Problèmes de qualité des données : 6 solutions pour les entreprises

Les problèmes de qualité des données coûtent chaque année des millions de dollars aux entreprises, perturbent les opérations et compromettent la précision de la prise de décision . Les entreprises sont confrontées à des défis tels que des enregistrements incomplets, des entrées en double et des informations obsolètes, qui conduisent souvent à des inefficacités et à l'échec des projets. Cet article présente six solutions pour résoudre efficacement ces problèmes :

• Validation des données par l'IA : Détecte et corrige automatiquement les erreurs en en temps réel, réduisant ainsi jusqu'à 50 % les efforts manuels.
• nettoyage des données automatisé nettoyage des données Tools : Corrige les doublons, les valeurs manquantes et les incohérences de formatage, ce qui permet de gagner du temps et d'améliorer la précision.
• Cadres de gouvernance données : Établit une propriété, des politiques et des normes claires pour la gestion des données dans l'ensemble de l'organisation.
• observabilité et surveillance des données : Suivi continu de l'état des données afin de détecter et de résoudre rapidement les problèmes.
• évolutif Intégration et normalisation des données : Unifie les diverses sources de données et garantit des formats cohérents pour une utilisation sans faille.
• Boucles de rétroaction AI : Apprend des corrections passées pour éviter les problèmes récurrents de qualité des données.

Ces stratégies support non seulement d'améliorer la fiabilité des données, mais aussi d'accroître l'efficacité, de réduire les coûts et d'améliorer les résultats de l'entreprise.

Solution 1 : Validation des données par l'IA

Les problèmes de qualité des données sont un défi permanent pour les entreprises, et les méthodes de validation traditionnelles - qui dépendent souvent de règles manuelles - ne sont pas à la hauteur. Ces approches dépassées sont lentes, sujettes aux erreurs et manquent de flexibilité. Entrer la validation des données alimentée par l'IALa validation des données alimentée par l'IA est un changement de cap qui utilise l'apprentissage automatique pour détecter, corriger et prévenir les problèmes de données en en temps réel. Cette approche permet non seulement d'améliorer la précision, mais aussi de garantir la fiabilité des systèmes d'entreprise, ce qui permet de relever des défis de longue date tout en plaçant la barre plus haut en matière de qualité des données.

Comment l'IA identifie les erreurs de données

Les systèmes de validation de l'IA déploient des algorithmes avancés pour scanner et analyser les flux de données, en repérant les erreurs que la supervision humaine pourrait manquer. En s'appuyant sur des techniques telles que la reconnaissance des formes, le traitement du language naturel et l'apprentissage automatique adaptatif, ces systèmes excellent dans la détection des anomalies et des incohérences.

Le processus fonctionne à plusieurs niveaux. L'analyse statistique identifie les valeurs aberrantes, l'apprentissage automatique garantit un formatage cohérent et la détection avancée des doublons consolide les enregistrements redondants. Au fil du temps, l'IA apprend des tendances passées et devient de plus en plus apte à corriger les erreurs en fonction du contexte.

Les avantages de la validation automatisée

La validation alimentée par l'IA peut réduire jusqu'à 50 % les efforts de nettoyage manuel des données et vérifier les données 60 % plus rapidement. Les entreprises qui adoptent ces systèmes font état de gains significatifs en termes d'efficacité et de précision.

La validation en temps réel est un avantage majeur, car elle permet de détecter les erreurs au moment où elles se produisent et d'éviter que des données erronées n'influencent les décisions de l'entreprise. On estime que 30 % des données d'entreprise sont incomplètes ou incorrectes, et le fait de traiter ces problèmes au point d'entrée minimise les impacts coûteux en aval. Et comme les volumes de données doublent tous les deux ans, l'évolutivité des solutions basées sur l'IA devient critique.

Les résultats sont éloquents. Par exemple, une grande société de services financiers a réduit le temps de vérification manuelle de 60 % grâce à la validation pilotée par l'IA, tandis qu'un détaillant mondial a réduit les erreurs de saisie des données clients de 40 %. Sachant que la mauvaise qualité des données coûte aux entreprises américaines 3,1 billions de dollars par an, même des améliorations progressives de la précision peuvent générer des avantages financiers substantiels. Ces gains d'efficacité permettent également aux organisations d'élaborer des stratégies de données solides à l'échelle de l'entreprise.

Exemple : Actian Data observabilité

Actian Data observabilité montre comment la validation alimentée par l'IA fonctionne dans la pratique. Cette plateforme offre une surveillance en temps réel de la qualité des données, avec des alertes pilotées par l'IA qui informent les équipes dès que des problèmes surviennent. Elle utilise des métriques basées sur SQL pour comparer les données à des règles métier prédéfinies et génère automatiquement des tickets d'incident lorsque des divergences sont détectées.

