Data Quality

Ajoutez de la qualité dans vos données et augmentez vos chances de prendre les bonnes décisions

Fiabiliser la pertinence de vos données

La Data Quality fait partie des enjeux majeurs pour les organisations. Une base de données non maintenue devient très rapidement obsolète. Elle ne reflète plus la réalité et peut avoir des conséquences désastreuses sur une entreprise. Ces pertes peuvent se chiffrer en opportunités manquées en lien avec de mauvaises décisions mais également en sanctions légales et en temps passé pour traquer, nettoyer et corriger les données erronées. C’est pourquoi il est important de disposer des données qualifiées.

Notre expertise

Notre solution Data Quality automatise l’ensemble des actions qu’une entreprise met en place pour s’assurer que ses données utilisées dans son Système d’Information sont correctes, pertinentes et à jour. Elle utilise des méthodes interactives et assistées pour gérer l’intégralité et la qualité des données : nettoyage, mise en correspondance et profilage des données.

Nettoyage des données ou la Data Cleansing

Modification, suppression ou enrichissement de données incorrectes ou incomplètes à l'aide de processus assistés par ordinateur et interactifs.

Correspondance ou la Data Matching

Identification des doublons sémantiques lors d'un processus basé sur les règles vous permettant de déterminer ce qui constitue une correspondance et de procéder à la déduplication.

Profilage ou la Data profiling

Analyse d'une source de données pour offrir un aperçu de la qualité des données à chaque étape des processus de découverte des connaissances, de gestion des domaines, de mise en correspondance et de nettoyage des données.

Analyse

Suivi et détermination de l'état des activités de qualité des données. L'analyse vous permet de vérifier que votre solution de qualité des données fait ce pour quoi elle a été conçue.

Base de connaissances ou la Data Quality Services

créer des processus de qualité des données qui améliorent continuellement les connaissances et, par conséquent, la qualité des données.

Notre approche

1. Étude du projet
Analyse des besoins, collecte des données, élaboration des règles de Data quality

2. Mise en œuvre de la solution
Traitement de données, classification des données, application des règles de Data Quality, construction du tableau de bord de gestion de la qualité des données.

3. Test de la solution 
Performance de la solution, test de sécurité de la base de données, contrôle des règles appliquées de Data Quality, évaluation du tableau de bord

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