Pourquoi les initiatives en matière de qualité des données sont-elles toujours lancées trop tard ?

Les entreprises investissent massivement dans l'analyse de données et l'IA, mais beaucoup ont encore du mal à se fier aux données qui alimentent ces initiatives. Les approches traditionnelles en matière de qualité des données sont souvent réactives, manuelles et nécessitent une expertise spécialisée, ce qui fait que les problèmes ne sont détectés qu'après avoir affecté les analyses en aval, les opérations ou l'IA.

À ce stade, le mal est déjà fait. Les équipes passent un temps précieux à enquêter sur les divergences, à concilier des rapports contradictoires, à corriger les erreurs en aval et à rétablir la confiance dans les données.

Ce qui aurait dû être un simple projet d'analyse de données ou une initiative d'IA se transforme en un long processus de correction. En effet, les approches traditionnelles compliquent inutilement la mise en œuvre et le maintien de la qualité des données.

La qualité des données doit être prise en compte en amont

Depuis des années, la qualité des données est souvent considérée comme une activité distincte, réalisée après l'intégration, le chargement ou l'utilisation des données. Des équipes spécialisées définissent manuellement des règles, valident les résultats et résolvent les problèmes une fois que ceux-ci se sont déjà manifestés.

Cette approche réactive ne fonctionne plus. En effet, elle comporte des risques, d'autant plus que l'IA traite rapidement de grands volumes de données, ce qui entraîne des problèmes de qualité susceptibles d'affecter les résultats à grande échelle.

Chez Actian, nous estimons que la qualité des données doit être intégrée au cycle de vie des données, et non considérée comme une activité distincte intervenant après la livraison des données. En identifiant, en comprenant et en résolvant les problèmes de qualité dès les premières étapes du processus d'intégration, les entreprises peuvent améliorer l'intégrité des données tout en réduisant le temps et les efforts nécessaires à la mise en œuvre et au maintien de la qualité des données.

Plutôt que de recourir à des outils distincts pour l'intégration des données, observabilité des pipelines et la qualité des données, DataConnect regroupe ces fonctionnalités au sein d'une expérience unique. Les équipes peuvent ainsi identifier, comprendre et résoudre les problèmes plus tôt dans le cycle de vie des données, avant qu'ils n'aient un impact sur l'analyse, les opérations ou l'IA.

Détecter les problèmes en amont permet de gagner du temps, de réduire les coûts et de limiter considérablement les risques en aval. C'est le principe qui sous-tend les nouvelles fonctionnalités de qualité pilotée par l’IA dans DataConnect.

DataConnect associe l'intégration hybride des données à un contrôle de la qualité des données assisté par l'IA, ce qui permet d'identifier et de résoudre les problèmes de qualité des données à un stade plus précoce du cycle de vie des données.

De nombreuses entreprises utilisent déjàplateformes observabilité plateformes surveiller l'intégrité des données et identifier les problèmes. DataConnect s'appuie sur ces capacités en combinant observabilité des pipelines observabilité l'évaluation de la qualité des données, des workflows de correction et l'automatisation assistée par l'IA au sein d'une plateforme unique.

Cela permet aux équipes de passer de l'identification des problèmes à l'amélioration de l'intégrité des données, tout en utilisant moins d'outils et en réduisant la complexité opérationnelle.

Trop de données. Pas assez de confiance.

Les entreprises gèrent leurs données dans des environnements cloud, SaaS, opérationnels et hérités. À mesure que ces environnements gagnent en complexité, il devient de plus en plus difficile de garantir la fiabilité des données.

Intégré à la plateforme Actian Data Intelligence, DataConnect permet aux entreprises de :

Contrairement aux outils d'intégration traditionnels, DataConnect combine en une seule et même solution la connectivité hybride, la qualité Embarqué , la traçabilité, observabilité des pipelines et l'automatisation assistée par l'IA.

Surmonter les quatre obstacles qui freinent les initiatives en matière de qualité des données

De nombreuses organisations sont confrontées aux mêmes défis en matière de qualité des données. DataConnect contribue à résoudre ces problèmes afin que les équipes puissent mieux comprendre les données, identifier les problèmes, les résoudre plus rapidement et réduire les difficultés en aval :

1. Garantir la qualité nécessite une expertise. Les outils traditionnels de contrôle de la qualité des données exigent des compétences spécialisées, notamment la maîtrise d’une syntaxe de règles complexe, des expressions régulières et des modèles sémantiques de données. Il en résulte une dépendance vis-à-vis d’un petit nombre d’experts, ce qui ralentit les projets et limite évolutivité.