Solution 2 : nettoyage des données automatisé nettoyage des données Outils

Le nettoyage manuel des données absorbe 60% du temps d'un data scientist.. Les outils de nettoyage des données automatisé nettoyage des données inversent ce scénario, en utilisant des algorithmes pour résoudre les problèmes courants liés aux données - comme les doublons, les valeurs manquantes, les incohérences de format et les enregistrements corrompus - à une vitesse et à une échelle que les humains ne peuvent tout simplement pas égaler. Ces outils s'intègrent de manière transparente aux flux de travail de l'entreprise, fournissant des données propres et exploitables sans surveillance humaine constante.

Correction des doublons et des données manquantes

Les outils automatisés excellent dans l'identification de schémas qui pourraient échapper aux humains. Prenez les algorithmes de correspondance flouepar exemple. Ces algorithmes comparent des enregistrements qui ne sont pas exactement identiques mais qui font probablement référence à la même chose. Ils peuvent détecter des variations dans les noms ou les adresses - en tenant compte des fautes de frappe et des différences de formatage - et les consolider en un seul enregistrement précis.

Lorsqu'il s'agit de données manquantes, ces outils ne se contentent pas de signaler les champs vides. Ils utilisent des techniques d'apprentissage automatique telles que les K-voisins les plus proches (KNN) ou l'imputation multiple par équations enchaînées (MICE) pour prédire et remplir les champs vides sur la base des tendances des données existantes. Cette approche permet de conserver des ensembles de données complets et fiables, en minimisant les lacunes qui pourraient autrement fausser l'analyse.

La normalisation des formats constitue un autre avantage majeur. Les outils automatisés peuvent garantir que les numéros de téléphone sont formatés de manière cohérente comme (555) 123-4567, les dates comme MM/JJ/AAAA, ou les valeurs monétaires avec les signes du dollar et les décimales appropriés. Cette cohérence élimine les erreurs qui pourraient perturber les processus en aval.

Préparation plus rapide des données

Lorsque l'on travaille avec des ensembles de données volumineux, la rapidité est essentielle. Le nettoyage des données automatisé nettoyage des données peut accroître l'efficacité opérationnelle de jusqu'à 30 % et de réduire les erreurs de traitement des données de 20 %. Au fil du temps, cela réduit la nécessité d'une intervention manuelle et permet d'obtenir des résultats plus fiables.

Ces outils permettent également des flux de travail reproductibles. Une fois les règles définies, ils appliquent automatiquement la même logique à toutes les données entrantes, garantissant ainsi une qualité uniforme sans effort supplémentaire. Cette cohérence élimine la variabilité qui affecte souvent les processus manuels.

Les risques liés à l'absence d'automatisation peuvent être coûteux. Un exemple : En 2017, Uber a sous-payé ses chauffeurs new-yorkais d'environ 45 millions de dollars en raison d'un traitement inapproprié des données. Avec des règles de nettoyage et de validation automatisées en place, de telles erreurs coûteuses pourraient être détectées rapidement, empêchant qu'elles ne se transforment en problèmes plus importants.

Exemple : Actian DataConnect

Actian DataConnect montre comment le nettoyage des données automatisé nettoyage des données peut être intégré dans les flux de travail de l'entreprise. Cette plateforme d'intégration hybride connecte diverses sources de données tout en appliquant des règles de nettoyage au cours du processus d'intégration. Au lieu d'attendre que les données soient nettoyées après leur arrivée à destination, DataConnect s'attaque aux problèmes de qualité dès le point d'intégration, empêchant ainsi les mauvaises données d'entrer dans les systèmes en aval.

La plateforme prend en charge un large éventail de types et de volumes de données, en appliquant des règles normalisées pour supprimer les doublons et valider les formats au fur et à mesure que les données passent d'un système à l'autre. Cela garantit des flux de données propres et cohérents directement dans les plateformesanalyse, les bases de données et les applications d'entreprise - aucun nettoyage supplémentaire n'est nécessaire après l'intégration.

Grâce à son architecture "design-anywhere, deploy-anywhere", DataConnect vous permet de créer des règles de nettoyage une seule fois et de les appliquer à plusieurs environnements, que ce soit sur site, dans le nuage ou dans des configurations hybrides. Cette flexibilité garantit une qualité de données constante, quel que soit l'emplacement de vos données ou l'évolution de votre infrastructure. En accélérant la préparation des données, de tels outils renforcent les fondements d'une stratégie de données d'entreprise solide.

