque les données circulent bien à travers les systèmes POS, CRM et de commerce électronique, les équipes bénéficient d'une gestion précise des stocks, d'expériences client personnalisées, de promotions intelligentes, de plans de dotation efficaces et d'une conformité réglementaire.

Mais si vous ignorez ces contrôles, les conséquences négatives apparaissent rapidement : écarts de stocks, mauvais segments de clients, campagnes ratées, personnel mal alloué et risques de conformité.

Ajoutez-vous des contrôles de qualité des données dans votre flux de données?

La Solution : Gestion de la Qualité des Données de Bout en Bout

Comme nous avons pu le voir, le véritable défi n'est pas seulement de trouver de mauvaises données — elles seront toujours là. C'est de créer des flux de gestion de données qui préviennent les incohérences de parvenir aux consommateurs de données et identifient les problèmes avant qu'ils n'affectent les opérations commerciales.

La solution nécessite un changement fondamental, de la lutte réactive contre les problèmes de qualité des données, à une gestion collaborative de la qualité des données de bout en bout.

Démarrer du Bon Pied, Stratégie Shift Left

Pour garantir la qualité tout au long de l'ensemble du pipeline de données, Soda permet aux entreprises d'adopter une approche démarrer du bon pied, shift left, en combinant méthodes de détection et de prévention.

• Démarrer du bon pied : détecter les anomalies et problèmes de qualité là où les données sont consommées.

• Shift left : prévenir les futurs problèmes en intégrant des vérifications et des contrats là où les données sont créées.

Démarrer du bon pied : plus proche des utilisateurs finaux. Shift left : plus proche du développement.

Cette approche duale garantit que les problèmes de données sont détectés tôt, corrigés rapidement, et empêchés de se reproduire — améliorant ainsi la qualité là où les données sont produites, pas seulement là où elles sont consommées.

Démarrer du Bon Pied avec l'Observabilité des Données

L'observabilité des données implique de surveiller et d'évaluer la santé des données tout au long de leur cycle de vie. Elle détecte les problèmes dans les métadonnées, les métriques et les journaux pour aider les équipes à faire confiance à leurs données.

• Commencez par détecter les anomalies dans les métriques à grande échelle à l'aide de la détection automatique des anomalies et des scans de qualité des données.

• Identifiez rapidement les causes racines et résolvez les problèmes avant qu'ils ne se propagent aux systèmes et processus commerciaux en aval.

Surveillance des Métriques : Observabilité en Temps Réel

Les systèmes automatisés de Soda surveillent la qualité des données de tous vos ensembles de données 24/7, immédiatement après l'intégration — détectant les anomalies dès qu'elles se produisent, plutôt que des semaines plus tard lors de vérifications manuelles.

• Surveillance du volume pour détecter des pics ou des baisses inhabituels dans les transactions

• Reconnaissance des motifs pour identifier les incohérences de format de données avant qu'elles ne se propagent

• Alertes de seuil pour avertir immédiatement les équipes lorsque la qualité des données se dégrade

Soda offre une analyse au niveau des enregistrements et des flux de travail. Restez à l'écoute pour plus de détails sur notre Entrepôt de diagnostics qui arrive bientôt.

Gestion des Incidents : Analyse Rapide des Causes Racines

Les outils d'observabilité de Soda aident les équipes à comprendre pourquoi les anomalies se sont produites et quels systèmes ont besoin d'attention, réduisant le temps moyen de résolution de jours à heures.

• Résolution rapide des problèmes minimise l'impact sur les affaires

• Apprentissage des motifs pour prévenir les problèmes récurrents

• Visibilité trans-système pour identifier les causes racines dans des pipelines de données complexes

Pour plus d'idées, lisez comment Appfire centralise la qualité des données et gagne en contrôle à grande échelle avec Soda.

Se lancer dans l'observabilité est rapide et facile. Il révèle des problèmes cachés avec une configuration mineure et offre des bénéfices immédiats à travers divers ensembles de données. Mais une anomalie n'indique pas forcément un problème de qualité des données.

Une fois que la visibilité est en place, la prévention devient l'objectif.

Shift Left avec les Tests de Données

Les tests de données garantissent que vos données répondent aux attentes de l'entreprise avant d'atteindre les parties prenantes, les tableaux ou les systèmes en aval.

• Appliquez les normes par le biais de contrats de données collaboratifs.

• Réduction des incidents et rassure les consommateurs de données

D'autre part, les tests nécessitent un peu plus d'efforts au début. Ils impliquent la création de contrôles qualité spécifiques, la définition des attentes en matière de données et des règles. Cependant, l'investissement vaut vraiment la peine. Si un test échoue, il indique clairement un problème de qualité des données — aucun espace pour les conjectures ou les fausses alertes.

Contrats de Données : Normes Collaboratives

Les contrats de données collaboratifs de Soda établissent des attentes de qualité là où les données sont produites, garantissant une cohérence de source à consommation.

• Les parties prenantes définissent ce à quoi ressemblent des "bonnes données"

• Les équipes techniques mettent en œuvre des règles de validation et de surveillance

• Les systèmes automatisés appliquent les normes avant que les données n'atteignent la production

Disposer des bons outils est important, mais n'oubliez pas que la technologie n'est aussi efficace que les règles que vous avez en place. Les entreprises doivent vraiment établir ce que signifie "bonnes données" pour elles et mettre en place des outils capables de surveiller et signaler instantanément et automatiquement tout problème.

Le résultat sera moins d'incidents, une livraison plus rapide et une confiance totale dans chaque ensemble de données utilisé pour les décisions commerciales.

La Qualité des Données comme Atout Stratégique pour les Détaillants

Les organisations qui traitent la qualité des données comme une capacité stratégique disposeront de la fondation de confiance et de fiabilité des données nécessaire pour gagner dans un marché de plus en plus concurrentiel et axé sur les données. Un bon usage des données de détail peut aider à détecter le comportement des consommateurs, les modèles et les tendances de consommation, améliorer le service client et augmenter la fidélité et la satisfaction des clients.

Cependant, lorsque de mauvaises données échappent aux contrôles, les dégâts ne se limitent pas à l'informatique ; ils se traduisent par des pertes de revenus, du travail gaspillé, des risques de conformité et des clients frustrés.

En améliorant l'infrastructure, en créant une stratégie de données cohérente et en optimisant les processus de données grâce à l'intégration et à l'automatisation, les détaillants pourront continuer à mener l'innovation — et bien sûr, satisfaire leurs clients.

Nous pouvons dire avec fierté que les détaillants ayant mis en œuvre l'approche complète de qualité des données de Soda ont signalé des améliorations mesurables :

• Réduction des campagnes marketing échouées dues à une segmentation invalide

• Rapport de revenus quotidien plus précis

• Synchronisation des stocks en temps réel et fiable entre les canaux

• Cycles de résolution plus rapides grâce à l'automatisation des tickets

• Précision améliorée des modèles ML avec des données d'entraînement plus propres

Lisez comment Soda a aidé HelloFresh à passer à un modèle de maillage de données, garantissant une bonne gouvernance et qualité des données à travers leur architecture.

Prochaines Étapes : Transformez Votre Approche de la Qualité des Données

Prêt à réduire les coûts et améliorer l'efficacité en empêchant les erreurs de données grâce à une gestion de la qualité des données de bout en bout ?

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