Qualité et fiabilisation des données B2B : maîtrisez vos informations avec le Master Data Management
La donnée est aujourd’hui au cœur des entreprises.
Elle est devenue un actif stratégique indispensable à toutes les fonctions : direction générale, finance, marketing, ventes, RH, IT, etc. Elle alimente les décisions, optimise les processus, renforce la compétitivité, et permet de répondre aux exigences réglementaires. Mais sans processus de fiabilisation des données, elle perd de sa valeur et peut même générer des risques.
Des données fiables et bien structurées permettent d'automatiser les tâches (facturation, reporting…), accélérant ainsi les processus, et évitant les erreurs humaines.
La donnée permet aussi de connaître et comprendre ses clients : comportements, préférences, historique d’achat, attentes…
Elle permet également d’anticiper et éviter les risques.
Mais pour être efficace, elle doit remplir un certain nombre de critères.
Les critères d’une bonne donnée
Disposer d’un volume important de données ne garantit pas leur utilité. Ce qui fait réellement la valeur d’une donnée, c’est sa qualité. En effet, une donnée incorrecte fausse vos analyses et peut conduire à de mauvaises décisions. Une donnée de haute qualité doit répondre à plusieurs critères essentiels :
Exactitude
Les données doivent refléter fidèlement la réalité. Une information erronée peut fausser des analyses, induire de mauvaises décisions ou créer des coûts inutiles.
Complétude
Les données doivent être complètes et contenir toutes les informations nécessaires au contexte d’utilisation. Des champs manquants ou partiels réduisent la pertinence des analyses et peuvent mener à des interprétations biaisées.
Fraîcheur
Les données doivent être à jour pour refléter la situation actuelle. Dans de nombreux cas, une information correcte mais obsolète est aussi nuisible qu’une donnée inexacte.
Traçabilité
Accessibilité
Il est donc essentiel de savoir comment les informations sont saisies à la source, qui les modifie et de quelle manière elles sont mises à jour jusqu’à leur utilisation finale. C’est pourquoi la fiabilisation des données est au cœur des enjeux de qualité. Le Master Data Management y répond directement grâce à des processus de contrôle, de mise à jour et d’enrichissement.
Le Master Data Management comme réponse aux problématiques data
L’augmentation exponentielle du volume des données en entreprise transforme profondément les modèles économiques, les systèmes d'information et les pratiques de gestion. C’est ici qu’entre en jeu le Master Data Management, autrement dit l'ensemble des processus, des règles de gouvernance permettant de collecter, enrichir, synchroniser et gérer de manière cohérente les données d'une organisation. Ces données, dites « données de référence » — ou master data — incluent les informations clés sur les clients, fournisseurs, produits, employés, et sont partagées entre plusieurs systèmes, processus ou entités au sein de l’entreprise. Le MDM permet la fiabilisation des données en éliminant les doublons, en corrigeant les incohérences et en comblant les données manquantes. Il agit comme un socle de fiabilité pour toutes les directions de l’entreprise, facilitant les prises de décision, la conformité réglementaire et l’amélioration de la performance opérationnelle. En plaçant la donnée au cœur de la stratégie de l’entreprise, le MDM transforme un actif souvent sous-exploité en levier de croissance durable. Pour garantir une donnée de référence toujours fiable et actualisée, Altares propose D&B Direct+ Data Blocks, un webservice qui alimente en temps réel vos systèmes avec les informations de vos clients et fournisseurs, en France comme à l’international. Voyons ensemble comment gérer et exploiter vos données, dans une logique d’amélioration, d’optimisation et d’automatisation, qui vous permettra de tirer pleinement parti du capital data à votre disposition. Et découvrez comment notre solution Dataxess vous aide à nettoyer, enrichir et gérer vos données d’entreprise.
La donnée d’entreprise, qu’est-ce que c’est ?
La donnée d’entreprise désigne l’ensemble des informations collectées, générées, utilisées et stockées par une entreprise dans le cadre de son activité. C’est un actif stratégique, essentiel à la prise de décision, à l’efficacité opérationnelle, à la conformité réglementaire et à l’innovation.
Les différents types de données d’entreprise
Les différentes sources de données d’Altares
Contrairement à l’open data, qui repose sur des informations publiques parfois incomplètes, obsolètes ou difficiles à exploiter, Altares s’appuie sur des sources légales et privées, issues de registres officiels et enrichies par la donnée exclusive de Dun & Bradstreet. Cette approche garantit une fiabilisation des données bien supérieure, en combinant exhaustivité, actualisation continue et cohérence internationale.