Solution 3 : Cadres de gouvernance données

Les cadres de gouvernance données mettent de l'ordre dans le chaos, transformant des données éparses en systèmes structurés et conformes. Même les outils les plus avancés ne suffisent pas s'il n'y a pas de politiques claires et de responsabilité en place. Un cadre de gouvernance solide indique à qui appartiennent des données spécifiques, comment elles doivent être gérées et les normes qui doivent être respectées dans l'ensemble de l'organisation. Voyons pourquoi ce cadre est si important pour la réussite opérationnelle.

L'importance de la gouvernance données

Selon Gartner, 80 % des initiatives commerciales numériques seront bloquées cette année en raison d'une mauvaise gouvernance. Ce chiffre frappant souligne à quel point une bonne gestion des données est essentielle à la réussite de l'entreprise.

Lorsqu'elle est bien menée, la gouvernance données donne des résultats tangibles. Les organisations dotées de programmes de gouvernance bien établis font état d'avantages clés tels que l'amélioration de l'analyse et de la connaissance des données (58 %), une meilleure qualité des données (58 %) et une meilleure collaboration (57 %). Ces avantages découlent de politiques bien définies qui tiennent compte des normes de qualité des données, des contrôles d'accès, des calendriers de conservation et des exigences en matière de protection de la vie privée.

La responsabilité est la pierre angulaire d'une gouvernance efficace. Les cadres attribuent clairement la propriété et la gestion de chaque actif de données. De nombreuses approches modernes s'appuient sur une gestion fédérée, où les équipes individuelles gèrent leurs propres données tandis que les équipes centrales respectent les normes de l'ensemble de l'organisation.

Utiliser la technologie pour la gouvernance

Aujourd'hui, la gouvernance ne consiste pas seulement à définir des politiques, mais aussi à tirer parti de la technologie pour les mettre en œuvre. La technologie a transformé la gouvernance un ensemble statique de règles en systèmes dynamiques en temps réel. Des règles lisibles par une machine peuvent automatiquement mettre en œuvre des politiques relatives à la confidentialité, à la qualité et à la conservation des données. Cela élimine le besoin de processus manuels sujets aux erreurs et garantit une application cohérente de la gouvernance dans toutes les opérations liées aux données.

Les outils de gouvernance vont plus loin en offrant des capacités telles que la validation, le nettoyage et l'enrichissement des données. Ils fournissent également des informations grâce à la découverte, au profilage et à l'analyse comparative. Ces outils suivent les données tout au long de leur cycle de vie, en veillant à ce qu'elles soient classées et gérées conformément aux exigences internes et réglementaires.

Le département des transports de l'Ohio (ODOT) en est un excellent exemple. En partenariat avec Data Transfer Solutions, l'ODOT a mis en place un cadre de gouvernance qui a permis de normaliser les données dans l'ensemble de l'organisation. Cet effort a permis de réduire considérablement le temps nécessaire à l'assimilation des données et d'améliorer la qualité globale des données.

Les outils de gouvernance natifs de l'informatique en nuage sont particulièrement précieux pour les entreprises modernes. Ils offrent l'évolutivité nécessaire pour gérer des volumes de données croissants sans sacrifier la surveillance. Ces plateformes offrent aux dirigeants une vue d'ensemble de toutes les activités liées aux données, ce qui leur permet de gérer les autorisations d'accès et de surveiller les risques potentiels en matière de sécurité.

Malgré ces avantages, l'adoption de la technologie de gouvernance reste incohérente. Une étude réalisée en 2021 a révélé que si 64 % des organisations ont mis en place des programmes de gouvernance données, seules 43 % d'entre elles utilisent des logiciels spécifiquement conçus pour la gouvernance.

Exemple : Actian Data Intelligence Platform

Pour voir comment la technologie peut améliorer la gouvernance, ne cherchez pas plus loin que la plateforme Actian Data Intelligence. Cette plateforme utilise la technologie des graphes de connaissances pour cartographier le cheminement des données, en montrant exactement comment les données circulent dans une organisation et en mettant en évidence les problèmes de qualité potentiels.

Son modèle de gouvernance fédérée permet aux différents départements de garder le contrôle de leurs données tout en garantissant le respect des normes à l'échelle de l'entreprise. Les utilisateurs professionnels peuvent accéder aux données grâce à la recherche en langage naturel alimentée par l'IA, tandis que les équipes de gouvernance assurent la surveillance grâce à l'application automatisée des politiques et au contrôle en temps réel.

Cette plateforme se distingue par son approche proactive. Au lieu de simplement identifier les violations de politiques après qu'elles se soient produites, elle applique les règles de gouvernance pendant le traitement des données, prévenant ainsi les problèmes avant qu'ils ne surviennent. Cela réduit la charge de travail manuelle des équipes de gouvernance tout en s'intégrant de manière transparente à la validation de l'IA et aux outils de nettoyage automatisés.

