Une base de données se dégrade avec le temps. Des contacts changent d’entreprise, des adresses deviennent obsolètes, des doublons apparaissent et certains champs restent incomplets.
Au début, ces défauts semblent mineurs. Ils deviennent problématiques lorsque l’entreprise souhaite lancer une campagne commerciale, migrer vers un nouveau CRM, exploiter ses fichiers pour du reporting ou simplement retrouver une information rapidement.
Le nettoyage d’une base ne consiste pas uniquement à supprimer quelques lignes. Il peut demander des centaines d’heures lorsqu’il faut contrôler les données une par une, rechercher des informations manquantes et harmoniser plusieurs fichiers.
Ces opérations peuvent être externalisées en totalité ou seulement sur les parties les plus chronophages.
Qu’est-ce que le nettoyage d’une base de données ?
Le nettoyage d’une base de données consiste à repérer puis corriger les informations qui empêchent son utilisation normale.
Une base clients peut par exemple contenir plusieurs fiches pour une même entreprise, des numéros de téléphone enregistrés dans différents formats ou des adresses sans code postal.
Une base produits peut présenter d’autres problèmes : références manquantes, catégories incohérentes, noms écrits différemment ou caractéristiques techniques non renseignées.
L’objectif n’est donc pas seulement d’obtenir un fichier « propre ». Il faut rendre les données utilisables par les équipes commerciales, administratives, marketing ou techniques.
Pourquoi les bases de données deviennent-elles difficiles à exploiter ?
La plupart des bases sont alimentées pendant plusieurs années par différentes personnes et différents outils.
Les règles de saisie peuvent changer. Un collaborateur écrit « SARL Dupont », un autre « Dupont SARL » et un troisième utilise seulement « Dupont ». Pour un humain, il s’agit évidemment de la même entreprise. Pour un logiciel, ces trois lignes peuvent être considérées comme trois enregistrements différents.
Les imports successifs accentuent aussi le problème. Des données venant d’Excel, d’un ancien CRM, d’un formulaire web ou d’un logiciel métier peuvent être réunies sans utiliser les mêmes conventions.
À cela s’ajoutent les informations qui vieillissent naturellement : contacts partis de l’entreprise, adresses modifiées, numéros supprimés, changements de raison sociale ou produits qui ne sont plus commercialisés.
Plus le fichier est volumineux, plus sa remise en état devient difficile à réaliser en parallèle du travail quotidien.
Peut-on externaliser la suppression des doublons ?
Oui. Le dédoublonnage fait partie des tâches qui peuvent être confiées à un prestataire.
La première étape consiste généralement à repérer les lignes identiques. Les cas simples peuvent être détectés automatiquement à partir d’une adresse email, d’un numéro client ou d’un identifiant unique.
Les difficultés apparaissent lorsque les doublons ne sont pas strictement identiques.
Par exemple :
Entreprise Martin
Martin SAS
MARTIN S.A.S.
Ces trois fiches peuvent correspondre au même client. Une vérification humaine devient alors utile avant de fusionner ou supprimer une ligne.
Le prestataire peut travailler à partir de règles définies avec l’entreprise : informations à conserver, champs prioritaires, traitement des conflits et cas à soumettre à validation.
Peut-on confier la correction des données incohérentes ?
Oui. C’est même l’une des opérations les plus fréquentes lors d’une remise en état de base.
Une même information peut avoir été saisie sous plusieurs formes :
- téléphone avec ou sans indicatif ;
- ville en majuscules ou minuscules ;
- dates sous différents formats ;
- civilité écrite en toutes lettres ou abrégée ;
- pays saisi en français, en anglais ou sous forme de code.
Ces différences compliquent les filtres, les exports et les imports dans certains logiciels.
Le prestataire applique alors une règle commune à tout le fichier. Il peut par exemple convertir toutes les dates dans le même format, harmoniser les numéros de téléphone ou normaliser les noms de pays.
Cette phase est particulièrement importante avant une migration vers un CRM ou un logiciel métier.
Comment traiter les champs incomplets ?
Une base peut contenir de nombreuses lignes utilisables malgré quelques informations manquantes.