Les enjeux liés à la donnée d’entreprise
La donnée d’entreprise est liée à plusieurs enjeux de :
- Qualité (ex : éviter les doublons ou les données obsolètes)
- Gouvernance (ex : qui est responsable de quelle donnée ?)
- Sécurité (ex : protection contre les cyberattaques ou les fuites)
- Conformité (RGPD, ISO 27001, NIS2, etc.)
Qualité de la donnée
Une mauvaise donnée mène inexorablement à de mauvaises décisions. Les problèmes les plus fréquemment rencontrés dans la qualité des données sont :
- Des données erronées (en particulier avec la saisie manuelle), incomplètes, obsolètes ou en doublon
- De mauvais formats de données
- Un mauvais référentiel de données (mauvais classement, code erroné)
Les conséquences sont multiples :
- Des campagnes marketing inefficaces
- Des retards de livraison ou erreurs logistiques
- Des reporting erronés
Ces problèmes soulignent l’importance d’une démarche de fiabilisation des données en continu, afin de préserver la qualité de l’information tout au long de son cycle de vie.
Gouvernance data
La gouvernance des données est l’ensemble des règles, processus, rôles et outils pour garantir la qualité, la sécurité, la disponibilité et l’usage responsable des données au sein d’une organisation.
Objectifs de la gouvernance des données :
- Structurer la gestion des données autour de rôles et responsabilités
- Éviter les silos (ex : les services qui ne communiquent pas) et la copie manuelle d’informations entre les services
- Garantir la traçabilité des modifications
- Accroître vos opportunités de business (prospection, ventes croisées…)
Une bonne gouvernance des données repose sur la capacité à distinguer deux dimensions :
- L’essence de la donnée : son noyau, c’est-à-dire sa référence et ses caractéristiques intrinsèques.
- La substance de la donnée : son utilité, son contexte, ses interactions et les observations qu’elle génère.
Plus le cœur de votre référentiel est solide, plus vos décisions seront fiables.
Des solutions comme Business Add-On s’intègrent directement dans SAP pour assurer une gouvernance des données optimale, en garantissant l’unicité et l’actualisation quotidienne des tiers.
Sécurité des données
La donnée est un actif primordial dans l’entreprise, mais représente aussi un risque, et même des risques :
- Vol de données sensibles
- Risque cyber, fuites, espionnage industriel
- Utilisation non autorisée ou malveillante
Conformité réglementaire de la donnée
La donnée et sa gestion sont soumises à des réglementations et obligations légales, notamment :
- RGPD (Règlement Général sur la Protection des Données) : entré en vigueur en 2018, il encadre le traitement des données personnelles pour garantir la vie privée des individus.
- Lutte contre la fraude, le blanchiment d’argent, le financement du terrorisme au travers du KYC / KYS, LCB-FT…
Les risques en cas de non-conformité :
- Sanctions financières lourdes
- Atteintes à la réputation
- Litiges juridiques
La qualité des données au cœur de l’IA
L’intelligence artificielle promet de transformer en profondeur la manière dont les entreprises analysent, anticipent et décident. Mais la valeur d’un modèle d’IA ne peut dépasser celle des données qui l’alimentent. Une IA entraînée sur des informations incomplètes, biaisées ou obsolètes produit nécessairement des résultats peu fiables, voire trompeurs. C’est là qu’intervient Altares : en fournissant des données B2B validées, structurées et enrichies en continu, nous garantissons à vos projets d’IA une base solide et cohérente. Grâce à nos référentiels internationaux et à notre expertise en fiabilisation des données, nous permettons aux entreprises de déployer des algorithmes prédictifs performants, d’automatiser des processus complexes (KYC, facturation, scoring de risque, prospection), et d’exploiter l’IA comme levier de croissance et de confiance.
Les solutions Altares pour gérer vos données
Intégrez la puissance des données Altares – Dun & Bradstreet directement dans votre CRM. Le connecteur garantit une saisie fiable lors de la création de nouveaux tiers et assure une mise à jour automatique de vos informations chaque jour. Compatible avec les principaux CRM du marché : Salesforce, Microsoft Dynamics, SAP C4C et Oracle Engagement Cloud.