La plateforme permet également d'équilibrer l'accessibilité et le contrôle. Les utilisateurs de toute l'organisation peuvent facilement trouver et accéder aux ensembles de données pertinents grâce à des interfaces intuitives, mais le cadre de gouvernance garantit qu'ils ne voient que ce à quoi ils sont autorisés à accéder. Cette approche permet aux organisations de libérer tout le potentiel de leurs données tout en maintenant des normes strictes de sécurité et de conformité.

Solution 4 : observabilité et suivi des données

Considérez l'observabilité données comme un indicateur de santé 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7 pour votre écosystème de données. Elle surveille la qualité, la disponibilité et la fiabilité de vos données, en détectant rapidement les problèmes potentiels et en fournissant le contexte nécessaire pour les résoudre avant qu'ils ne perturbent les opérations. Alors que la validation par l'IA et le nettoyage automatisé garantissent des données propres au point d'entrée, l'observabilité s'efforce de maintenir l'intégrité dans l'ensemble de votre organisation.

Les enjeux sont importants - la mauvaise qualité des données coûte en moyenne 12,9 millions de dollars par an aux entreprises, et 80 % des cadres admettent qu'ils n'ont pas confiance en leurs données. L'observabilité données permet aux entreprises de passer de l'extinction constante des incendies à une gestion proactive de leurs données.

Repérer les problèmes avant qu'ils ne s'aggravent

S'appuyant sur les fondements de la validation et du nettoyage pilotés par l'IA, l'observabilité données permet de détecter les problèmes à un stade précoce. Au lieu de découvrir les problèmes seulement après que les rapports semblent erronés ou que les clients se plaignent, les outils d'observabilité détectent les anomalies en en temps réel, offrant les informations nécessaires pour les traiter immédiatement.

Voici la réalité : les équipes chargées des données passent environ 40 % de leur temps à résoudre les problèmes de qualité de manière réactive. Cette approche est épuisante et coûteuse. Avec les outils d'observabilité , les systèmes d'alerte précoce signalent les problèmes potentiels - comme les valeurs manquantes, les enregistrements en double ou les formats incohérents - avant qu'ils ne fassent boule de neige.

Les avantages sont tangibles. Par exemple, Contentsquare a réduit de 17 % le temps nécessaire à la détection des problèmes de données en seulement un mois en utilisant une plateforme d' observabilité données. Ces outils s'appuient souvent sur l'apprentissage automatique pour établir des modèles normaux dans vos données, en signalant les écarts qui pourraient indiquer des problèmes sous-jacents.

Au-delà de la simple détection des erreurs, l'observabilité données protège les rapports critiques en identifiant les défaillances silencieuses dans les indicateurs clés. Elle renforce également la confiance dans les modèles d'IA et de ML en détectant des problèmes tels que la dérive des caractéristiques ou les changements de schéma qui pourraient compromettre la précision. Le résultat ? Les décideurs et les systèmes automatisés peuvent s'appuyer sur des données précises et fiables.

Caractéristiques principales de l'observabilité données

Les meilleuresplateformes observabilité données sont dotées d'un ensemble de fonctionnalités conçues pour assurer un suivi complet et une résolution rapide des problèmes :

• Surveillance en temps réel et détection des anomalie : Suivi des données au fur et à mesure qu'elles circulent dans les pipelines, en les comparant aux modèles historiques pour repérer les activités inhabituelles.
• Analyse des causes profondes : Elle permet de remonter à l'origine des problèmes et d'aider les équipes à identifier rapidement la source du problème et à y remédier.
• Mesures basées sur SQL et gestion automatisée des incidents : Permet aux équipes de créer des contrôles de qualité personnalisés à l'aide d'une syntaxe SQL familière, avec des alertes automatiques et des tickets d'incident lorsque les seuils sont dépassés.
• Les cinq piliers de l'observabilité données : Fraîcheur, distribution, volume, schéma et lignage - ces piliers couvrent tous les principaux domaines dans lesquels des problèmes de données peuvent survenir.
• Triage en fonction de l'activité : Priorise les problèmes en fonction de leur impact potentiel, en veillant à ce que les problèmes critiques soient traités en premier.

Exemple : L'observabilité données Actian en action

L'observabilité données d'Actian est un excellent exemple de la manière dont les outils modernes intègrent ces fonctionnalités de manière transparente. La plateforme associe la détection d'anomalie pilotée par l'IA à des tableaux de bord utilisateur, rendant la santé des données accessible à la fois aux équipes techniques et aux utilisateurs professionnels.

