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Sept étapes pour gérer les sources de données pour votre entreprise CRE

Insight Seven Steps to Managing Data Sources for Your CRE business

janvier 25, 2023

7 minutes de lecture

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La gestion efficace des sources de données est essentielle pour établir les bases de l’analyse qui guide la prise de décision stratégique et opérationnelle.

Les organisations immobilières capables d'entrelacer différentes données provenant de différents endroits sont en mesure de produire des analyses plus précises et de générer des gains d'efficacité, des rapports cohérents et de meilleures informations pour la prise de décision.

Pour mener à bien une stratégie d’excellence en matière de données et d’analyse, nous avons identifié cinq éléments fondamentaux essentiels pour surmonter les obstacles et progresser tout au long de votre parcours de transformation.

Cet aperçu explore le deuxième élément fondamental : la gestion de vos sources de données.



Sept étapes pour gérer les sources de données


  1. Recherchez les bonnes données en commençant par le résultat souhaité

  2. Profilez les données dont vous avez besoin

  3. Tirez parti de données tierces fiables

  4. Mettre en place des contrôles de qualité

  5. Éliminez les silos de données grâce à des référentiels centralisés

  6. Adoptez la technologie pour les tâches répétitives

  7. Normaliser les bases de données



Pourquoi la gestion des sources de données est-elle importante ?


Des données pertinentes et de qualité sont essentielles pour exploiter le potentiel de l’entreprise. Le traitement de données non pertinentes, invalides, incomplètes ou incorrectes peut conduire à des analyses erronées et à des résultats médiocres.

La consolidation de données provenant de sources disparates peut toutefois s'avérer difficile, d'autant plus que le nombre de sources de données augmente de manière exponentielle : bases de données internes et externes, applications Web, systèmes CRM, etc. De plus, l'extraction, la transformation et la mise en compatibilité des données avec vos systèmes peuvent prendre du temps et des ressources.


"Les données reproductibles sont importantes pour les prévisions. Vous devez être en mesure d'obtenir régulièrement des données d'une seule source afin de ne pas avoir à réécrire les modèles et les rapports à chaque fois"

Amy Tippet's Profile
Amy Tippet

Architecte de solutions senior



1. Recherchez les bonnes données en commençant par le résultat souhaité


Commencez à rechercher des données en vous demandant quel résultat commercial vous souhaitez atteindre. Déterminez ensuite les données dont vous avez besoin pour soutenir ce résultat. Où pouvez-vous vous procurer ces données ?

Un fonds immobilier typique peut avoir besoin d’une gamme de données comprenant :

  • Intelligence de marché pour le benchmarking

  • Informations démographiques pour les projections

  • Données économiques, telles que l'indice des prix à la consommation et le taux d'inflation, nécessaires à la préparation des hypothèses de prévision ou d'évaluation

  • Informations sur la dette du département du Trésor

  • Informations budgétaires du service comptable

  • Évaluations immobilières internes et externes par des analystes

  • Informations sur les opérations du bâtiment, telles que les dépenses et les informations sur les baux, fournies par les gestionnaires immobiliers

  • Informations fiscales du service des impôts

  • États financiers vérifiés par les commissaires aux comptes



2. Profilez les données dont vous avez besoin


Lors de l'ingestion de données, il est important de s'assurer qu'elles répondent à vos exigences afin d'éviter de créer un « marécage de données ». Il s'agit de transférer des données dans des bases de données, des entrepôts de données ou des lacs de données sans besoin métier clair, et de devoir ensuite effectuer des processus de tri et de nettoyage fastidieux.

Au lieu de cela, établissez le profil des données dont vous avez besoin : leur fréquence, leur structure, leur format, leur granularité et leur mode de livraison. Lorsque vous acquérez des données à partir de sources externes, assurez-vous que le fournisseur comprend vos objectifs en matière de données et peut répondre à ces exigences.



3. Exploitez des données tierces fiables


Si vous devez compléter vos propres sources de données pour mettre en œuvre vos stratégies, un fournisseur de données tiers peut vous aider à répondre à ces besoins. De plus, il peut être coûteux de mettre en place votre propre système de collecte de données externes telles que des informations sur le marché, des données démographiques et économiques.

Les entreprises tierces peuvent fournir des abonnements avec des données précises et à jour, ce qui inclut l'agrégation et le nettoyage des données pour leurs clients. En outre, elles peuvent offrir une expertise liée à la gestion efficace de ces sources de données.

Voici quelques facteurs à prendre en compte lors du choix d’un fournisseur :

  • Qualité:D'où proviennent leurs données, comment elles sont collectées et quelles méthodologies elles appliquent ; par exemple, si vous avez besoin de données démographiques, la récence, la granularité et la précision sont essentielles

  • Format:La compatibilité des formats de données peut faciliter une transition en douceur d'un fournisseur externe à une utilisation interne

  • Fréquence et répétabilité:Pour vous assurer de pouvoir acquérir les données nécessaires à vos besoins de chronométrage

  • Échelle:La quantité de données dont ils disposent à mesure que votre utilisation des données augmente

  • Réputation:Avec qui travaillent-ils et les résultats obtenus dans ces engagements



4. Établir des contrôles de qualité


Traitez les problèmes de qualité des données le plus tôt possible dans la chaîne d'approvisionnement des données, avant qu'ils ne deviennent problématiques, en établissant des contrôles de qualité. Par exemple, vous pouvez établir des mesures de qualité des données et mettre en œuvre des processus pour vérifier les données sources par rapport à ces mesures.