Avec Business Add-On (BAO), enrichissez vos environnements SAP© en toute simplicité. Cette solution plug & play synchronise et met à jour en continu vos données clients et fournisseurs avec les référentiels Altares – D&B. BAO automatise la création et l’actualisation des fiches tiers pour fiabiliser votre système d’information.
Assurez la cohérence et la fraîcheur de vos bases clients et fournisseurs grâce à D&B Direct+. Cette API en temps réel fournit à vos équipes des données validées et actualisées chaque jour, en France comme à l’international. Accédez à des informations ciblées via des Data Blocks thématiques, pour répondre à vos besoins métiers spécifiques.
Les avantages d’une bonne gestion des données
La gestion des données d’une entreprise représente de nombreux avantages, parmi lesquels :
Meilleure prise de décision
Des données fiables, accessibles et bien structurées permettent d’appuyer les décisions stratégiques éclairées. Avec qui faire ou ne pas faire des affaires, quels marchés conquérir, quels leads prioriser, quelles conditions de crédit accorder, etc.
Gain de temps et de productivité
En automatisant la gestion de vos données, vous faites gagner du temps à vos équipes, qui peuvent le consacrer à des tâches à plus forte valeur ajoutée. Vous évitez aussi les erreurs et les retards.
Amélioration de l’expérience client
Grâce aux données propres, vous connaissez mieux vos clients, leur environnement, leurs besoins, et vous pouvez leur proposer des offres personnalisées au maximum.
Une meilleure transition vers l’IA
Les projets d’IA, de business intelligence, de data science ou d’automatisation reposent sur des données propres, disponibles et bien structurées. Vous tirez ainsi le meilleur parti des nouvelles technologies.
Réglementations liées à la donnée en France
RGPD
Le Règlement Général sur la Protection des Données est une réglementation européenne qui a vu le jour en 1978, avec pour objectif l’harmonisation des pratiques au niveau européen. Originellement, la protection de la donnée se concentrait sur la sécurité informatique avec la loi française Informatique et Libertés de 1978. Par la suite, la protection de la donnée s’est élargie à la protection de la vie privée.
L’objectif du RGPD :
- Protéger les droits et libertés des individus en leur redonnant le contrôle sur leurs données personnelles, tout en harmonisant les règles au sein de l’UE.
LCB-FT (Lutte contre le blanchiment et le financement du terrorisme)
Dans le cadre des Directives LCB-FT, et notamment de la 5ème (janvier 2010), les entités assujetties ont l’obligation de mettre en place un dispositif d’évaluation de leurs tiers afin d’identifier et d’analyser les risques associés à leurs relations d’affaires.
- Implique la collecte, la conservation et l’analyse de données pour détecter des comportements à risque.
- Notamment pour les banques, les assureurs, les fintechs, les experts-comptables…
Facturation électronique
Selon l’article 289 bis du Code général des impôts, « une facture électronique est une facture émise, transmise et reçue sous une forme dématérialisée et qui comporte nécessairement un socle minimum de données sous forme structurée, ce qui la différencie des factures papier ou du PDF ordinaire » (ce dernier n’étant pas une facture électronique).
- Depuis le 1er janvier 2020, toutes les organisations françaises ont obligation d’envoyer leurs factures au format électronique aux organisations publiques.
- À partir de 2026, les entreprises françaises devront émettre et recevoir leurs factures au format électronique via une plateforme agréée.
Les bénéfices de la facturation électronique :
- Réduction des délais de paiement
- Réduction de la charge administrative
- Réduction des coûts d’édition de factures (papier)
- Lutte contre la fraude à la TVA
Le D-U-N-S® Number, la garantie d’une donnée de qualité
En France, chaque entreprise est identifiée par un numéro unique appelé SIREN (Système d’Identification du Répertoire des Entreprises). À l’échelle internationale, c’est le D-U-N-S® Number (Data Universal Numbering System) de Dun & Bradstreet qui fait office d’identifiant de référence.
L’objectif du DUNS® est d’assurer et de simplifier l’identification des entités commerciales.
Contrairement à des identifiants structurés comme le numéro SIREN, le D-U-N-S® Number ne contient aucune information encodée sur l’entreprise (localisation, date de création, etc.). Il s’agit d’un identifiant purement numérique, attribué de façon arbitraire par D&B.