Actian surveille toutes les sources de données connectées en en temps réel, en signalant les problèmes tels que les changements de schéma, les variations de volume inattendues ou les retards dans la fraîcheur des données. Lorsque des problèmes surviennent, il génère des tickets d'incident avec un contexte détaillé, y compris les systèmes en aval affectés et les étapes suggérées pour la résolution.

L'une des caractéristiques les plus remarquables est le cadre métrique d'Actian basé sur SQL. Les équipes chargées des données peuvent définir des règles de validation personnalisées à l'aide de requêtes SQL standard, ce qui permet d'adapter facilement les contrôles aux besoins spécifiques de leur organisation sans avoir à apprendre de nouveaux langages de programmation. Ces mesures sont exécutées en continu, ce qui garantit une conformité permanente avec les exigences de l'entreprise.

Actian s'intègre également aux cadres de gouvernance données existants, en appliquant automatiquement les politiques de qualité définies par les programmes de gouvernance . Cela garantit que les efforts d'observabilité s'alignent sur les stratégies organisationnelles plus larges.

L'évaluation de l'impact sur l'entreprise constitue un autre avantage majeur. Les alertes ne se contentent pas d'informer les équipes des changements de données, elles mettent également en évidence les rapports, les processus ou les applications susceptibles d'être affectés. Cela aide les équipes à hiérarchiser les réponses et à communiquer plus efficacement les impacts potentiels avec les parties prenantes.

En favorisant la collaboration, Actian réunit les ingénieurs de données, les analystes et les utilisateurs professionnels dans un espace de travail partagé afin d'étudier et de résoudre les problèmes. Ce processus rationalisé réduit les erreurs de communication et garantit que les solutions répondent aux besoins techniques et commerciaux.

Gartner prévoit que 50 % des entreprises qui adoptent des architectures de données distribuées mettront en œuvre des outils d'observabilité données d'ici 2026 - contre seulement 20 % en 2024 - et des plateformes comme Actian ouvrent la voie à des écosystèmes de données plus fiables et plus dignes de confiance. Les organisations qui adoptent ces outils dès maintenant seront mieux équipées pour gérer la complexité croissante des systèmes de données modernes.

Solution 5 : Intégration et normalisation des données évolutif

Contrôler la qualité des données est essentiel, mais le plus grand défi pour les entreprises modernes est de fusionner des données provenant d'une grande variété de sources. Les données d'entreprise ayant doublé entre 2020 et 2022, passant de 1 pétaoctet à 2,02 pétaoctets, le besoin d'une intégration évolutif n'a jamais été aussi pressant. Les entreprises sont confrontées à un afflux d'informations provenant d'applications cloud, de bases de données sur site , d'appareils IoT et de systèmes hérités, tous dotés de formats et de structures uniques. Sans une intégration et une normalisation appropriées, des informations précieuses risquent d'être piégées dans des silos isolés.

L'importance de l'intégration évolutif

Les plateformes intégration de données évolutif permettent de relier diverses sources dans le cadre d'une architecture unifiée, en gérant efficacement différents types de données et modèles de déploiement . Contrairement aux connexions point à point obsolètes, qui deviennent de plus en plus complexes à mesure que les systèmes se développent, les plateformes modernes sont conçues pour gérer facilement les écosystèmes en expansion.

Les avantages sont indéniables. En fait, 80 % des responsables des opérations commerciales considèrent que l'intégration des données est essentielle à leur réussite. Prenons l'exemple de Bayer Crop Science: en passant de connexions personnalisées point à point à une intégration basée sur les API, l'entreprise a réduit le temps de développement des produits de 5-6 semaines à seulement 2 semaines. Elle a également introduit plus de 40 API réutilisables et réduit les fonctions de processus de 70 %. Cette approche a permis non seulement d'éliminer les inefficacités, mais aussi de garantir que la stratégie d'intégration puisse évoluer en même temps que les besoins de l'entreprise.

Lesplateformes évolutif préparent également les entreprises à l'avenir. Qu'il s'agisse de nouvelles sources de données issues d'acquisitions, de nouveaux départements ou de technologies émergentes, ces systèmes peuvent s'adapter sans nécessiter une refonte complète. Des fonctionnalités telles que les connecteurs prédéfinis et les outils de conception visuelle simplifient le processus, réduisant la charge de travail des équipes informatiques tout en permettant aux utilisateurs non techniques de jouer un rôle actif dans la création des flux de données. Ce type d'intégration ouvre la voie à une normalisation efficace, garantissant la cohérence tous les systèmes.