Un fichier clients peut avoir une adresse email mais aucun numéro de téléphone. Une société peut être enregistrée sans secteur d’activité. Une fiche fournisseur peut ne pas contenir le numéro de TVA ou le nom du contact principal.
Avant de compléter ces informations, l’entreprise doit déterminer les champs réellement indispensables.
Le prestataire peut ensuite vérifier les documents déjà disponibles, consulter des sources autorisées ou rapprocher plusieurs fichiers internes pour retrouver les informations manquantes.
Ce travail peut être réalisé dans le cadre d’une mission de saisie de bases de données clients, notamment lorsqu’une entreprise souhaite reprendre un fichier existant avant de continuer à l’alimenter.
Faut-il supprimer toutes les données anciennes ?
Non.
Une donnée ancienne n’est pas forcément inutile. Elle peut avoir une valeur commerciale, administrative ou historique.
Le problème vient plutôt des informations qui ne permettent plus de savoir si elles sont encore valides.
Une fiche client datant de plusieurs années peut donc être conservée tout en recevant un statut particulier : à vérifier, inactif, ancien client ou contact non confirmé.
La règle dépend de l’usage prévu de la base.
Avant une campagne commerciale, l’entreprise cherchera surtout à distinguer les contacts encore exploitables. Dans une base administrative, elle pourra devoir conserver certaines informations beaucoup plus longtemps.
Le prestataire doit donc appliquer les règles décidées par le client plutôt que supprimer automatiquement les données anciennes.
Peut-on externaliser la normalisation d’une base ?
Oui.
La normalisation consiste à donner aux informations une présentation uniforme.
Prenons une colonne « fonction ». Elle peut contenir :
Directeur commercial
Dir. commercial
Directeur des ventes
Responsable commercial
Selon l’objectif de la base, certaines valeurs peuvent être regroupées dans une catégorie commune.
Le même travail peut être réalisé sur les secteurs d’activité, les régions, les catégories de produits, les types de clients ou les statuts de dossiers.
Cette harmonisation facilite ensuite les recherches, les filtres et la segmentation.
Elle est particulièrement utile lorsqu’une base provient de plusieurs fichiers ou a été alimentée par plusieurs équipes.
Comment traiter une base provenant de plusieurs fichiers Excel ?
C’est une situation très fréquente.
Une entreprise peut avoir un fichier commercial, un fichier comptable, une liste utilisée par le marketing et plusieurs fichiers conservés individuellement par les collaborateurs.
Avant de tout réunir, il faut identifier les colonnes communes et décider quelles informations doivent être conservées.
Il faut ensuite rapprocher les fiches qui correspondent au même client, même lorsque leur contenu n’est pas exactement identique.
Par exemple, un fichier peut contenir l’adresse email alors qu’un autre possède le téléphone et le numéro client.
Le rapprochement permet de créer une fiche plus complète sans multiplier les doublons.
Sur quelques dizaines de lignes, ce travail reste raisonnable en interne. Sur plusieurs milliers d’enregistrements, il peut rapidement mobiliser une équipe pendant plusieurs jours ou plusieurs semaines.
Quelles données peut-on vérifier manuellement ?
Tout ne peut pas être corrigé automatiquement.
Certaines anomalies demandent une décision humaine.
C’est notamment le cas lorsqu’il faut déterminer si deux sociétés ayant des noms proches correspondent réellement à la même structure, comprendre une information provenant d’un document ou choisir entre plusieurs valeurs contradictoires.
Une mission de nettoyage peut donc combiner automatisation et vérification manuelle.
Les traitements automatiques repèrent les anomalies évidentes. Les opérateurs prennent ensuite en charge les cas qui nécessitent une lecture ou une décision.
Cette méthode évite d’utiliser du temps humain sur les tâches répétitives tout en conservant un contrôle sur les situations ambiguës.
Comment nettoyer une base avant une migration vers un CRM ?
Il vaut mieux corriger les principales anomalies avant l’import.
Migrer une base contenant des doublons et des données incohérentes ne fait que déplacer le problème dans le nouveau logiciel.
Avant la migration, il faut notamment vérifier les identifiants, les colonnes obligatoires, les formats de dates et les valeurs acceptées par le CRM.