DataConnect transforme cette expérience grâce à la génération de règles assistée par l'IA et à l'intelligence sémantique. Au lieu de créer manuellement chaque règle, les utilisateurs peuvent analyser leurs données et recevoir des recommandations intelligentes basées sur plus de 1 200 types de données sémantiques. Ils examinent et valident ces recommandations, ce qui réduit considérablement la charge de travail manuel tout en leur permettant de garder le contrôle sur la mise en œuvre finale.

2. Équipes passent d’un outil à l’autre. De nombreux outils séparent la configuration des règles des données elles-mêmes. Les utilisateurs créent des règles dans une interface, les exécutent, puis doivent passer à une autre interface pour vérifier si elles ont fonctionné. Ces changements constants de contexte ralentissent le développement et compliquent la validation.

DataConnect permet aux utilisateurs de rester connectés aux données qu’ils améliorent. Au lieu de travailler en isolement, les équipes peuvent consulter les enregistrements en parallèle des règles de qualité, valider immédiatement les résultats et prendre décisions éclairées confiance. Cette expérience axée sur les données réduit les essais et les erreurs, tout en rendant la qualité des données plus intuitive tant pour les utilisateurs techniques que pour les utilisateurs métier.

3. Les processus sont complexes. Garantir la qualité des données peut impliquer des processus complexes. Une validation financière peut dépendre de plusieurs champs. Les fiches clients peuvent nécessiter une logique conditionnelle en fonction de la région, du type de compte ou du niveau d'abonnement. Auparavant, cela impliquait d'utiliser des interfaces compliquées ou d'écrire des expressions complexes. 

L'IA simplifie considérablement le processus. Grâce à l'assistance par langage naturel, les utilisateurs peuvent décrire leurs exigences en matière de qualité dans un langage simple, tandis que DataConnect génère la logique sous-jacente. Au lieu de se débattre avec une syntaxe technique, les équipes peuvent se concentrer sur la définition des résultats métier, ce qui permet d'accélérer considérablement la mise en œuvre des initiatives liées à la qualité des données. 

4. Les organisations ne’ne savent pas par où commencer. De nombreuses organisations lancent des initiatives de qualité des données sans comprendre où se situent les problèmes, quelle est leur ampleur ni quels sont ceux qui ont le plus grand impact sur l’activité. Les équipes finissent par passer du temps à résoudre des problèmes de faible priorité tandis que des problèmes plus importants restent cachés. 

DataConnect résout ce problème grâce à des évaluations automatisées de la qualité qui analysent les données avant même que la création des règles ne commence. Plutôt que de partir de zéro, les utilisateurs disposent d'une vision claire de l'état de la qualité des données, ce qui leur permet de hiérarchiser les mesures correctives en fonction d'un impact mesurable, et non plus en se basant sur des suppositions. 

L'IA facilite la gestion de la qualité des données et la rend plus accessible

La véritable valeur de l'IA réside dans sa capacité à réduire la complexité. L'automatisation prend en charge les tâches répétitives telles que le profilage des données, la proposition de règles et l'identification des problèmes de qualité, ce qui permet aux équipes de consacrer davantage de temps à la résolution des problèmes métier. Les workflows guidés permettent également aux analystes, aux responsables de données et gouvernance d'accéder à des données de qualité sans avoir besoin d'une expertise technique approfondie.

En associant l'intégration hybride des données à l'automatisation assistée par l'IA, DataConnect permet d'identifier, de comprendre et de résoudre les problèmes de qualité plus tôt dans le cycle de vie des données. Il en résulte un accès plus rapide à des données fiables et prêtes pour l'IA, sans la complexité qui a traditionnellement ralenti les initiatives en matière de qualité des données.

Alors que les entreprises continuent d'investir dans l'analyse de données, gouvernance et l'IA, DataConnect leur apporte une plus grande confiance dans la qualité des données qui sous-tendent chacune de leurs décisions. Grâce à DataConnect, les entreprises peuvent intégrer la qualité des données tout au long de leur cycle de vie, ce qui permet de fournir plus rapidement et plus facilement les données fiables et prêtes pour l'IA dont toute entreprise moderne a besoin.

Découvrez comment DataConnect contribue à fournir des données fiables pour l'analyse, les opérations et l'IA.

À propos de l'auteur

À propos de Andrew Petersen

Andrew dirige le marketing produit pour le portefeuille d'IA d'Actian. Fort d'une expérience couvrant le marketing produit, les études clients, la stratégie de contenu et le journalisme, Andrew s'attache à mettre en avant les technologies complexes liées aux données et à l'IA afin de les relier à des résultats commerciaux concrets. Avant de rejoindre Actian, il a occupé des postes dans le marketing produit chez CData, data.world et Workato.