Le rôle de la normalisation dans la fiabilité des données

Même en cas d'intégration transparente, la qualité des flux de données dépend de leur cohérence. La normalisation garantit que les données provenant de différents systèmes sont alignées, de sorte qu'un "identifiant client" dans un système correspond à un "identifiant client" dans un autre. Sans cela, les incohérences peuvent entraîner des erreurs, des retards et des inefficacités.

Les données normalisées créent une base solide pour des processus commerciaux plus rapides en éliminant les corrections manuelles souvent nécessaires pour réconcilier des formats non concordants. Par exemple, lors de la création de rapports, les équipes n'ont pas à perdre de temps à déchiffrer les différences de formatage des noms de clients ou d'autres champs d'un système à l'autre - tout suit les mêmes règles.

Il facilite également la collaboration entre les services. Le marketing peut facilement accéder aux données clients collectées par les ventes, et la finance peut analyser ces mêmes informations sans avoir besoin de procéder à des ajustements personnalisés. En outre, la normalisation favorise la conformité aux réglementations, ce qui est particulièrement important dans des secteurs comme la santé et la finance.

Les principes clés de la normalisation sont les suivants

• Remodeler les règles pour convertir les données entrantes dans des formats compatibles avec le système,
• Règles sémantiques pour garantir une signification cohérente dans tous les contextes, et
• Règles de taxonomie pour établir des systèmes de classification structurés.

Exemple : Actian DataConnect

Actian DataConnect est une plateforme conçue pour s'attaquer à l'intégration et à la normalisation des données à grande échelle. Elle prend en charge les environnements hybrides - nuage, sur site et périphérie - sans limiter les types ou les volumes de données, ce qui la rend polyvalente pour les besoins de l'entreprise.

L'une des caractéristiques les plus remarquables est son interface de conception visuelle. Cet outil permet aux utilisateurs de créer des flux de données complexes sans codage lourd, en utilisant des connecteurs par glisser-déposer et des modèles préconstruits. Les équipes peuvent définir des transformations et des règles de normalisation par le biais d'une interface intuitive, ce qui le rend accessible aux utilisateurs techniques et non techniques.

DataConnect excelle dans l'automatisation de la normalisation. Par exemple, il peut détecter les différences de schéma entre les systèmes et suggérer des règles de mappage pour aligner les formats. Si un système enregistre les numéros de téléphone sous la forme " (555) 123-4567 " et un autre sous la forme " 555-123-4567 ", DataConnect applique automatiquement des règles de normalisation pour garantir l'uniformité.

Ses capacités de traitement en temps réel la distinguent des outils orientés vers le traitement par lots. La plateforme peut traiter des données streaming provenant d'appareils IoT, de systèmes transactionnels et d'applications axé sur des événements , ce qui garantit que les données normalisées sont prêtes à être analysées sans délai.

En outre, DataConnect intègre la gouvernance dans ses processus d'intégration. Elle applique des politiques de qualité et de sécurité, maintient des pistes d'audit et veille à ce que la normalisation s'aligne sur des objectifs organisationnels plus larges. Cette approche permet non seulement de rationaliser les opérations, mais aussi de favoriser la conformité et l'intégrité des données dans tous les domaines.

Solution 6 : boucles de rétroaction de l'IA pour une amélioration continue

Si la normalisation et l'intégration constituent un bon point de départ, certaines entreprises poussent la qualité des données à son paroxysme grâce à des boucles de rétroaction alimentées par l'IA. Ces systèmes ne se contentent pas de résoudre les problèmes liés aux données, ils tirent également des enseignements de chaque correction, ce qui permet d'éviter des problèmes similaires à l'avenir. Sachant que 85 % des projets d'IA échouent à cause de données insuffisantes ou de mauvaise qualitél'amélioration des processus de qualité des données devient un avantage concurrentiel essentiel.

Les boucles de rétroaction de l'IA fonctionnent en analysant les modèles de correction, en identifiant les causes profondes et en ajustant automatiquement les règles de validation. Au fil du temps, cela réduit la nécessité d'une intervention manuelle et crée un système plus efficace.

Tirer les leçons des corrections de données passées

La force des boucles de rétroaction de l'IA réside dans leur capacité à transformer chaque correction de données en une opportunité d'apprentissage. Que les erreurs soient corrigées par des outils automatisés, des efforts manuels ou des processus de validation, les systèmes d'IA enregistrent les détails du problème et la manière dont il a été résolu.

Mais ces systèmes vont au-delà de la simple reconnaissance des formes. Ils analysent le contexte des problèmes de qualité des données, comme la source des données, le moment de l'ingestion et les transformations qui ont causé les erreurs. En comprenant ces facteurs, l'IA peut prédire quand des problèmes similaires peuvent survenir et ajuster les règles de qualité pour les éviter. Au fil du temps, le système identifie également des modèles plus larges, ce qui permet de trouver des solutions proactives aux problèmes systémiques.

