Guide de la gestion de la qualité des données #3 - Les principales caractéristiques des outils de GQD

La qualité des données fait référence à la capacité d'une organisation à maintenir la qualité de ses données au fil du temps. Si nous prenons au mot certains professionnels des données, l'amélioration de la qualité des données est la panacée à tous les maux de l'entreprise et devrait donc être la priorité absolue.

Nous pensons que cela doit être nuancé : La qualité des données est un moyen parmi d'autres de limiter les incertitudes liées à la réalisation des objectifs de l'entreprise.

Dans cette série d'articles, nous allons passer en revue tout ce que les professionnels des données doivent savoir sur la gestion de la qualité des données (DQM) :

1. Les neuf dimensions de la qualité des données
2. Les défis et les risques associés à la qualité des données
3. Les principales caractéristiques des outils de gestion de la qualité des données
4. La contribution du catalogue de données à DQM

Une façon de mieux comprendre les défis de la qualité des données est d'examiner les solutions de qualité des données existantes sur le marché.

D'un point de vue opérationnel, comment identifier et corriger les problèmes de qualité des données ? Quelles sont les fonctionnalités offertes par les outils de gestion de la qualité des données pour améliorer la qualité des données ?

Sans entrer dans les détails, illustrons les avantages d'un outil de gestion de la qualité des données à travers les principaux critères d'évaluation du Magic Quadrant de Gartner pour les solutions de qualité des données.

Connectivité

Un outil de gestion de la qualité des données doit être capable de rassembler et d'appliquer des règles de qualité à toutes les données de l'entreprise (internes, externes, sur site, dans le nuage, relationnelles, non relationnelles, etc.) L'outil doit pouvoir se connecter à toutes les données pertinentes afin d'appliquer les règles de qualité.

Profilage des données, mesure des données et visualisation des données

Vous ne pouvez pas corriger les problèmes de qualité des données si vous ne les détectez pas d'abord. Le profilage des données permet aux utilisateurs informatiques et professionnels d'évaluer la qualité des données afin d'identifier et de comprendre les problèmes de qualité des données.

L'outil doit être capable de réaliser ce qui est décrit dans Les neuf dimensions de la qualité des données afin d'identifier les problèmes de qualité dans les dimensions clés de l'organisation.

Contrôle

L'outil doit pouvoir suivre l'évolution de la qualité des données et avertir la direction à un moment donné.

Normalisation et nettoyage des données

Vient ensuite la phase de nettoyage des données. Il s'agit ici de fournir des fonctionnalités de nettoyage des données afin d'édicter des normes ou des règles de gestion pour modifier les données (format, valeurs, mise en page).

Correspondance et fusion des données

L'objectif est d'identifier et de supprimer les doublons qui peuvent être présents dans ou entre les ensembles de données.

Validation de l'adresse

L'objectif est de normaliser les adresses qui peuvent être incomplètes ou incorrectes.

Curation et enrichissement des données

Les capacités d'un outil de gestion de la qualité des données permettent d'intégrer des données provenant de sources externes et d'en améliorer l'exhaustivité, ajoutant ainsi de la valeur aux données.

L'élaboration et la mise en place de règles de gestion

Les capacités d'un outil de gestion de la qualité des données permettent la création, le déploiement et la gestion de règles professionnelles, qui peuvent ensuite être utilisées pour valider les données.

Résolution des problèmes

L'outil de gestion de la qualité aide les utilisateurs informatiques et commerciaux à assigner, escalader, résoudre et contrôler les problèmes de qualité des données.

métadonnées Management

L'outil doit également être capable de capturer et de réconcilier toutes les métadonnées liées au processus de qualité des données.

utilisateur

Enfin, une solution doit pouvoir s'adapter aux différents rôles au sein de l'entreprise, et plus particulièrement aux utilisateurs non techniques.

Obtenir notre Guide de gestion de la qualité des données pour les organisations pilotées par les données

Pour plus d'informations sur la qualité des données et la gestion de la qualité des données, téléchargez notre guide gratuit : "Guide de la gestion de la qualité des données". Télécharger l'eBook.

À propos d'Actian Corporation

Actian facilite l'accès aux données. Notre plateforme de données simplifie la façon dont les gens connectent, gèrent et analysent les données dans les environnements cloud, hybrides et sur site . Avec des décennies d'expérience dans la gestion des données et l'analyse, Actian fournit des solutions de de haute performance qui permettent aux entreprises de prendre des décisions basées sur les données. Actian est reconnu par les principaux analystes et a reçu des prix de l'industrie pour sa performance et son innovation. Nos équipes partagent des cas d'utilisation éprouvés lors de conférences (par exemple, Strata Data) et contribuent à des projets à code source ouvert. Sur le blog d'Actian, nous couvrons des sujets allant de l'ingestion de données en temps réel à l'analyse pilotée par l'IA. Faites connaissance avec l'équipe dirigeante https://www.actian.com/company/leadership-team/