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Le terme « données de base » fait référence aux « données sur les entités corporatives qui donnent un contexte aux activités commerciales ». Les parties, individus et entreprises, ainsi que leurs rôles, tels que consommateurs, fournisseurs et travailleurs, les biens, les structures financières telles que les grands livres et les centres de coûts, et les notions de localisation sont les types de données de base les plus répandus.
Les données de base et les données de référence doivent être séparées. Alors que les deux donnent un contexte pour les activités commerciales, les données de référence se concentrent sur la catégorisation et la classification, tandis que les données de base se concentrent sur les entités commerciales.
Par définition, les données de base sont pratiquement toujours non transactionnelles. Dans certaines situations, une entreprise peut avoir besoin de considérer des processus et des opérations transactionnels spécifiques comme des « données de base ». Cela se produit, par exemple, lorsque les informations sur les entités de données de base, telles que les clients ou les marchandises, se trouvent uniquement dans les données transactionnelles, telles que les commandes et les reçus, et ne sont pas stockées indépendamment.
Mener des recherches exploratoires semble délicat, mais un guide efficace peut aider.
L’ensemble des identificateurs qui offrent un contexte sur les données d’entreprise telles que l’emplacement, le client, le produit, l’actif, etc. est appelé « données de base ». Ce sont les données, de base, qui sont absolument nécessaires au fonctionnement d’une entreprise ou d’une unité commerciale. Sinon, il n’y aurait aucun moyen de comparer les données entre les systèmes, de manière cohérente. Cependant, toutes les données de base n’ont pas un aspect d’égalité. Le type de données étiquetées comme données de base varie selon le secteur. Les exemples de données de base peuvent être distincts ou n’avoir rien en commun, même entre plusieurs unités d’une entreprise, au sein du même secteur.
En général, les renseignements recueillis par les sociétés appartiennent à l’une des trois catégories suivantes :
– Données transactionnelles. Les données transactionnelles sont des données créées par divers programmes pendant qu’ils exécutent ou soutiennent les opérations quotidiennes.
– Données analytiques. Comme leur nom l’indique, les données analytiques sont créées par des calculs ou des analyses qui sont tous deux effectués sur des données transactionnelles.
– Données de base. Les données de base contiennent les objets, métier, clés, réels, sur lesquels les transactions sont effectuées, ainsi que les paramètres sur lesquels l’analyse des données est effectuée.
Les trois types de données sont mieux illustrés dans la ligne suivante, qui résume une transaction commerciale typique :
L’acheteur X a effectué un achat de 5.000 $ pour dix unités du SKU Y à JJ-MM-AAAA.
L’acheteur et le produit sont des données de base, à l’intérieur de ceci, puisqu’ils sont au centre de la transaction. Sans eux, le processus de transaction n’existerait pas. Les données secondaires produites, à la suite de ce contact, sont classées comme des données transactionnelles, telles que le montant, la date, la quantité achetée, le numéro de facture ou les identifiants fiscaux. En outre, les données analytiques comprennent des informations telles que la taille typique de la commande pour ce consommateur particulier et la valeur moyenne de la commande, obtenue en plongeant dans un ensemble de données accumulées. Il est important de noter que les trois types de données sont interdépendants et, dans la nature des transactions commerciales quotidiennes, une entreprise a besoin que les trois fonctionnent parfaitement ensemble.
Cet exemple clarifie la notion de données de base, c’est-à-dire des informations sur les entités corporatives qui fournissent un contexte pour les activités commerciales.
Les données de base d’une entreprise sont l’un de ses actifs de données les plus précieux. Certaines entreprises sont même achetées dans le but de pouvoir accéder à leur ensemble de données de base client.
Comme l’illustre l’exemple ci-dessus, les types de données de base les plus courants, ainsi que leurs composants, sont les suivants :
Dans la plupart des cas, les données de base sont de nature non transactionnelle. L’exception se trouve lorsque les informations sur les composants de données de base, tels que les parties ou les produits, ne sont incluses que dans les documents transactionnels tels que les factures et les reçus et ne sont pas conservées séparément, bien qu’elles devraient l’être.
Les données de base sont souvent organisées en ensembles de fiches de données, qui peuvent inclure des « données de référence ». Cependant, pour rappel, il est essentiel de faire la distinction entre les données de base et les données de référence. Le code postal à l’intérieur de l’adresse d’une succursale de bureau, dans un jeu de données de fiches client, est un exemple de données de référence associées.
Des données de base bien gérées donnent un avantage à chaque élément de l’entreprise et à chaque partie prenante, améliorant ainsi les résultats de l’entreprise :
Lorsque les données de référence sont conservées sous la forme d’une fiche unique et granulaire avec des détails corrects sur chaque personne, lieu ou objet lié à une organisation commerciale, elles deviennent une source cohérente et monnayable de données critiques pour l’entreprise. Ceci peut ensuite être appliqué à tous les niveaux pour prendre des décisions commerciales plus éclairées.
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Voici quelques-uns des problèmes et obstacles les plus courants associés aux données de base manquantes ou non gérées :
La pertinence des données de référence pour les opérations commerciales est au cœur de la redondance des données, car différents services peuvent conserver les données dans une variété d’applications, multiples et non uniformes. Par exemple, le personnel de vente enregistrera les informations dans un logiciel de gestion des ressources client, mais le personnel comptable les conservera dans un logiciel de comptabilité. Les mêmes informations sur les consommateurs sont séparées à de nombreuses reprises, ce qui augmente les dépenses et peut générer de la confusion.
Une partie de cette situation peut être attribuée à des erreurs humaines dans la saisie et la maintenance des données, soulignant l’importance des systèmes automatisés de gestion des données. Comme indiqué précédemment, cet aspect incohérence peut également résulter de la redondance des données et de la consolidation des informations provenant de nombreuses applications.
Lorsque les données de référence sont conservées de manière redondante, elles peuvent avoir une influence négative sur le flux de processus, de bout en bout d’une entreprise. Lorsqu’il existe différentes versions de données de base, en effet, chacune des nombreuses activités d’exécution des commandes, telles que la préparation de commandes à l’expédition, la facturation et d’autres flux de processus, tout cela exploite un ensemble de données de base distinct. Cela empêche une exécution réussie. Un article peut être livré à la mauvaise adresse, ou une adresse obsolète peut apparaître sur une facture. Disposer d’un système unifié de gestion des données de référence peut aider une entreprise à éviter tous ces problèmes et les dépenses qui y sont associées.
Les événements perturbateurs sont répandus et devraient être attendus en cette ère de technologie et de modifications profondes du modèle d’affaires, en croissance constante, entraînées par une variété de variables. Les perturbations peuvent exacerber toutes les difficultés décrites ci-dessus. Prendre tout cela en considération peut aider une entreprise à éviter tous ces problèmes et les coûts qui les accompagnent.
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