Qualité des données et observabilité données : pourquoi les deux sont nécessaires

Alors que les données deviennent de plus en plus essentielles à la prise de décision, deux priorités s'imposent aux responsables des données : la qualité des données et l'observabilité données. Chacune joue un rôle distinct dans le maintien de la fiabilité, de l'exactitude et de la conformité des données de l'entreprise.

Utilisées conjointement, la qualité et l'observabilité données constituent une base puissante pour fournir des données fiables pour l'IA et d'autres cas d'utilisation. Les systèmes de données connaissant une croissance rapide des volumes de données, les organisations constatent que cette croissance entraîne une complexité accrue des données.

Les pipelines de données couvrent souvent un large éventail de sources, de formats, de systèmes et d'applications. Sans les bons outils et cadres en place, même les petits problèmes de données peuvent rapidement s'aggraver, entraînant des rapports inexacts, des modèles erronés et des violations de conformité coûteuses.

Gartner note que d'ici 2026, 50 % des entreprises mettant en œuvre des architectures de données distribuées auront adopté des outils d'observabilité des données pour améliorer la visibilité sur l'état du patrimoine de données, contre moins de 20 % en 2024. Voici comment la qualité des données et l'observabilité aident les entreprises :

Instaurer la confiance dans la qualité des données

Chaque décision commerciale prise par les parties prenantes dépend de la fiabilité de leurs données. Lorsque les données sont inexactes, incomplètes, incohérentes ou obsolètes, cette confiance est rompue. Par exemple, des données incomplètes peuvent avoir un impact négatif sur l'expérience des patients dans le domaine de la santé, ou des faux positifs dans les transactions par carte de crédit qui signalent à tort un achat comme frauduleux érodent la confiance des clients.

C'est pourquoi un cadre de qualité des données bien conçu est fondamental. Il garantit que les données sont utilisables, exactes et alignées sur les besoins de l'entreprise.

En mettant en place des processus solides de qualité des données, les équipes peuvent :

• Identifier et corriger les erreurs à un stade précoce de la chaîne de production.
• Assurer la cohérence données entre les différents systèmes.
• Contrôler les dimensions critiques telles que l'exhaustivité, l'exactitude et la fraîcheur.
• Aligner les données sur les exigences de gouvernance et de conformité.

L'intégration de contrôles de qualité tout au long du cycle de vie des données permet aux équipes et aux parties prenantes de prendre des décisions en toute confiance. En effet, ils peuvent se fier aux données qui se cachent derrière chaque rapport, tableau de bord et modèle. Lorsque les entreprises intègrent l'observabilité données dans leur cadre de qualité, elles bénéficient d'une visibilité en temps réel sur l'état de leurs données, ce qui leur permet de détecter et de résoudre les problèmes avant qu'ils n'aient un impact sur la prise de décision.

Répondre aux exigences actuelles et évolutives en matière de données

Les outils traditionnels de qualité des données et les processus manuels sont souvent insuffisants lorsqu'ils sont appliqués à des environnements de données à grande échelle. Les méthodes d'échantillonnage ou les vérifications superficielles peuvent permettre de détecter des problèmes évidents, mais elles passent souvent à côté d'anomalies plus profondes et en révèlent rarement la cause profonde.

À mesure que les environnements de données augmentent en volume et en complexité, l'architecture de qualité des données doit évoluer avec eux. Cela signifie que :

• Contrôler toutes les données, et pas seulement les échantillons.
• Validation de divers types et formats de données.
• Intégrer les contrôles dans les processus de données et les flux de travail.
• Prise en charge des formats de données ouverts.

Les entreprises ont besoin de solutions capables de gérer les contrôles de qualité sur des ensembles de données massifs et distribués. Et ces solutions ne peuvent pas ralentir les systèmes de production ou entraîner des inefficacités en termes de coûts. C'est là qu'une solution moderne d'observabilité données offre une valeur inégalée.

L observabilité complète des données en tant que moniteur de qualité

Pour comprendre le rôle puissant de l'observabilité données, il faut la considérer comme une couche de capteurs en temps réel sur les pipelines de données d'une organisation. Elle surveille en permanence la santé du pipeline, détecte les anomalies et identifie les causes profondes avant que les problèmes ne se déplacent en aval. Contrairement aux contrôles de qualité statiques, l'observabilité offre une vision proactive et permanente de l'état des données de l'entreprise.

Une solution moderne d'observabilité données, comme Actian Data observabilité, ajoute de la valeur à un cadre de qualité des données :

• Détection automatisée des anomalie . Identifiez les problèmes de qualité et de fraîcheur des données, ainsi que les règles commerciales personnalisées, sans intervention manuelle.
• Analyse des causes profondes. Comprendre où et pourquoi les problèmes se sont produits, ce qui permet une résolution plus rapide.
• Surveillance continue. Garantir l'intégrité du pipeline et empêcher les erreurs de données d'avoir un impact sur les utilisateurs.
• Pas d'angles morts en matière d'échantillonnage. Contrôlez 100 % des données de l'organisation, et pas seulement un sous-ensemble.

