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Introduction à la Qualité des Données de Stock

Le coût invisible de la donnée 'sale'

Quiz 1 : Fondamentaux de la qualité des données

Identifier les Anomalies Courantes

Les types d'erreurs de stock les plus fréquents

Repérer visuellement les erreurs dans un fichier

Quiz 2 : Reconnaître les anomalies

L'Impact sur le Client et la Rentabilité

La rupture de confiance avec le client

Conséquences financières et opérationnelles

Quiz 3 : Analyser les conséquences

Synthèse et Bonnes Pratiques

Quiz 4 : Scénarios de nettoyage

Quiz 5 : Récapitulatif global

Sondage de fin de formation

La fiabilité de vos données de stock n’est pas un détail technique : c’est le socle de la confiance, de la promesse client tenue et de la rentabilité. Dans le cours « Data Cleaning : Fiabiliser vos stocks pour préserver la confiance », vous apprendrez à identifier, comprendre et corriger les anomalies qui minent vos inventaires (doublons, valeurs manquantes, incohérences d’unités, erreurs de saisie, données obsolètes). Conçu pour les équipes opérationnelles, retail, supply chain et e‑commerce, ce programme rend les concepts de qualité de données concrets et immédiatement actionnables avec des méthodes simples et des exemples du quotidien. Vous verrez comment une donnée de stock “propre” aligne l’image numérique de l’entrepôt avec la réalité terrain, sécurise la prise de décision et évite les ruptures de confiance avec les clients comme avec les collaborateurs. Au fil de quiz courts et d’exercices d’observation, vous apprendrez à repérer visuellement les erreurs, à standardiser vos libellés et unités, et à mettre en place des routines de nettoyage à faible effort mais à fort impact. Résultat : moins d’urgences logistiques, des achats mieux pilotés, une marge protégée et des équipes qui croient de nouveau aux chiffres. Si vous souhaitez passer d’un inventaire incertain à un stock maîtrisé, ce cours est votre point de départ pratique et structuré.

Data Cleaning : Fiabiliser vos stocks pour préserver la confiance

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            <p>La gestion des stocks repose sur un équilibre fragile entre la réalité physique de l'entrepôt et sa représentation numérique dans les systèmes d'information. Une donnée de stock dite "propre" ne se limite pas à un simple chiffre ; elle doit incarner l'exactitude, la complétude et la fraîcheur de l'information pour garantir une visibilité en temps réel sur les actifs de l'entreprise. À travers ce parcours, nous explorerons comment le Data Cleaning devient un levier stratégique pour transformer des bases de données souvent encombrées d'anomalies — tels que les doublons, les erreurs de saisie ou les incohérences d'unités — en un outil de pilotage fiable et performant, véritable miroir numérique de votre activité logistique.</p>

<p>Au-delà de l'aspect purement technique, la qualité des données influence directement la culture de travail et la rentabilité globale de l'organisation. Des stocks erronés engendrent des coûts invisibles majeurs, allant de la frustration des vendeurs face à des clients déçus jusqu'à la désorganisation des équipes qui, par manque de confiance dans le système, finissent par créer des fichiers de suivi parallèles. En apprenant à identifier les anomalies courantes et à fiabiliser vos inventaires, vous protégez non seulement vos marges contre le surstock et les ruptures, mais vous restaurez également une promesse client solide, essentielle à la pérennité de l'image de marque dans un environnement commercial de plus en plus exigeant.</p>
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