Mango 3 est une plateforme Saas qui aide les entreprises à améliorer la fiabilité et la qualité de leurs données. Elle détecte les données de mauvaise qualité en quelques minutes sans code.
A l’ère de la concurrence d’expériences et de l’efficience des opérations, la compétitivité des marques dépend de leur capacité à manipuler la donnée. Mais, il y a donnée et donnée. La valeur d’une donnée s’estime à la qualité de l’information qu’elle apporte, l’action qu’elle influence et le résultat qu’elle produit.
Il est de plus en plus évident que l’impact de la mauvaise qualité des données se fait ressentir sur la croissance des revenus. Mais aussi sur l’efficience des opérations. Améliorer la qualité des données permet alors de faire croitre les revenus et à la fois faire baisser les coûts. Les leaders de l’Expérience come Airbnb, Netflix, Uber sont les pionniers en la matière. Très tôt, ils ont fait de la data quality le pilier de leur transformation.
Un consommateur frustré à cause d’une incohérence sur ses informations de livraison, ou un data ingénieur passant 40% de son temps à investiguer et corriger les anomalies de données, l’impact est à tous les niveaux.
Les problèmes de qualité de données sont multiples : contacts marketing dupliqués, segmentation incorrecte, prix aberrants, date de livraison incorrecte, statut de la livraison non mis à jour, reporting non fiable, adresses email incorrectes, chiffre d’affaires obsolète, etc…
Gartner estime ainsi qu’en moyenne « une entreprise perd 10M $ chaque année à cause de la mauvaise qualité des données ».
Quel que soit le type de données, les décideurs doivent se poser les questions suivantes : sont-elles complètes ? fraîches ? dupliquées ? correctes ? sont-elles valides (le bon format et la bonne syntaxe) ?
Mesurer la qualité est un enjeu majeur et le point de départ de toute stratégie d’amélioration et de valorisation de son patrimoine de données.
Mango 3 apporte une solution pour mesurer la qualité de vos données? Grâce à un algorithme d’IA, la solution détecte automatiquement les anomalies de volume, de fraicheur, d’unicité, de distribution statistique, de complétude et de validité. En quelques minutes sans code.
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