Data Quality
La Data Quality vous apporte la confiance dans vos données. Nous identifions, corrigeons et surveillons les anomalies pour que vos équipes adhèrent aux chiffres et décident sur des bases solides.
- Profilage
- Règles de validation
- Correction
- Dédoublonnage
- Data Stewardship
- Automatique
- et collaborative
- Contrôlée
- à chaque étape
- Métier
- et technique
Ce que nous faisons pour vous
Identifier les problèmes
Nous repérons les anomalies de qualité, ou au moins les doutes, dès l’arrivée des données.
- Profilage des données
- Règles de contrôle
- Indicateurs de qualité
Corriger automatiquement
Les corrections systématiques sont industrialisées dans les flux, sans intervention manuelle.
- Normalisation des formats
- Règles de correction
- Traçabilité des modifications
Collaborer avec les métiers
Les corrections qui ne peuvent pas être automatiques sont confiées aux bonnes personnes, avec les bons outils.
- Data Stewardship
- Circuits de validation
- Suivi des anomalies
Valider de bout en bout
Un processus de validation couvre, si besoin, l’ensemble des phases de traitement.
- Contrôles à chaque étape
- Seuils d’alerte
- Rapports de qualité
- Exactitude✓
- Complétude✓
- Cohérence✓
- Unicité✓
- Validité✓
- Fraîcheur✓
Des projets concrets, des résultats mesurables
Harmoniser les types de données
Identifier et corriger les divergences de types reçues pour une même donnée lors du développement des flux de Data Integration.
Définir un processus de validation
Construire avec vous un processus de validation qui allie choix techniques et choix métiers, et en faire une routine.
Supprimer les doublons
Rapprocher les occurrences identiques ou semblables pour ne garder qu’un enregistrement fiable par client, produit ou fournisseur.
Les étapes de la qualité des données
La qualité de la donnée ne se décrète pas : elle se construit en plusieurs étapes complémentaires.
Identifier les problèmes
Repérer les problèmes de qualité, ou au moins les doutes qui pèsent sur certaines données, avant qu’ils n’atteignent les utilisateurs.
- Profilage des données
- Règles de contrôle
- Signalement des doutes
Corriger automatiquement
Industrialiser dans les flux toutes les corrections qui peuvent l’être.
- Normalisation des formats et des types
- Règles de correction
- Historique des modifications
Collaborer avec les métiers
Toutes les corrections ne peuvent pas être automatiques : la collaboration avec les équipes métiers est indispensable pour trancher les autres cas.
- Référents métier (data stewards)
- Files de correction
- Arbitrages tracés
Valider l’ensemble du traitement
Mettre en place, si nécessaire, un processus de validation qui couvre l’ensemble des phases de traitement.
- Contrôles à chaque étape
- Seuils d’alerte
- Rapports de qualité
Ce que la Data Quality vous apporte
Une donnée de qualité n’est pas une fin en soi : c’est la condition pour en tirer toute la valeur.
- Fiabiliser vos données et en tirer le plus de valeur possible
- Optimiser la gestion de la donnée en supprimant les occurrences redondantes, identiques ou semblables
- Faire collaborer différents profils, techniques et métiers, autour de vos données
- Restaurer et entretenir la confiance des utilisateurs
Cas d’usage
Harmoniser les types de données
Lors du développement de flux de Data Integration, une même donnée arrive souvent sous des types différents selon les sources : nous identifions et corrigeons ces divergences.
- Détection des divergences de types
- Règles de conversion
- Contrôle à l’entrée des flux
Définir un processus de validation
Nous construisons avec vous un processus de validation qui allie choix techniques et choix métiers.
- Règles de gestion partagées
- Rôles et responsabilités
- Suivi dans le temps
Dédoublonner vos référentiels
Les enregistrements identiques ou semblables sont rapprochés pour n’en garder qu’un, fiable et complet.
- Rapprochement approximatif
- Règles de fusion
- Validation des cas litigieux
Les technologies utilisées
Nous mettons en œuvre les briques de qualité de Talend ou d’Informatica, des tests de données avec dbt, des scripts Python pour les cas spécifiques et DataGalaxy pour documenter les règles et les responsabilités.
Pourquoi ADBI
- La qualité intégrée dès la conception des flux, pas ajoutée après coup
- Une méthode qui associe les métiers, seuls capables de trancher certaines corrections
- Une approche agnostique, de l’outillage éditeur aux tests open source
Les outils que nous maîtrisons
Agnostiques par principe : nous retenons les outils qui servent vos enjeux.
Quatre étapes, un seul objectif
- CadrerVos enjeux, votre existant et vos contraintes, avant tout choix d’outil.
- ConcevoirUne architecture simple, sécurisée et chiffrée, argumentée sans parti pris.
- RéaliserDes livraisons courtes et testées, avec vos équipes.
- TransmettreDocumentation, formation et, si besoin, maintenance par notre centre de services.
Vos questions, nos réponses
Par où commencer un projet de qualité des données ?
Par un profilage des données les plus utilisées, pour mesurer l’ampleur réelle des anomalies. On priorise ensuite les règles de contrôle selon leur impact sur les décisions et les processus, plutôt que de viser une perfection générale.
Peut-on tout corriger automatiquement ?
Non. Les formats, les types ou les doublons évidents se corrigent dans les flux, mais beaucoup de cas demandent l’arbitrage d’un expert métier. C’est pourquoi nous organisons la collaboration entre équipes techniques et métiers, avec des circuits de validation clairs.
Qui est responsable de la qualité des données ?
Les métiers, qui connaissent le sens de la donnée, avec l’appui des équipes techniques qui outillent les contrôles. Nous aidons à désigner des référents (data stewards) et à définir leur rôle dans la gouvernance.
Comment mesurer les progrès ?
Par des indicateurs de qualité suivis dans le temps : taux de complétude, de conformité, de doublons ou d’anomalies corrigées. Affichés dans un tableau de bord, ils rendent les efforts visibles et entretiennent la confiance des utilisateurs.
Un projet, une question ?
Un expert ADBI vous répond sous 24 h ouvrées.