5. Éliminez les silos de données grâce à des référentiels centralisés


Les silos de données internes posent souvent des problèmes d'analyse car les données précieuses sont généralement réparties sur plusieurs sites physiques et différents types de référentiels. De plus, les informations sont généralement stockées dans des formats incompatibles entre eux.

Cela crée à la fois une prolifération et une fragmentation des données. Les utilisateurs peuvent ne pas savoir où trouver les bonnes données et, lorsqu'ils les trouvent, ils peuvent être obligés de passer beaucoup de temps à les collecter à partir de plusieurs sources.

C'est pour cette raison que les entrepôts de données et les lacs de données deviennent de plus en plus courants. Tous deux sont des référentiels centralisés permettant de stocker des données d'entreprise provenant d'un large éventail de sources opérationnelles. De plus, tous deux peuvent intégrer des algorithmes pour générer des analyses en temps réel.


Figure 1 - Entrepôt de données et lacs de données

Insight Figure

Entrepôts de données conserver des données structurées et filtrées qui ont déjà été traitées ou formatées à des fins spécifiques telles que les rapports financiers et réglementaires.

Lacs de données sont des pools de données brutes et granulaires, dont les finalités n'ont pas encore été définies. Ces données, de plus en plus populaires, sont stockées sous leur forme pure, ce qui permet aux utilisateurs de passer moins de temps à les restructurer.

Généralement hébergées dans un stockage distribué basé sur le cloud, elles mettent les données à la disposition de toute partie prenante autorisée. Cela encourage également la collaboration interne et facilite la productivité, car plusieurs utilisateurs peuvent partager des données sur le même système.



6. Adoptez la technologie pour les tâches répétitives


Les tâches manuelles et répétitives telles que la migration et le nettoyage des données sont inefficaces et sujettes aux erreurs. Le nettoyage des données est souvent nécessaire pour garantir l'exactitude, la cohérence et l'utilisabilité des données et pour réduire la marge d'erreur dans l'analyse des données. Malheureusement, pour de nombreuses organisations, le nettoyage des données, en particulier pour les grands ensembles de données, prend plus de temps que l'analyse des données, ce qui entraîne une perte de temps et de ressources précieuses.

Les outils intelligents peuvent fournir des solutions de nettoyage de données de bout en bout qui identifient et corrigent les incohérences. Ces données nettoyées peuvent ensuite être converties dans un format approprié et chargées dans la base de données, l'entrepôt ou le lac de données.


"Entrez-le une fois et utilisez-le plusieurs fois. Idéalement, vous souhaitez que les données puissent être partagées avec tous les systèmes de votre environnement, de la gestion des actifs à la comptabilité. Chaque groupe devrait être capable d'examiner ces données sous son propre angle et d'appliquer ce qui est important pour lui"

Don Bleaney's Profile
Don Bleaney

Directeur principal, One11 Advisors, une entreprise du Groupe Altus



7. Normaliser les bases de données


Dans de nombreuses situations, les bases de données internes sont obsolètes ou mal conçues, ce qui peut entraîner des problèmes récurrents lors de l'ajout, de la suppression ou de la mise à jour d'informations. Ces problèmes posent également des problèmes aux personnes qui utilisent ces bases de données pour effectuer des requêtes et des analyses. La normalisation des bases de données élimine les redondances, résout les données conflictuelles et formate également les données pour accélérer le traitement et l'analyse.


"Marier et normaliser les données peut représenter beaucoup de travail. Lorsque vous traitez des données provenant de nombreuses sources, vous pouvez avoir une énorme tâche de nettoyage. De nombreux analystes passent la majorité de leur temps à préparer les données."

Sally Johnstone's Profile
Sally Johnstone

Gestionnaire senior



Prochaines étapes


La gestion de vos sources de données peut être difficile et demander du temps et des ressources. Mais une fois que vous serez en mesure de gérer des données de haute qualité, les avantages ouvriront la voie à la réalisation du plein potentiel des organisations immobilières. Les analyses deviendront plus précises, les processus plus efficaces et les informations recueillies permettront de prendre des décisions plus éclairées. En mettant en œuvre les six étapes décrites ci-dessus, vous pourrez commencer à gérer vos sources de données de manière efficace et compétente.

Maintenant que vous avez commencé à gérer vos sources de données, passez à l'étape suivante de votre parcours de transformation des données et découvrez le troisième principe fondamental : Comment établir un cadre de gouvernance des données pour votre entreprise immobilière


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