Par exemple, ATech Solutions Inc. a considérablement amélioré ses performances après avoir adopté l'analyse du retour d'information de Convin. L'intégration a conduit à une augmentation de 18 % des taux de réussite en offrant un retour d'information en temps réel et des informations personnalisées basées sur des modèles antérieurs. En outre, les scores d'IA perdus ont chuté de 12%grâce à un meilleur traitement des objections et à un apprentissage sur mesure pour les cas précédemment perdus.

Le mécanisme de retour d'information permet également de découvrir problèmes systémiques qui peuvent ne pas être évidents à partir d'incidents isolés. Par exemple, si des sources de données spécifiques produisent fréquemment des erreurs de formatage à certaines périodes, l'IA peut signaler cette tendance et suggérer des ajustements, tels que la modification des règles de validation ou des horaires d'ingestion de données .

Des processus de qualité plus intelligents en action

En s'appuyant sur des modèles historiques, les boucles de rétroaction de l'IA peuvent prédire et prévenir les problèmes de qualité des données avant qu'ils ne surviennent. Ces systèmes affinent en permanence les règles de validation, détectant des anomalies subtiles qui pourraient autrement passer inaperçues.

Prenons le cas d'un fabricant de bonbons : Des agents d'IA ont surveillé et ajusté les entrées de données de base des usines du monde entier, en veillant à ce qu'une norme unifiée soit maintenue. Bob van Luijt, PDG et cofondateur de Weaviate, décrit le processus :

"...ce que nous appelons ces boucles de rétroaction, où les agents peuvent également réintégrer des éléments dans la base de données".

Cet exemple illustre la manière dont les agents d'IA peuvent corriger les incohérences de manière autonome, réduisant ainsi la charge de travail des gestionnaires de données humains tout en garantissant une qualité de données cohérente dans l'ensemble des opérations mondiales.

Les boucles de rétroaction de l'IA permettent également la gestion prédictive de la qualité des données. En analysant les tendances en matière de dégradation des données, ces systèmes peuvent anticiper les problèmes futurs et alerter les équipes pour qu'elles prennent des mesures avant qu'ils ne surviennent. Cette approche proactive permet de passer de la réaction aux problèmes à leur prévention totale, ce qui se traduit par des pipelines de données plus fiables et des coûts opérationnels plus faibles.

En fin de compte, les systèmes d'IA modernes rationalisent les tâches complexes de gestion des données , en minimisant les erreurs humaines, en réduisant les coûts et en construisant un cadre de qualité des données qui s'améliore au fil du temps.

Conclusion : Construire un système de données fiable

Les six solutions décrites précédemment jettent les bases d'une réussite à long terme en matière de gestion et d'exploitation des données. Avec des volumes de données globaux qui devraient atteindre 180 zettaoctets d'ici 2025, les entreprises qui privilégient aujourd'hui des cadres de qualité des données solides seront bien mieux équipées pour relever les défis à venir.

L'importance de ces solutions

La résolution des problèmes liés à la qualité des données ne se limite pas à la résolution des problèmes techniques, elle permet d'obtenir des résultats tangibles pour l'entreprise. Les organisations qui adoptent des stratégies globales de qualité des données font état d'améliorations significatives dans l'ensemble de leurs activités. En fait, les entreprises qui s'appuient sur des données sont trois fois plus susceptibles de prendre de meilleures décisions. Les avantages financiers sont tout aussi frappants : les entreprises qui investissent systématiquement dans l'innovation en matière de données affichent des rendements pour les actionnaires supérieurs de 240 points de pourcentage à ceux de leurs concurrents.

Prenons l'exemple de Walmart. En améliorant la qualité des données, l'entreprise a réduit de 30 % le gaspillage des stocks et augmenté ses marges bénéficiaires de 15 %. Netflix, un autre exemple, utilise des données de haute qualité pour maintenir un taux de rétention des spectateurs de 93 %, ce qui permet à l'entreprise d'économiser 1 milliard de dollars par an.

En revanche, ne pas s'attaquer à la mauvaise qualité des données peut s'avérer incroyablement coûteux. Comme nous l'avons vu plus haut, le bilan financier annuel des mauvaises données est stupéfiant. Selon McKinsey, 60 % des dirigeants d'entreprises technologiques citent la mauvaise qualité des données comme le principal obstacle à l'expansion des opérations basées sur les données.

"Il est essentiel de garantir la qualité des données, car elle est à la base de tous les aspects opérationnels", déclare Rajesh Dutta, directeur informatique chez Usha Martin.

