FORMATION IA
Hygiène des données pour les PME sans équipe dédiée
Repartez avec des données propres et prêtes pour l'IA, et une routine d'hygiène que votre équipe peut maintenir seule.
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Lancer le diagnostic →Ce qu'elle couvre
Un atelier d'une journée, axé sur la pratique, couvrant les bases de la qualité des données pour les petites et moyennes entreprises sans personnel dédié à la donnée. Les participants apprennent à identifier et corriger les problèmes courants, doublons, nommages incohérents, schémas défaillants, avec les outils qu'ils utilisent déjà (Excel, Google Sheets ou un CRM de base). Chaque participant repart avec une checklist d'hygiène des données et un processus de nettoyage documenté, prêt à appliquer à ses propres jeux de données.
À l'issue, vous saurez
- Détecter et résoudre les enregistrements en doublon et les incohérences de nommage dans une feuille de calcul ou un export CRM réel
- Définir et appliquer un schéma de colonnes avec types de données et règles de validation pour un dataset métier clé
- Mettre en place une routine simple de sauvegarde et versioning utilisant les outils existants (Google Drive, OneDrive ou équivalent)
- Produire une checklist d'hygiène data d'une page adaptée aux principales sources de données de votre équipe
- Évaluer si un dataset est prêt à alimenter un outil IA ou d'automatisation, et identifier ce qui doit encore être corrigé
Sujets abordés
- Identifier et supprimer les enregistrements en doublon dans les feuilles de calcul et les CRM
- Appliquer des conventions de nommage cohérentes et des formats de champ uniformes
- Vérification du schéma : types de colonnes, champs obligatoires et règles de validation
- Bonnes pratiques d'hygiène CRM (contacts, comptes, étapes de pipeline)
- Techniques de déduplication basiques sans code
- Routines de sauvegarde et versioning pour petites équipes
- Préparer un dataset pour les outils IA ou d'automatisation
- Construire une checklist d'hygiène data reproductible
Modalité
Dispensé en présentiel ou en live-online (session matinale d'une demi-journée plus atelier structuré l'après-midi). Les participants doivent apporter un dataset réel, anonymisé si nécessaire, à traiter lors de l'atelier. Les exercices pratiques représentent environ 60% de la journée. Les supports incluent un modèle de checklist hygiène réutilisable, une feuille de validation de schéma et un récapitulatif enregistré envoyé après la session. Un appel Q&A de suivi de 30 minutes peut être ajouté en option.
Ce qui fait que ça marche
- Désigner une personne responsable « data steward » par dataset clé, même si c'est un rôle à temps partiel
- Documenter une convention de nommage simple et un glossaire de champs que toute l'équipe peut consulter
- Planifier un court rituel mensuel d'examen des données pour détecter la dégradation avant qu'elle s'aggrave
- Valider les données au point d'entrée (listes déroulantes, champs obligatoires) plutôt que de les nettoyer en aval
Erreurs fréquentes
- Nettoyer les données une fois comme projet plutôt que d'établir une routine continue
- Laisser chaque membre de l'équipe inventer ses propres conventions de nommage sans norme partagée
- Supposer que le CRM ou l'outil SaaS gère la qualité des données automatiquement sans aucune configuration
- Sauter les sauvegardes jusqu'à ce qu'une corruption ou suppression accidentelle cause une crise
Quand NE PAS suivre cette formation
Si l'organisation dispose déjà d'un data engineer ou d'une équipe analytics gérant un data warehouse centralisé, cet atelier est trop basique, ils ont besoin d'un framework de qualité des données ou d'un audit de pipeline dbt à la place.
Fournisseurs à considérer
Sources
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Cette formation fait partie d'un catalogue Data & IA construit pour les leaders sérieux sur l'exécution. Lancez le diagnostic gratuit pour voir quelles formations sont prioritaires pour votre équipe.