Les méthodes d'échantillonnage peuvent sembler rentables, mais elles peuvent laisser des zones aveugles critiques dans les données. Par exemple, une anomalie qui n'affecte que 2 % des enregistrements peut être totalement ignorée par l'équipe chargée des données, jusqu'à ce qu'elle brise un modèle d'IA ou entraîne un désabonnement inattendu des clients.

En assurant une couverture de 100 % des données pour une observabilité complète et précise, l'observabilité Actian Data élimine les angles morts et les risques associés aux données échantillonnées.

Pourquoi les organisations ont besoin de la qualité des données et de l'observabilité

Les entreprises n'ont pas à choisir entre la qualité des données et l'observabilitédonnées observabilitéfonctionnent ensemble. Lorsqu'elles sont combinées, elles permettent :

• La prévention proactive, et non la résolution réactive des problèmes.
• Résolution plus rapide des problèmes, avec une visibilité sur l'ensemble du cycle de vie des données.
• Une confiance accrue, grâce à une validation et une transparence permanentes.
• Des données prêtes pour l'IA en fournissant des données propres et cohérentes.
• Amélioration de l'efficacité en réduisant le temps consacré à l'identification des erreurs.

L'incapacité à contrôler efficacement la qualité des données, leur lignage et les schémas d'accès augmente le risque de non-conformité réglementaire. Il peut en résulter des pénalités financières, des atteintes à la réputation dues à des erreurs de données et des failles de sécurité potentielles. Les exigences réglementaires font de la qualité des données non seulement un impératif commercial, mais aussi un impératif juridique.

La mise en œuvre de pratiques robustes en matière de qualité des données commence par l'intégration de contrôles automatisés tout au long du cycle de vie des données. Les tactiques clés comprennent la validation des données pour s'assurer qu'elles respectent les formats et les plages attendus, la détection des doublons pour éliminer les redondances et les contrôles de cohérence entre les systèmes.

Les techniques de validation croisée permettent de vérifier l'exactitude des données en comparant plusieurs sources, tandis que le profilage des données permet de détecter les anomalies, les valeurs manquantes et les valeurs aberrantes. Ces étapes permettent non seulement d'améliorer la fiabilité, mais servent également de base aux outils d'observabilité automatisés pour surveiller, alerter et maintenir la confiance dans les données de l'entreprise.

Sans une visibilité totale et une surveillance active des données, il est facile pour les erreurs, y compris celles impliquant des données sensibles, de passer inaperçues jusqu'à ce que des problèmes majeurs ou des violations se produisent. La mise en œuvre de pratiques de qualité des données qui s'appuient sur l'observabilité données aide les organisations :

• Valider en permanence les données par rapport aux exigences de la politique.
• Contrôler l'accès, la fraîcheur et la lignée.
• Automatiser les alertes en cas d'anomalies, de violations des règles ou de données manquantes.
• Réduire le risque de violation de la conformité et d'audit.

En améliorant la qualité et la visibilité des processus de gouvernance données, les organisations peuvent rester en avance sur les exigences réglementaires.

Actian Data observabilité aide à garantir la fiabilité des données

Actian Data observabilité est conçu pour support environnements de données distribuées de grande taille où la fiabilité, l'échelle et les performances sont essentielles. Elle offre une visibilité totale sur les pipelines complexes couvrant les entrepôts de données en nuage, les lacs de données et les systèmes de streaming .

Grâce à l'IA et à l'apprentissage automatique, Actian Data observabilité surveille de manière proactive la qualité des données, détecte et résout les anomalies, et réconcilie les divergences de données. Elle permet aux organisations de :

• Faire apparaître automatiquement les causes profondes.
• Contrôler les pipelines de données en utilisant toutes les données, sans échantillonnage.
• Intégrer l'observabilité dans les flux de données actuels.
• Éviter les hausses de coûts liées à l'informatique dématérialisée que l'on rencontre couramment avec d'autres outils.

Les organisations qui prennent au sérieux la qualité des données doivent voir plus loin que les contrôles de qualité statiques ou les tableaux de bord ad hoc. Elles ont besoin d'une observabilité en temps réel pour que les données soient exactes, conformes et prêtes pour le prochain cas d'usage.

Actian Data observabilité offre les capacités nécessaires pour passer d'une résolution réactive des problèmes à une gestion des données proactive et confiante gestion des données. Découvrez comment la solution offre une observabilité pour les architectures de données complexes.

À propos d'Actian Corporation

Actian donne aux entreprises les moyens de gérer et de gouverner en toute confiance les données à l'échelle. Les solutions d'intelligence des données d'Actian aident à rationaliser les environnements de données complexes et à accélérer la fourniture de données prêtes pour l'IA. Conçues pour être flexibles, les solutions d'Actian s'intègrent de manière transparente et fonctionnent de manière fiable dans les environnements sur site, cloud et hybrides. Pour en savoir plus sur Actian, la division données de HCLSoftware, rendez-vous sur actian.com.