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.
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
- Detect and resolve duplicate records and naming inconsistencies in a real spreadsheet or CRM export
- Define and apply a column schema with data types and validation rules for a key business dataset
- Set up a simple backup and versioning routine using existing tools (Google Drive, OneDrive, or similar)
- Produce a one-page data-hygiene checklist tailored to your team's main data sources
- Assess whether a dataset is ready to feed into an AI or automation tool, and identify what still needs fixing
Sujets abordés
- Identifying and removing duplicate records in spreadsheets and CRMs
- Enforcing consistent naming conventions and field formats
- Schema sanity checks: column types, mandatory fields, and validation rules
- CRM hygiene best practices (contacts, accounts, deal stages)
- Basic deduplication techniques without code
- Backup routines and versioning for small teams
- Preparing a dataset for AI or automation tools
- Building a repeatable data-hygiene checklist
Modalité
Delivered in-person or live-online (half-day morning session plus structured lab in the afternoon). Participants must bring a real dataset — anonymised if needed — to work on during the lab. Hands-on exercises account for roughly 60% of the day. Materials include a reusable hygiene checklist template, a schema validation worksheet, and a recorded recap sent after the session. A follow-up 30-minute Q&A call can be added as an option.
Ce qui fait que ça marche
- Assigning one named 'data steward' per key dataset, even if it's a part-time role
- Documenting a simple naming convention and field glossary that the whole team can reference
- Scheduling a short monthly data-review ritual to catch drift before it compounds
- Validating data at entry point (dropdown lists, required fields) rather than cleaning it downstream
Erreurs fréquentes
- Cleaning data once as a project rather than establishing an ongoing routine
- Letting every team member invent their own naming conventions with no shared standard
- Assuming the CRM or SaaS tool handles data quality automatically without any configuration
- Skipping backups until a corruption or accidental deletion causes a crisis
Quand NE PAS suivre cette formation
If the organisation already has a data engineer or analytics team managing a centralised data warehouse, this workshop is too basic — they need a data-quality framework or dbt-based pipeline review instead.
Fournisseurs à considérer
Sources
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.