Préparer le terrain pour une réussite à long terme

Les avantages d'une stratégie solide en matière de données vont bien au-delà des gains à court terme. Une approche tournée vers l'avenir garantit l'évolutivité et l'adaptabilité à mesure que les volumes de données continuent de croître. Pour mettre en place un système de données fiable, les entreprises doivent investir dans une infrastructure capable de s'adapter sans compromettre les performances et de rester résiliente face aux défaillances potentielles.

Le secret consiste à traiter la qualité des données comme un engagement permanent plutôt que comme une initiative ponctuelle. Cela implique l'adoption d'architectures microservices pour une mise à l'échelle indépendante, l'utilisation de l'autoscaling pour ajuster les ressources de manière dynamique, et la priorité donnée à la reprise après sinistre et aux sauvegardes. L'automatisation et l'Infrastructure as Code (IaC) jouent également un rôle clé dans l'amélioration de l'évolutivité et de la résilience.

Microsoft est un excellent exemple de cet état d'esprit. Son programme de gouvernance données intègre des contrôles de qualité automatisés et des mesures de responsabilité claires, ce qui a permis de réduire les erreurs de données de 40 %. Cette approche crée une infrastructure flexible qui évolue en même temps que les demandes croissantes de données.

Comme nous l'avons vu précédemment, la combinaison d'une validation intelligente et d'une gouvernance forte conduit à un système auto-améliorant qui évolue avec l'organisation. Les entreprises qui réussissent traitent la qualité des données comme un atout stratégique, qui permet de mieux comprendre le marché et de créer de nouvelles opportunités de revenus. En définissant des politiques claires, en sensibilisant apprentissage employés à l'importance de la qualité des données et en vérifiant régulièrement les données pour identifier les lacunes, les entreprises peuvent mettre en place des systèmes qui deviennent plus fiables et plus utiles au fil du temps.

McKinsey estimant que l IA générative pourrait apporter une valeur annuelle de 2,6 à 4,4 billions de dollars, les entreprises disposant d'une qualité de données de premier ordre seront les mieux placées pour saisir ces opportunités émergentes.

FAQ

Comment la validation des données par l'IA améliore-t-elle la précision et la fiabilité des données de l'entreprise ?

La validation des données alimentée par l'IA élimine les difficultés liées au maintien d'ensembles de données précis et fiables en repérant et en corrigeant automatiquement les erreurs, en comblant les lacunes et en corrigeant les incohérences au fur et à mesure qu'elles se produisent. Cela signifie que vos données restent propres et fiables sans nécessiter des heures de travail manuel.

En simplifiant le traitement des données et en réduisant les risques d'erreur humaine, la validation par l'IA permet non seulement de gagner un temps précieux, mais aussi d'éviter des erreurs coûteuses. Le résultat ? Des données auxquelles vous pouvez vous fier pour prendre des décisions plus intelligentes et alimenter la croissance de votre entreprise.

Quels sont les principaux avantages d'un cadre de gouvernance données et comment améliore-t-il la qualité des données ?

Un cadre de gouvernance données apporte une série d'avantages qui améliorent directement la qualité de vos données. Il garantit que vos données sont exactes, cohérenteset fiablesLe système d'information sur les données est une ressource fiable qui permet de prendre des décisions éclairées. En outre, il aide les organisations à rester en conformité avec les réglementations, réduit les risques liés à un mauvais traitement des données et renforce l'efficacité opérationnelle globale.

Lorsque les organisations adoptent un cadre solide de gouvernance données, elles peuvent simplifier leurs processus, réduire les erreurs et renforcer la confiance dans leurs données. Cela permet non seulement de prendre des décisions plus judicieuses, mais aussi d'aligner les pratiques de gestion des données sur les objectifs plus larges de l'entreprise, ouvrant ainsi la voie à une réussite à long terme.

Comment l'intégration et la standardisation évolutif des données améliorent-elles la gestion des données et la prise de décision des entreprises ?

L'intégration et la normalisation des données évolutif simplifient la façon dont les organisations gèrent leurs données en fusionnant des informations provenant de différentes sources dans un format unique et uniforme. Cette approche minimise les erreurs, supprime les données en double et garantit l'exactitude et la fiabilité des informations pour l'analyse.

Lorsque les données sont normalisées, les entreprises peuvent automatiser les flux de travail et gérer des quantités croissantes de données de manière transparente, tout en maintenant des normes de haute qualité. Le résultat ? Une meilleure efficacité opérationnelle et des informations plus fiables qui permettent de prendre des décisions plus judicieuses dans l'ensemble de l'entreprise.

L'IA ne peut pas réussir avec des données défectueuses. Une fois votre infrastructure en place, l'observabilité continue permet de s'assurer qu'elle reste saine, précise et prête à l'action.

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