Gestion et structuration de vos données (CRM & IA)
Data et SI

Gestion des données : votre data existe. Elle n’est pas encore exploitable.

Votre CRM contient des milliers de contacts. Votre ERP des années de commandes. Votre GED des centaines de documents.

Mais quand vous essayez d’en faire quelque chose : lancer une campagne, préparer un reporting, connecter une IA, vous vous heurtez au même problème.

Des doublons qui faussent les comptages. Des champs remplis à moitié, ou remplis n’importe comment. Des formats qui varient d’une fiche contact à l’autre. Une base que personne n’ose vraiment utiliser parce que personne ne lui fait vraiment confiance.

Vous avez de la donnée, parfois plus que vous ne le pensez. Mais son état empêche de l’exploiter.

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Vos données ont de la valeur. Tizy les remet dans un état où vous pouvez enfin en faire quelque chose.

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Ce que vous vivez probablement

Ces situations vous sont peut-être familières :

Vous ne savez pas ce que vous avez comme données.

Vous avez des bases de données, des fichiers Excel, des exports, mais pas de vue d’ensemble de tout ça. Qu’est-ce qui est fiable, à jour, obsolète ?

Votre CRM est plein de doublons.

Le même client existe en trois versions, avec trois adresses différentes, trois commerciaux assignés. Personne ne sait laquelle est bonne.

Vos champs sont vides ou mal remplis.

La moitié des fiches « Entreprise » n’ont pas de secteur d’activité. Les numéros de téléphone sont dans des formats différents. Certains champs contiennent n’importe quoi parce que le formulaire de saisie ne donnait pas le format à remplir.

Vous avez migré d’un outil à un autre, et vous avez perdu quelque chose.

Des données mal mappées, des caractères spéciaux devenus illisibles, des relations entre enregistrements cassées. La migration s’est passée, mais le résultat n’est pas propre.

Vous voulez lancer un projet IA, et on vous dit que vos données ne sont pas prêtes.

Le modèle a besoin de données cohérentes, complètes, structurées. Les vôtres ne le sont pas encore.

Vos reportings donnent des résultats différents selon qui les fait.

Chacun filtre à sa façon, avec sa propre interprétation des champs. Les chiffres varient d’une réunion à l’autre.

Si vous reconnaissez deux ou trois de ces situations, vos données freinent votre activité plutôt qu’elles ne l’alimentent.

Gestion des données et IA : pourquoi l’ordre compte

Un projet IA qui démarre sur des données sales produit des résultats inutilisables, parfois dangereux. Un modèle de scoring entraîné sur des doublons va mal scorer. Un assistant IA alimenté par des fiches incomplètes va répondre à côté.

Près de 91 % des données CRM seraient incomplètes, périmées ou dupliquées chaque année. C’est le principal frein à l’adoption de l’IA dans les entreprises : l’état des données rend les outils IA inutilisables.

Nettoyer et structurer vos données avant de brancher une IA, c’est la différence entre un projet qui tient et un projet qu’on abandonne après les premiers tests.

Ce que Tizy fait et ce que vous recevez

Chaque étape produit un livrable. Vous validez avant qu’on passe à la suivante.

Identification et cartographie → Rapport d’état initial.
Avant de toucher quoi que ce soit, on cartographie ce que vous avez : quels champs existent, quels volumes, quelles sources, quel taux de complétude, combien de doublons, quelles anomalies. Pour beaucoup de dirigeants, c’est la première fois qu’ils ont une vue claire de leur base. Vous savez dans quoi vous vous engagez avant de commencer.
Nettoyage → Base dédupliquée et normalisée.
Identification et suppression des doublons. Correction des formats incohérents. Suppression ou signalement des enregistrements corrompus. Normalisation des champs de saisie libre. À l’issue du nettoyage, votre base est reconnaissable.
Structuration → Architecture documentée.
Réorganisation des champs, création des catégories manquantes, définition des valeurs autorisées pour les champs à liste contrôlée. On pose une architecture qui rend vos données lisibles par un humain et exploitables par un outil.
Enrichissement → Données complétées.
Complétion des données manquantes à partir de sources externes ou de croisements internes. Un champ secteur d’activité vide peut souvent être rempli à partir du nom de domaine. Un chiffre d’affaires approximatif peut être recalé sur des données publiques. L’enrichissement est proposé là où il apporte une valeur certaine, pas systématiquement.
Feuille de route.
Si d’autres chantiers data ont été identifiés pendant l’intervention : gouvernance, connecteurs, préparation IA, on vous les présente priorisés avec une estimation d’effort pour chacun.

Comment ça se passe

Un premier échange pour comprendre votre situation.
Gratuit, sans engagement. On regarde ensemble un échantillon de vos données, on identifie les principaux problèmes et on vous dit ce qu’il est réaliste de faire.
On travaille sur une copie, jamais sur la production.
Chaque étape est validée avec vous avant d’être appliquée sur vos données réelles. Rien n’est modifié sans votre accord.
La livraison et le transfert.
Remise de la base propre, du journal des transformations, du guide de saisie et de la feuille de route. On prend le temps d’expliquer ce qui a été fait et pourquoi.

Autres prestations concernant la Data et le SI

Votre croissance génère du désordre mais vous ne savez pas d’où vient le problème ?

Diagnostic de performance et d'alignement stratégique de votre SI

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Personne dans votre entreprise ne sait vraiment qui gère quoi sur la data.

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On définit les règles du jeu : qui collecte, qui accède, qui est responsable de quoi. Vos données deviennent un actif géré, fiable, sécurisé et surtout collaboratif. Fini les doublons, les erreurs et les angles morts.

EN SAVOIR PLUS

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On conçoit des tableaux de bord sur mesure, connectés à vos vraies sources de données. En un coup d’œil, vous voyez ce qui performe, ce qui décroche, ce qui mérite votre attention. Vous prenez de meilleures décisions avec des chiffres en lesquels vous avez enfin confiance.

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Pour en savoir plus sur la data

FAQ : vos questions sur la gouvernance données

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