Ce numéro unique permet néanmoins d’accéder à un large éventail d’informations sur une entreprise et sa solidité financière, utile notamment pour évaluer sa capacité à honorer ses engagements (remboursement, paiement…).
Le D-U-N-S® Number joue un rôle d’interface entre les différents systèmes et logiciels, en facilitant l’échange de données entre organismes financiers à l’échelle mondiale. Il permet ainsi de standardiser les informations issues de sources variées pour les exploiter plus facilement. Cette standardisation repose sur le processus DUNSRight™, qui garantit des normes de qualité de données élevées à l’échelle mondiale. En combinant des vérifications automatisées et manuelles, ce processus assure la collecte, la validation et le traitement rigoureux des données utilisées dans le D-U-N-S® Number.
CAS CLIENTS MASTER DATA MANAGEMENT
Ils font confiance à Altares pour leurs projets de Master Data Management
Découvrez comment Equans a fiabilisé ses données clients à l’aide du connecteur Business Add-On.
« Nous avons choisi de travailler avec Altares et d'installer Business Add-On dans notre ERP SAP, puisque nous avions pour objectif de qualifier au mieux la donnée clients dans notre système pour notamment l’adressage de nos factures. »
Christine Gosset, Responsable Domaine Applicatifs Développement Business EQUANS
CVE, producteur d’énergies renouvelables, nous explique comment Dataxess assure la qualité de sa base de données tiers mondiale.
« Dataxess a permis la création très rapide de tiers, et l’enrichissement des informations sur ceux-ci, afin d’avoir une base de qualité au service de notre énergie renouvelable. Cela nous offre une visibilité en temps réel de notre activité de prospection. »
Grégory Péruchon, Directeur Systèmes d’Information CVE
Cas d’usage
Focus sur la facturation électronique
La facturation électronique transforme la gestion des données d’entreprise en profondeur. Elle ouvre la voie à de nombreux cas d’usage basés sur l’exploitation des données structurées contenues dans les factures.
1. Amélioration de la qualité des données clients et fournisseurs
Objectif : S’assurer que les données utilisées dans les factures (nom, adresse, SIREN, TVA…) sont exactes, complètes et à jour.
Cas d’usage :
- Enrichissement automatique des fiches clients à partir des données de factures entrantes
- Détection des anomalies (ex : SIREN invalide, adresse erronée)
- Nettoyage du référentiel tiers (dont suppression des doublons)
2. Analyse financière et pilotage
Objectif : Utiliser les données issues des factures électroniques pour affiner le pilotage de l’activité.
Cas d’usage :
- Suivi automatisé du chiffre d’affaires par client, canal ou produit
- Calcul du Délai Moyen de Paiement (DMP) par fournisseur ou client
- Analyse des flux TVA (collectée vs déductible) pour optimiser la trésorerie
3. Optimisation de la comptabilité et du rapprochement
Objectif : Automatiser les processus comptables grâce aux données structurées.
Cas d’usage :
- Rapprochement automatique facture / bon de commande / livraison
- Pré-codification comptable facilitée
- Moins d’erreurs de saisie manuelle
4. Fiabilisation des prévisions de trésorerie
Objectif : Anticiper les encaissements et décaissements.
Cas d’usage :
- Exploitation des dates d’échéance pour simuler les flux de trésorerie
- Suivi en temps réel des factures en attente, payées, ou en retard
- Prédiction des comportements de paiement des clients
5. Exploitation dans des projets de data science ou IA
Objectif : Mettre à profit la richesse des données factures pour des analyses avancées.
Cas d’usage :
- Segmentation client basée sur la valeur des achats
- Détection d’anomalies ou de fraudes
- Optimisation des conditions commerciales (remises, délais, etc.)
Automatiser son KYC et son KYS
Dans le cadre des obligations LCB-FT, les processus de KYC (Know Your Customer) et KYS (Know Your Supplier) sont essentiels pour évaluer ses tiers. Leur automatisation permet de gagner en efficacité, de sécuriser ses relations d’affaires et de garantir sa conformité réglementaire.