Un fichier test peut être importé avant de traiter toute la base.
Cette étape permet de voir si les champs correspondent correctement et si certaines données doivent être transformées.
Le nettoyage peut alors être réalisé directement dans le format attendu par le futur outil.
Quels fichiers peuvent être concernés ?
Le nettoyage ne concerne pas uniquement les bases clients.
Une entreprise peut rencontrer les mêmes difficultés avec une base fournisseurs, un catalogue produits, une liste de prospects, un fichier d’adhérents, un annuaire interne ou des résultats d’enquête.
Les opérations changent selon le type de fichier, mais le principe reste identique : supprimer les anomalies qui empêchent les données d’être utilisées correctement.
Une base produits demandera par exemple davantage de travail sur les références, les catégories et les caractéristiques. Une base de contacts nécessitera plutôt des contrôles sur les noms, téléphones, emails et entreprises.
Quand vaut-il mieux externaliser le nettoyage ?
Externaliser devient particulièrement intéressant lorsque le travail exige beaucoup de vérifications manuelles.
Une équipe commerciale n’a généralement pas intérêt à passer plusieurs journées à rechercher des doublons ou compléter des colonnes Excel.
Le besoin devient encore plus évident lorsque la base contient plusieurs milliers ou dizaines de milliers de lignes.
L’externalisation permet alors de faire avancer la remise en état du fichier sans interrompre les missions habituelles des salariés.
Elle peut être ponctuelle, par exemple avant une migration, ou revenir régulièrement lorsque la base reçoit de nombreuses nouvelles données.
Comment préparer une mission de nettoyage de données ?
Le prestataire doit comprendre ce que l’entreprise veut obtenir à la fin.
Il faut donc définir les règles avant de commencer.
Quels doublons doivent être supprimés ? Quelles informations sont prioritaires ? Que faire lorsqu’une donnée est impossible à vérifier ? Certaines lignes doivent-elles être conservées même si elles sont incomplètes ?
Un échantillon est souvent utile.
Le prestataire nettoie un petit nombre de lignes, puis l’entreprise vérifie le résultat. Les règles peuvent être corrigées avant de travailler sur toute la base.
Cette étape réduit les risques de supprimer une information utile ou d’appliquer une règle qui ne correspond pas aux besoins réels.
Comment contrôler le résultat après le nettoyage ?
Le fichier final doit pouvoir être comparé à la base d’origine.
Il est donc préférable de conserver une copie des données avant toute intervention.
Le prestataire peut ensuite fournir un bilan comprenant, selon la mission, le nombre de doublons supprimés, les lignes modifiées, les fiches incomplètes ou les cas laissés en attente.
Pour les volumes importants, le contrôle peut être effectué par lots plutôt qu’à la fin de toute la production.
L’entreprise vérifie ainsi les premières données pendant que le reste du fichier continue d’être traité.
Nettoyer une base de données permet-il d’éviter une nouvelle saisie ?
Parfois oui.
Une entreprise peut penser qu’elle doit reconstruire entièrement son fichier alors qu’une partie importante des données reste exploitable.
Le nettoyage permet de conserver les informations correctes et de concentrer le travail sur les lignes qui posent réellement problème.
Dans d’autres situations, une reprise plus importante sera nécessaire. Cela arrive notamment lorsque les fichiers utilisent des structures très différentes ou lorsque certaines informations n’ont jamais été saisies.
Un échantillon permet généralement de déterminer rapidement si la base peut être corrigée ou si une reconstruction partielle est préférable.
Quelles tâches de nettoyage peut-on confier à Saisie-donnees.fr ?
Saisie-donnees.fr peut prendre en charge tout ou partie d’une opération de remise en état d’une base.
Cela peut concerner le dédoublonnage, la correction des données, la normalisation des champs, la recherche d’informations manquantes, le rapprochement de plusieurs fichiers ou la préparation avant import dans un logiciel.
La mission peut porter sur quelques centaines de lignes ou sur une base beaucoup plus importante.
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Vous avez une base contenant des doublons, des informations incomplètes ou des données devenues difficiles à exploiter ? Envoyez-nous un échantillon afin d’évaluer le travail nécessaire.
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