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Saisie de données

Quels sont les défis de la saisie de données et comment les surmonter ?

par Bana
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La saisie de données aide les entreprises et toutes autres structures similaires à économiser du temps et de l’argent. Toutefois, cette tâche ne va pas sans difficulté. Il existe en effet quelques problèmes qui peuvent entraver sa réalisation. Point de mire sur ces blocages auxquels se confronte le domaine de la saisie de données.

La gestion de volumes importants de données

L’un des défis auquel est confrontée la saisie de données est la capacité limitée des systèmes de stockages sur site. Il est par conséquent difficile de gérer de gros volumes de données. L’ajout d’un espace de stockage supplémentaire ou l’investissement dans des systèmes plus avancés s’avère pourtant coûteux. Cet obstacle concerne tout particulièrement l’industrie technologique, l’un des principaux consommateurs de mégadonnées.

Pour remédier à ce problème, bon nombre d’entreprises se tournent vers le Cloud. Les systèmes de stockage sur le Cloud deviennent populaires en raison de la numérisation croissante de l’information. Ces entrepôts de données sont capables d’en stocker de grandes quantités. Les données n’étant pas prêtes à diminuer de sitôt, une solution de stockage extensible serait alors de mise. C’est un moyen efficace et à long terme de surmonter ce défi.

La garantie de la sécurité des données

L’augmentation des risques de cyberattaques et de fuites de données menace désormais l’industrie technologique. Les dirigeants doivent donc consacrer des ressources afin de créer une infrastructure sécurisée. La construction d’un référentiel de données centralisé avec des protocoles de sécurité appropriés permettra de prévenir et de minimiser ces risques.

Quant aux professionnels de la saisie de données, ils doivent s’assurer que les informations saisies soient sécurisées et restent confidentielles. Pour relever ce défi, il faut qu’ils soient aussi conscients des réglementations et des lois relatives aux données.

Le maintien de la qualité des données

La qualité est un aspect fondamental dans la saisie de données. Lorsqu’elles proviennent de diverses sources cependant, les informations peuvent inévitablement être incorrectes ou manquantes. Ce qui conduit à une mauvaise prise de décision ou à des erreurs. Le manque de coordonnées d’un groupe de clients va par exemple entraîner la perte d’opportunités avec des prospects potentiels.

Introduire des contrôles de validation des données et définir des mesures de qualité est dans ce sens crucial. Cela évite les champs manquants, les valeurs en double ou nulles, et assure l’intégrité globale des données. Pour faire face à ce défi majeur, la saisie de données devrait prévoir une fonctionnalité pour les préparer en temps réel et par conséquent garantir leur qualité.

La consolidation des données sur l’ensemble des systèmes

L’usage de plusieurs systèmes d’information, soit de logiciels de comptabilité, de dispositifs CRM et ERP, est fréquent dans les entreprises technologiques. Avec un référentiel de données pour chaque système toutefois, il y a forcément un contraste dans l’ensemble. Ce qui entraîne évidemment le manque de synergie et la duplication des données, entravant par la suite leur analyse.

C’est pourquoi la création d’une source unique de vérité est indispensable pour la consolidation des données dispersées dans un emplacement centralisé. Cette solution devrait permettre de mettre en commun toutes les informations au cœur d’un système unifié. Cela va indubitablement éliminer les silos de données et débloquer des informations commerciales.

L’analyse des données non structurées

Le format non structuré concerne plus de 80 % des données d’entreprise. Cette quantité importante inclut certainement des informations précieuses et indispensables à une prise de décision pertinente. À travers les emails des prospects potentiels par exemple, il est possible d’identifier leur budget, leur emplacement et leur cas d’utilisation. Ici, ces renseignements importants permettent au commercial de concevoir des démos adaptés et personnalisés.

Les données non structurées sont indescriptibles par une machine et leur agencement nécessite des lignes et des colonnes afin de faciliter les analyses et les rapports. Lors de la saisie des données, un outil d’extraction automatisé est de ce fait nécessaire. Ainsi, une entreprise pourra instantanément convertir de gros volumes de documents non structurés dans un format organisé.

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