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Un gros volume de données fiabilisées qui séduit les plus grands comptes français

Pourquoi normaliser les données métier présentes dans vos bases informatiques ?

Avec le temps et au fur et à mesure des utilisations, une base de données se déstructure. Les mêmes informations peuvent être enregistrées de plusieurs manières, avec des libellés différents, des formats disparates ou des règles de gestion hétérogènes d’un outil à l’autre.

Cette absence de standardisation complique l'utilisation des données, dégrade leur cohérence et crée des écarts entre les systèmes. La normalisation des données métier permet de remettre de l’ordre dans les bases existantes pour obtenir des informations homogènes plus fiables et plus faciles à exploiter.

 

Qu'est-ce que la normalisation des données hors adresses postales ?

Le traitement de normalisation métiers est applicable à vos fichiers et bases, afin de mettre en cohérence avec des référentiels et des règles préétablis les données qui structurent votre activité. Il peut s'agir notamment de référentiels internes qui déterminent des formats, tolérances ou modes de traçabilité, aussi bien que de directives règlementaires plus générales applicables aux données de votre secteur d'activité.

Si vous recherchez plutôt un processus spécifique à la normalisation des adresses postales, celui-ci fait l'objet de la prestation RNVP Cartégie.

Le traitement inclut des processus de mise aux normes éprouvés :

  • L’uniformisation des libellés,
  • La correction des formats de données,
  • La mise en cohérence des champs de gestion,
  • le respect des directives et nomenclatures de référence,
  • Le contrôle d’intégrité des valeurs présentes dans la base.

Ce service de normalisation des données est idéal pour fiabiliser les champs métiers qui conditionnent l’interopérabilité entre les différentes applications spécialisées de l’entreprise.
 

Les bénéfices de la normalisation data pour votre SI et vos processus métier

La standardisation des données améliore directement les résultats obtenus lors de l'exploitation de votre base par vos services support ou production. Elle simplifie la segmentation, la diffusion, la manipulation des éléments et les analyses. En harmonisant les formats et les règles de gestion, vous réduisez les incohérences et l'effet des silos entre vos outils, facilitez les rapprochements de données et fluidifiez le fonctionnement global de vos équipes.

Dans quels cas utiliser un traitement de normalisation des données ?

La normalisation de base de données métier est particulièrement pertinente lorsque vos fichiers ou référentiels présentent des écarts de saisie, de format ou de structure qui nuisent au fonctionnement de vos systèmes . Elle permet de stabiliser les règles communes qui alimentent les bases et les flux informatisés.

Homogénéiser vos données est utile :

  • Après plusieurs années d’alimentation d’un CRM ou d’un référentiel,
  • Avant une fusion de bases ou une migration de données,
  • Pour harmoniser les données selon des nomenclatures internes,
  • Pour améliorer le partage des données entre plusieurs systèmes,
  • Dans le cadre d’un projet global de fiabilisation des données.

Ce traitement peut être automatisé et s’adresse aux entreprises qui souhaitent maximiser l’utilisabilité de leur capital data.
 

Confiez la normalisation de vos données métier à un expert data reconnu

Cartégie accompagne depuis 30 ans les entreprises dans la fiabilisation de leurs données, à travers une offre complète de services et de traitements spécialisés sur bases clients, fichiers de gestion et référentiels métiers. La normalisation des données métier complète d’autres traitements de fiabilisation comme l’audit des bases, le dédoublonnage, la sirétisation ou la mise en conformité réglementaire, pour soutenir la valorisation de votre capital data.
 

Vous souhaitez engager un projet de normalisation des données sur votre CRM, vos fichiers ou vos référentiels internes ?

Contactez Cartégie pour mettre en place un traitement adapté à votre organisation, vos règles de gestion, volumes de données et usages.

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