Les KPIs utilisés par Amazon
Qualité des données :
Complétude des données :
Disponibilité des données :
Utilisation des données :
Performance des équipes responsables des données :
Efficacité de la gestion des données :
Collaboration interfonctionnelle :
Chez Amazon, la gestion efficace des données est essentielle pour mesurer et améliorer la performance de l’entreprise. Ils ont mis en place plusieurs KPI pour suivre la qualité et l’utilisation des données, ainsi que pour évaluer la performance des équipes responsables des données.
- Amazon accorde une grande importance à l'exactitude, à la cohérence et à la complétude des données.
- Utilisation d'un KPI pour mesurer le pourcentage d'erreurs ou d'incohérences dans les enregistrements.
- Maintien d'un taux d'exactitude des données de 99,9%.
- Vérification que toutes les données requises sont présentes dans les enregistrements.
- Comparaison du nombre de champs remplis avec le nombre total de champs attendus.
- Maintien d'un taux de complétude des données de 98%.
- Calcul du délai moyen entre la création des données et leur mise à disposition.
- Infrastructure technologique avancée permettant une disponibilité en moins de 24 heures.
- Suivi de la fréquence et de l'étendue de l'utilisation des données par les utilisateurs internes.
- Analyse du nombre de requêtes de données et de rapports générés.
- Accès facile aux données et encouragement à une utilisation proactive.
- Mesure du temps de résolution des problèmes de données pour assurer une réactivité rapide.
- Équipes dédiées et processus de gestion des incidents bien définis.
- Résolution des problèmes de données en moins de 48 heures en moyenne.
- Mesure des délais, des coûts et des erreurs associés aux processus de gestion des données.
- Utilisation de technologies avancées pour réduire les coûts de gestion des données.
- Réduction des coûts de 15% par rapport à l'année précédente.
- Encouragement de la collaboration entre les équipes responsables des données et les autres départements.
- Réalisation de projets et d'initiatives de données en collaboration.
Les KPIs utilisés par Amazon
Chez Amazon, la gestion efficace des données est essentielle pour mesurer et améliorer la performance de l’entreprise. Ils ont mis en place plusieurs KPI pour suivre la qualité et l’utilisation des données, ainsi que pour évaluer la performance des équipes responsables des données.
Qualité des données :
- Amazon accorde une grande importance à l'exactitude, à la cohérence et à la complétude des données.
- Utilisation d'un KPI pour mesurer le pourcentage d'erreurs ou d'incohérences dans les enregistrements.
- Maintien d'un taux d'exactitude des données de 99,9%.
Complétude des données :
- Vérification que toutes les données requises sont présentes dans les enregistrements.
- Comparaison du nombre de champs remplis avec le nombre total de champs attendus.
- Maintien d'un taux de complétude des données de 98%.
Disponibilité des données :
- Calcul du délai moyen entre la création des données et leur mise à disposition.
- Infrastructure technologique avancée permettant une disponibilité en moins de 24 heures.
Utilisation des données :
- Suivi de la fréquence et de l'étendue de l'utilisation des données par les utilisateurs internes.
- Analyse du nombre de requêtes de données et de rapports générés.
- Accès facile aux données et encouragement à une utilisation proactive.
Performance des équipes responsables des données :
- Mesure du temps de résolution des problèmes de données pour assurer une réactivité rapide.
- Équipes dédiées et processus de gestion des incidents bien définis.
- Résolution des problèmes de données en moins de 48 heures en moyenne.
Efficacité de la gestion des données :
- Mesure des délais, des coûts et des erreurs associés aux processus de gestion des données.
- Utilisation de technologies avancées pour réduire les coûts de gestion des données.
- Réduction des coûts de 15% par rapport à l'année précédente.
Collaboration interfonctionnelle :
- Encouragement de la collaboration entre les équipes responsables des données et les autres départements.
- Réalisation de projets et d'initiatives de données en collaboration.