1. Onboarding digital automatisé
Objectif : Simplifier et accélérer la création de nouveaux clients ou fournisseurs
- Collecte automatisée des pièces justificatives (CNI, RIB, Kbis…)
- Lecture automatique et extraction des données clés
- Vérification instantanée de la validité des informations (SIREN, nom, adresse, IBAN…)
2. Contrôle des listes de sanctions, PEP et alertes réputationnelles
Objectif : Réduire les risques de conformité et d’image
- Scan automatique des clients et fournisseurs dans les listes de sanctions et de Personnes Exposées Politiquement
- Détection de liens avec des PEP
- Intégration de flux d’alertes réputationnelles ou juridiques (ex : presse négative, litiges publics)
3. Évaluation du risque client et fournisseur
Objectif : Adapter les niveaux de vigilance en fonction des profils
- Calcul d’un score de risque basé sur des critères paramétrables (pays, secteur, historique, activité…)
- Segmentation automatique (faible / moyen / élevé)
- Orientation vers un parcours de validation adapté
4. Intégration dans les outils métiers (CRM / ERP / outils achats)
Objectif : Automatiser les workflows
- Enrichissement automatique des fiches client ou fournisseur dans le CRM / ERP
- Déclenchement de workflows de validation si risque détecté
- Archivage des pièces justificatives
Enrichir ses données B2B pour prospecter efficacement
1. Ciblage affiné et segmentation intelligente
Objectif : Identifier les entreprises les plus pertinentes à prospecter
- Enrichissement des leads avec des données comme le secteur d’activité, la taille, le CA, la localisation, le statut juridique
- Segmentation automatique par profil idéal de client ou scoring
- Filtrage par critères avancés : entreprises en croissance, récemment créées, en cours de recrutement, etc.
2. Détection d’opportunités commerciales
Objectif : Identifier les bons moments pour engager la prospection
- Intégration de signaux business : levée de fonds, nouveau dirigeant, déménagement, lancement produit, marchés publics, etc.
- Priorisation automatique des prospects en fonction de leur actualité ou de leur comportement en ligne (visites site, téléchargements, interactions mails)
3. Personnalisation des campagnes marketing
Objectif : Adapter le discours et augmenter les taux de conversion
- Utilisation des données enrichies pour personnaliser les messages
- Canaux de campagnes adaptés aux segments (e-mails, ads, appels)
Pour en savoir + sur la façon dont vous pouvez nettoyer et fiabiliser vos bases de données, téléchargez gratuitement notre livre blanc sur le sujet.
L’onbaording comme clé du succès
Afin de s’assurer de disposer de la base clients la plus saine possible, il est essentiel de valider la manière dont vos utilisateurs saisissent un nouveau tiers : comment l’ont-ils identifié et comment ont-ils enregistré ces informations lors du premier contact ?
C’est ce que l’on appelle l’onboarding (l’embarquement). Il s’agit du processus par lequel on utilise les moyens techniques pour identifier et saisir les informations d’un tiers en un minimum de temps, lors de son entrée en relation. L’enjeu est d’identifier le plus rapidement possible, de manière unique et fiable, tout nouveau tiers dès son premier point de contact
Quelques questions clés à se poser :
- Vos formulaires web (landing page, webform) permettent-ils à vos prospects de s’identifier clairement ?
- Vos appels entrants sont-ils reliés à un CTI (couplage téléphonie-informatique) et mémorisés ?
- La saisie et la conversion de vos leads se basent-elles sur le même référentiel client ?
- La création de vos comptes clients est-elle suffisamment sécurisée ?
Bien entendu, l’onboarding doit rester souple et non contraignant. C’est pourquoi il est crucial d’exploiter intelligemment les API et Webservices qui offrent un gain de temps considérable dans l’identification des tiers. Il existe des outils simples de reconnaissance géographique (par IP), de reconnaissance client (IP / domaine de l’e-mail) et surtout d’appel à un référentiel de données fiable comme nous le proposons.
Il est désormais possible de valider votre entreprise en une seule cellule grâce aux fonctionnalités d’auto-complétion. En laissant votre prospect s’identifier de manière non contraignante, vous accélérez votre transformation en orientant directement ce prospect au bon profil commercial.
Et pour donner toute sa valeur dans le temps à l’information collectée, l’onboarding doit reposer sur une gestion vertueuse de la donnée, articulée en 3 étapes :
- Identifier : rechercher facilement l’information et l’identifier de manière certaine.
- Dédupliquer : garantir l’unicité de l’information en évitant la création de doublons.
- Intégrer : disposer d’un data-set cohérent vous permettant d’effectuer vos segmentations, reporting et projections.
Et bien entendu, une gouvernance data vertueuse de vos données doit comprendre les processus de mises à jour automatisés via API.
