Durée: 12 mois
Rubrique: Analyste CRM relation client
La notion d'exactitude est un des principes fondamentaux du Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD). Selon ce principe, les données à caractère personnel doivent être exactes et, si nécessaire, tenues à jour. Les entreprises et les organisations qui traitent ces données ont la responsabilité de prendre toutes les mesures raisonnables pour veiller à ce que les informations inexactes soient rectifiées ou effacées sans délai.
L’exactitude des données est cruciale pour diverses raisons : Éthique : Respecter la personne concernée en assurant que les informations la concernant sont correctes. Conformité : Éviter les sanctions légales liées à des données inexactes. Efficacité : Garantir que les décisions prises sur la base des données sont fondées sur des faits réels et précis. Confiance : Maintenir la confiance entre le consommateur et l’entreprise en faisant preuve de transparence et de responsabilité.
Les entreprises doivent mettre en œuvre et maintenir des processus pour vérifier régulièrement la qualité des données : 1. Revue périodique des données : Mettre en place un calendrier pour la vérification et la mise à jour des informations. 2. Validation des données : Utiliser des outils et des technologies pour valider les données lors de la collecte et du traitement. 3. Corrections rapides : Mettre en place un système efficace pour corriger rapidement les erreurs signalées par les individus concernés ou détectées par l'organisation.
Les données inexactes peuvent avoir des conséquences significatives : Pour l'individu concerné : Manque à gagner, discrédit, décisions erronées basées sur des informations incorrectes. Pour l’entreprise : Perte de confiance, erreurs opérationnelles, risques juridiques.
Prenons l'exemple d'une entreprise qui gère une base de données clients. Elle pourrait périodiquement envoyer des courriels de vérification à ses clients, leur demandant de confirmer ou de mettre à jour leurs informations personnelles. De plus, un système automatisé pourrait être employé pour détecter des données erronées ou incohérentes.