Préparation des données existantes
6.1 Préparation des données existantes
La préparation des données existantes est une étape cruciale avant la migration vers un nouveau système CRM. Une préparation minutieuse garantit que les données sont nettes, cohérentes et prêtes à être intégrées dans le nouvel environnement. Voici les principales étapes pour préparer efficacement vos données :
Évaluation des données actuelles
La première étape consiste à évaluer l'état des données existantes. Il s'agit de comprendre la qualité des données, leur format, et leur pertinence. Des outils de qualification des données peuvent être utilisés pour identifier les doublons, les valeurs manquantes et les incohérences potentielles.
- Analyse des doublons: Vérifier et supprimer les entrées répétées pour maximiser la précision.
- Détection des valeurs manquantes: Identifier les champs incomplets et rechercher des informations pour les compléter.
- Cohérence des formats: S'assurer que les données suivent des formats uniformes. Par exemple, vérifier que toutes les dates suivent le même modèle (jj/mm/aaaa) et que les adresses postales sont au même format.
Nettoyage des données
Une fois l'évaluation terminée, il est temps de passer au nettoyage des données. Cette étape vise à rectifier les erreurs identifiées précédemment et à s'assurer que toutes les données sont valides et à jour.
- Réconciliation des erreurs: Correction des erreurs détectées lors de l'analyse.
- Suppression des données obsolètes: Éliminer les données qui ne sont plus pertinentes ou qui ont perdu leur validité.
- Mise à jour des informations: Recherche et incorporation des informations manquantes ou mises à jour.
Normalisation des données
Les données doivent ensuite être normalisées pour garantir leur compatibilité avec le nouveau système CRM. Cela inclut le formatage cohérent des noms, adresses, numéros de téléphone, etc.
- Uniformisation des noms: Par exemple, s'assurer que tous les noms de pays ou d'états sont abrégés de la même manière.
- Standards de saisie: Définir des règles de saisie pour les futures données afin de maintenir cette cohérence.
Structuration des données
Après leur normalisation, il est essentiel de structurer les données de manière à faciliter leur intégration. Cela peut nécessiter de regrouper certaines informations ou de les organiser selon des catégories spécifiques.
- Catégorisation logique: Par exemple, regrouper tous les clients par secteur d'activité ou par volume de ventes.
- Définition des relations: S'assurer que les différentes entités (clients, commandes, produits) sont correctement reliées.
Documentation et sauvegarde
Enfin, documenter et sauvegarder les données préparées est une étape primordiale. Cela permet de disposer d’une référence claire en cas de besoin futur et de protéger les informations avant toute manipulation ultérieure.
- Documentation des processus: Enregistrement des étapes et des ajustements effectués sur les données.
- Sauvegardes régulières: Effectuer des sauvegardes à chaque étape pour éviter toute perte de données.