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Data Marketing

La Commission Data Marketing accompagne les acteurs du marché dans une meilleure maîtrise de leurs données, qu’il s’agisse de qualité, de conformité ou d’exploitation. Elle s’appuie sur deux Groupes de Travail complémentaires :

  • Data Quality : Ce groupe élabore un référentiel/livre blanc sur la qualité des données, visant à harmoniser les définitions, les processus et les standards. L’objectif : aider les marques et éditeurs à fiabiliser leurs données pour en maximiser la valeur.
  • Data Provider : Ce groupe clarifie les enjeux liés à la provenance, la conformité juridique et l’utilisation des données. Il produit des livrables concrets pour renforcer la transparence et les bonnes pratiques au sein de l’écosystème.

Ensemble, ils œuvrent à structurer un cadre clair et opérationnel autour de la donnée marketing.

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Data Provider

Leads du groupe

Feuille de route 2025

Les données sont au cœur des stratégies marketing, mais leur origine et leur cadre légal restent encore flous pour beaucoup. Ce groupe de travail vise à clarifier ces enjeux en produisant des livrables concrets sur la collecte, la qualité, la conformité et l’exploitation des données. Ouvert à tous les membres, il permet de mieux comprendre les obligations juridiques, de partager des bonnes pratiques et de contribuer à une meilleure transparence dans l’écosystème.

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Vous êtes membre de l'Alliance Digitale ? Ou vous souhaitez nous rejoindre ? Discutons des synergies entre les activités de votre entreprise et les travaux du Groupe de Travail afin de contribuer à l'évolution de notre marché. 

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    Data Quality

    Leads du groupe

    Feuille de route 2025

    La qualité des données est essentielle pour garantir le succès des projets Data Marketing et Data Science.

    Le Groupe de Travail Data Quality s’est donné pour mission de travailler sur des livrables relatifs à la gestion et à l’utilisation des données, afin d’aider les marques et les éditeurs à mieux gérer et utiliser leurs données.

    Le groupe travaille sortira prochainement un référentiel/livre blanc sur la Data Quality pour harmoniser les définitions des concepts clés, les processus, les normes et les standards, afin d’établir une réelle cohérence métier.

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