Collecte de la donnée : enjeux, sources et problématiques clés
Collecter la donnée est souvent perçu comme une étape simple : récupérer des informations, les stocker, puis les exploiter. En réalité, c’est l’un des moments les plus critiques du cycle de vie de la donnée. C’est ici que se créent — ou se corrigent — les incohérences, les pertes de temps et les risques de non-conformité.
Et plus l’entreprise multiplie les sources (ERP, CRM, fichiers Excel, outils métiers, fournisseurs, agences, etc.), plus la collecte devient un défi structurel.
Les différentes sources de la donnée à collecter
La complexité de la collecte vient d’abord de la diversité des sources. La donnée n’est pas produite à un seul endroit : elle est créée, enrichie et modifiée tout au long de la chaîne de valeur, par des systèmes internes, des partenaires et des équipes métiers, sous des formats structurés et non structurés.
Sources internes
- ERP : références, prix, unités logistiques, statuts, données achats/finance.
- CRM : comptes, contacts, segmentation, données commerciales.
- PLM / PDM / outils R&D : spécifications, composants, versions, nomenclatures.
- WMS / TMS / Supply : données logistiques, conditionnement, colisage, traçabilité.
- POS / Retail : référentiels magasin, assortiments, informations terrain.
- e-commerce / CMS : contenus marketing, fiches produits, SEO, GEO, catégorisation.
- Support / SAV / ITSM : retours, incidents, informations utiles à la documentation.
- Outils bureautiques et fichiers (Excel, drives partagés) : point de passage fréquent, mais aussi source de doublons et de versions concurrentes.
Sources externes
- Fournisseurs / fabricants : catalogues, fiches techniques, tarifs, certificats.
- Distributeurs / revendeurs : exigences de format, attributs spécifiques, contraintes de publication.
- Marketplaces et plateformes : champs obligatoires, règles de contenu, variantes, restrictions par catégorie.
- Data pools / standards sectoriels (selon secteur) : structures d’attributs, nomenclatures, référentiels d’échange.
- Prestataires de contenu (agences, traducteurs, rédacteurs) : descriptions, argumentaires, contenus localisés.
- Prestataires réglementaires / qualité : conformité, documents, preuves, versions, validations.
- Open data et bases publiques (selon contexte) : référentiels administratifs, géographiques, etc.
Sources “médias”
- Studio photo / packshot / retouche : images, vidéos, déclinaisons, métadonnées.
- Agences et partenaires : kits de campagne, chartes, bannières, supports.
- Documentation produit : notices, fiches techniques, certificats, fiches sécurité, modes d’emploi.
- Contenus terrain : contenus commerciaux et UGC (à encadrer par des règles de droits et de validation).
Sources humaines
- Marketing, Produit, Qualité, Réglementaire, Achats, Commerce, Service client : enrichissements, arbitrages, validations.
- Réseaux pays / filiales : adaptations locales, langues, unités, contraintes marché.
- Experts internes : connaissance “tacite” difficile à formaliser, souvent collectée trop tard.
L’onboarding des fournisseurs : structurer la collecte à la source
Dans le domaine de la distribution et du retail, une part significative de la donnée produit provient des fournisseurs. Or, l’onboarding est fréquemment un point de friction : échanges de fichiers hétérogènes, règles implicites, validations longues, multiples allers-retours. Certains éditeurs constatent que les processus actuels reposent encore largement sur des tableurs échangés par email/FTP/API puis revus manuellement.
Les difficultés à l’embarquement des fournisseurs
Modèles de données non alignés : attributs manquants, unités différentes, valeurs non normalisées, catégories incohérentes.
Formats multiples : Excel/CSV, XML, PDF, API, saisie manuelle — avec des niveaux de qualité très variables (et des transformations à répéter).
Exigences peu explicites : ce qui est obligatoire, ce qui est recommandé, ce qui déclenche un rejet, ce qui dépend d’un canal ou d’un pays.
Validation et correction peu industrialisées : absence de workflow clair (soumission → contrôle → correction → validation → publication).
Mises à jour dans la durée : l’enjeu n’est pas seulement la collecte initiale, mais la capacité à gérer versions, changements de tarifs, nouvelles réglementations, médias mis à jour, nouveaux assortiments.
Les principes d’un embarquement fournisseurs “scalable”
Cadrer les attendus : modèle (attributs, unités, nomenclatures), niveaux de complétude attendus par famille/canal/pays, pièces justificatives requises.
Donner un point d’entrée unique : portail ou interface de contribution, suivi d’avancement, échanges structurés (plutôt que des relances par email).
Automatiser les contrôles : complétude, formats, cohérence, règles qualité et retours vers le fournisseur.
Mettre en place un workflow de validation : revue, acceptation/rejet, commentaires, historisation, et règles différenciées selon fournisseurs “de confiance”.
Synchroniser vers le SI : une fois validée, la donnée doit alimenter PIM/MDM/ERP et les canaux sans ressaisie
Des formats multiples à gérer dès la collecte
Données structurées
- Attributs
- Listes de valeurs
- Prix
- Codes,
- Hiérarchies.
Données semi-structurées
- Fichiers CSV
- Exports
- Formulaires
- API hétérogènes
Données non structurées
- Emails
- Visuels
- Vidéos
- Documents de conformité
Les problématiques clés liées à la collecte de la donnée
Une collecte trop manuelle, donc lente et risquée
Lorsque la collecte repose sur des échanges d’emails, des fichiers partagés, des copier-coller ou des formulaires non structurés, l’entreprise subit :
- des doublons et des versions concurrentes,
- des erreurs de saisie difficiles à détecter,
- une traçabilité insuffisante (qui a modifié quoi, quand, et pourquoi),
- un allongement du time-to-market.
Plus la collecte est manuelle, plus le coût réel de la donnée augmente — et plus la performance opérationnelle dépend d’efforts “invisibles”.
Des responsabilités floues et une gouvernance fragile
Qui est propriétaire de la donnée ? Qui la valide ? Qui a le droit de la modifier ? Sans règles claires, la collecte devient un terrain de friction entre équipes : marketing, produit, e-commerce, qualité, réglementaire, achats, IT.
Le problème n’est pas seulement technique : il est organisationnel. Et sans gouvernance, les mêmes arbitrages sont refaits en permanence.
Une donnée incomplète ou incohérente dès l’entrée
La collecte ne consiste pas seulement à “récupérer” : elle doit garantir un minimum de cohérence. Or, dans beaucoup d’organisations, la donnée est collectée sans contrôles structurants : attributs obligatoires, formats attendus, règles de cohérence, référentiels partagés (unités, nomenclatures, catégories, etc.). Les erreurs entrent donc très tôt… et se propagent ensuite à tous les canaux.
Des exigences réglementaires et sectorielles de plus en plus fortes
Selon les secteurs, la collecte doit intégrer des contraintes spécifiques : informations légales, traçabilité, preuve documentaire, gestion des versions, gestion des droits sur les médias, respect de standards métier. Si ces exigences ne sont pas prises en compte dès la collecte, l’entreprise compense ensuite par des contrôles tardifs, des retours en arrière, et des retards de publication.
Rendre la donnée exploitable, pas seulement disponible
La collecte n’a de valeur que si la donnée devient exploitable : structurée, enrichie, validée, contextualisée, reliée à ses assets (documents, images, fiches techniques) et prête à être diffusée. Sans ce continuum, l’entreprise dispose certes de “données”, mais pas d’un socle fiable pour piloter l’omnicanal, l’e-commerce, le service client ou les opérations.
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