Comment choisir les bons outils de qualité des données

Sans qualité des données intégrée, votre entreprise jette de l’argent par les fenêtres. Selon la Harvard Business Review, il est 10 fois plus coûteux d’achever une unité de travail avec des données erronées. Il n’a jamais été facile de trouver les outils de qualité des données adéquats. En choisissant et exploitant des outils de qualité des données en libre-service, dotés de contrôles de la qualité intégrés, vous pouvez déployer un système fiable et flexible. Examinons maintenant comment trouver les outils de qualité des données adaptés à votre organisation.

Pourquoi des outils autonomes de qualité des données ne suffisent pas

Le marché regorge d’outils autonomes de qualité des données. Inscrivez-vous à n’importe quel salon big data et vous découvrirez de nombreux outils de préparation et de gouvernance des données présentant plusieurs avantages pour éviter les données de mauvaise qualité. Mais peu d’entre eux proposent une qualité de données universelle.

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Les outils autonomes de qualité des données apportent une solution ponctuelle, mais ne peuvent pas résoudre les problèmes sur le long terme. On voit souvent des outils de qualité des données spécialisés, nécessitant une expertise approfondie pour un déploiement réussi. Ces outils sont souvent complexes et requièrent une formation approfondie avant d’être commercialisés et utilisés. Si ces outils peuvent s’avérer puissants, mais que vos priorités en matière de qualité des données sont à court terme, vous ne tiendrez pas vos échéances. On ne demande pas à un débutant de piloter un gros porteur. Les instruments de vol sont de toute évidence trop sophistiqués et cela se soldera par un échec.

Développer la qualité des données en intégrations

Une approche proactive en matière de qualité des données vous permet de vérifier et mesurer le niveau de qualité de ces données avant qu’elles soient intégrées à vos systèmes centraux. L'accès à ces données et leur surveillance dans des applications internes, cloud, web, et mobiles constituent un défi de taille. Le seul moyen d’échelonner ce type de suivi sur l’ensemble de ces systèmes est d’utiliser l’intégration des données. C’est la raison pour laquelle vous avez besoin d’outils de qualité des données capables de gérer les données en temps réel.

Il est évidemment crucial d’intégrer à vos processus d’intégration des données des règles de contrôle pour éviter toute propagation de données erronées. Avec les bons outils de qualité des données et des données intégrées, vous pouvez créer des systèmes d’alerte qui détectent certaines causes originelles des problèmes globaux d’intégrité des données.

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Vous devrez ensuite suivre les données dans l'ensemble de vos applications et systèmes. Ceci vous permettra d'analyser, de normaliser et de faire correspondre les données en temps réel. Vous pouvez organiser le processus et vérifier les données correctes au besoin.

Par contre, vous trouverez des applications simples et souvent solides qui peuvent être trop cloisonnées pour être injectées dans un processus global de qualité des données. Même si elles ciblent efficacement les professionnels avec une interface utilisateur simple, elles passent à côté de l’essentiel : la gestion collaborative des données. Et c’est précisément là qu’est le défi. La réussite ne dépend pas seulement des outils et capacités de qualité des données eux-mêmes, mais aussi de leur aptitude à communiquer entre eux. Vous avez donc besoin d’une solution basée sur une plateforme qui partage, exploite et transfère l’ensemble des données, des actions et des modèles.

Pourquoi les outils de qualité des données doivent-ils être dans le cloud

Vous serez un jour confronté à des cas d’usages multiples où une personne, voire une équipe, sera dans l’impossibilité de gérer efficacement vos données. Pour surmonter ces situations, vous avez besoin d’une plateforme unifiée, dotée d’outils de qualité des données dans le cloud. Si vous coopérez avec des utilisateurs professionnels et que vous leur donnez les moyens d’agir sur le cycle de vie des données, vous et votre équipe aurez le pouvoir de surmonter les obstacles inhérents à la qualité des données, tels que le nettoyage, le rapprochement, la mise en correspondance, ou la résolution de vos données. Les trois capacités suivantes sont cruciales pour obtenir une véritable qualité des données et font partie intégrante de tout ensemble d’outils efficaces de qualité des données dans le cloud :

  • Profilage des données : le processus d’évaluation de la nature et condition des données stockées sous différentes formes dans toute l’entreprise. Le profilage des données est généralement considéré comme une première étape cruciale pour assurer le contrôle des données organisationnelles. L’élément clé de cette étape est la visibilité précise des données, y compris des données provenant de sources individuelles et registres spécifiques. Avec cette visibilité précise des données, un profilage des données statistiques est effectué, et des règles personnalisées et autres modifications sont appliquées aux données ne se conformant pas aux normes de votre entreprise.
  • Talend Data Stewardship le processus de gestion du cycle de vie des données, de leur agrégation à leur suppression. La gouvernance des données définit et gère les modèles de données, documente et nettoie les données, et définit les règles et politiques à suivre. Elle permet l'implémentation de processus de gouvernance des données bien définis, couvrant différentes activités, dont la surveillance, la réconciliation, l'affinage, la déduplication, le nettoyage et l'agrégation, afin d'aider à fournir des données de qualité aux applications et aux utilisateurs finaux.
  • Préparation des données : le processus de nettoyage, de normalisation, de transformation ou encore d’enrichissement des données. Les entreprises orientées données s’appuient sur des outils de préparation des données offrant un accès en libre-service à des tâches autrefois effectuées par des professionnels des données, par exemple des experts en données, et qui sont maintenant assurées par des travailleurs opérationnels connaissant mieux ces données. Elle nécessite des outils faciles d’utilisation basés sur des flux de travail et dotés d’une interface utilisateur semblable à celle d’Excel, ainsi qu’une assistance intelligente.

En mettant en place des outils de qualité des données dans le cloud, c’est toute l’entreprise qui est gagnante. Des données de qualité sont davantage utilisées, et permettent de réduire les coûts induits par des données de mauvaise qualité, notamment à cause de décisions basées sur des analyses incorrectes. En cette époque de surabondance des données, des outils autonomes de qualité des données ne suffisent plus. Vous avez besoin de solutions fonctionnant en temps réel dans l’ensemble des secteurs d’activité et dont l’utilisation n’exige pas des connaissances en ingénierie des données. Talend Data Fabric associe intégration, préparation et gouvernance des données pour permettre aux entreprises et au secteur informatique de travailler ensemble afin de créer une source unique de données fiables dans le cloud, sur site ou hybride.

| Last Updated: September 18th, 2019