La démarche à pour objectif d'intégrer des données valides et exploitables dans les systèmes d’information en supprimant les données erronées, corrompues ou dupliquées, de contrôler la validité des données existantes; puis de rechercher et collecter les données manquantes indispensables.

La gestion de la qualité des données clients/prospects ou Data Quality Management (DQM)

consiste à mettre en oeuvre des méthodes et solutions permettant de maintenir dans la durée des données exhaustives fiables, pertinentes, exploitables par tous et répondant aux besoins des différents processus "métiers" au sein de l'entreprise.

Les erreurs techniques, humaines ou organisationnelles peuvent survenir à différentes étapes:

• Lors de la collecte par une mauvaise saisie intentionnelle ou non
• Lors du partage, par la création de plusieurs versions de données identiques
• Lors de l'export ou des processus de maintenance par des règles mal définies
• Lors d'un transfert en environnements hétérogènes

La gestion de la qualité des données s’inscrit dans une démarche d’amélioration continue:

• Profilage des données : étude de la structure et pertinence des données.
• Nettoyage : Vérification et identification des données non qualitatives et corrections.
• Déduplication/dédoublonnage : Identification et suppression des doublons
• Homogénéisation : standardisation et harmonisation des données dans un format universel
• Enrichissement : amélioration de la complétude des données corrigées et validées.
• Reporting : analyse et pilotage de l’évolution de la qualité des données.