# Meilleur Outils de qualité des données - Page 7 *By [Shalaka Joshi](https://research.g2.com/insights/author/shalaka-joshi)* Les outils de qualité des données analysent des ensembles d'informations et identifient les données incorrectes, incomplètes ou mal formatées. Après avoir profilé les préoccupations liées aux données, les outils de qualité des données nettoient ou corrigent ces données en fonction de directives préalablement établies. La suppression, la modification, l'ajout et la fusion sont des méthodes courantes de nettoyage ou de correction des ensembles de données ; les analystes de données, les spécialistes du marketing et les commerciaux ne sont que quelques-uns des postes qui bénéficient de l'utilisation des solutions de qualité des données. En ciblant et en nettoyant les listes de données, les logiciels de qualité des données permettent aux entreprises d'établir et de maintenir des normes élevées en matière d'intégrité des données. Ces solutions sont également utiles pour garantir que les données respectent ces normes, en fonction des réglementations requises par l'industrie, le marché ou en interne. Ce processus de maintien de l'intégrité des données améliore la fiabilité de ces informations pour une utilisation commerciale. Les ensembles de données peuvent aller des informations de contact des clients à des statistiques financières détaillées et bien plus encore. Les produits logiciels de qualité des données peuvent également partager des fonctionnalités ou coexister avec des [logiciels de gestion des données maîtres (MDM)](https://www.g2.com/categories/master-data-management-mdm), des [logiciels d'intégration de données](https://www.g2.com/categories/data-integration), ou des [logiciels de big data](https://www.g2.com/categories/big-data). Bien que tangents aux solutions de qualité des données d'un point de vue fonctionnel, les [logiciels de vérification d'adresse](https://g2.com/categories/address-verification) diffèrent par leurs cas d'utilisation distincts, leur concentration sur les données de localisation physique et leur dépendance à des sources de données de localisation autorisées pour vérifier l'exactitude. Pour être inclus dans la catégorie Qualité des données, un produit doit : - Permettre le profilage des données et identifier les anomalies de données - Fournir des fonctionnalités de nettoyage de données de base telles que la fusion, l'ajout et la suppression d'enregistrements - Permettre la modification et la standardisation des données en fonction de règles prédéfinies - Permettre des options de nettoyage automatisées et manuelles - Offrir des mesures préventives pour préserver l'intégrité des données ## How Many Outils de qualité des données Products Does G2 Track? **Total Products under this Category:** 244 ### Category Stats (May 2026) - **Average Rating**: 4.48/5 - **New Reviews This Quarter**: 128 - **Buyer Segments**: Marché intermédiaire 46% │ Entreprise 28% │ Petite entreprise 27% - **Top Trending Product**: QuerySurge (+0.041) *Last updated: May 31, 2026* ## How Does G2 Rank Outils de qualité des données Products? **Pourquoi vous pouvez faire confiance aux classements de logiciels de G2:** - 30 Analystes et experts en données - 8,800+ Avis authentiques - 244+ Produits - Classements impartiaux Les classements de logiciels de G2 sont basés sur des avis d'utilisateurs vérifiés, une modération rigoureuse et une méthodologie de recherche cohérente maintenue par une équipe d'analystes et d'experts en données. Chaque produit est mesuré selon les mêmes critères transparents, sans placement payant ni influence du vendeur. Bien que les avis reflètent des expériences utilisateur réelles, qui peuvent être subjectives, ils offrent un aperçu précieux de la performance des logiciels entre les mains de professionnels. Ensemble, ces contributions alimentent le G2 Score, une manière standardisée de comparer les outils dans chaque catégorie. ## Which Outils de qualité des données Is Best for Your Use Case? - **Leader :** [SAS Viya](https://www.g2.com/fr/products/sas-sas-viya/reviews) - **Meilleur performeur :** [Traction Complete](https://www.g2.com/fr/products/traction-complete/reviews) - **Le plus facile à utiliser :** [Findymail](https://www.g2.com/fr/products/findymail/reviews) - **Tendance :** [Traction Complete](https://www.g2.com/fr/products/traction-complete/reviews) - **Meilleur logiciel gratuit :** [Insycle](https://www.g2.com/fr/products/insycle/reviews) --- **Sponsored** ### QuerySurge QuerySurge est une plateforme de qualité des données de niveau entreprise qui exploite l'IA pour automatiser en continu la validation des données dans l'ensemble de votre écosystème - des entrepôts de données et des lacs de données volumineux aux rapports BI et aux applications d'entreprise. Avec la création de tests alimentée par l'IA, une architecture évolutive et l'intégration DevOps pour Data CI/CD leader, QuerySurge assure l'intégrité des données à chaque étape du pipeline. Cas d'utilisation de la validation automatisée des données : QuerySurge fournit une solution intelligente, pilotée par l'IA, de validation des données et de test ETL pour vos besoins de tests automatisés. - Test d'entrepôt de données / ETL - Test de Big Data - DevOps pour les données / Tests continus - Test de migration de données - Test de rapports de Business Intelligence (BI) - Test de données d'applications d'entreprise Ce que QuerySurge fournit : - Automatisation de votre processus manuel de validation et de test des données - Facilité d'utilisation, fonctionnalités low-code/no-code - Capacités d'IA générative pour la création de tests - Tests sur plus de 200 plateformes de données - Intégration dans votre pipeline CI/CD DataOps - Accélération de votre analyse de données - Assurance de la conformité réglementaire Caractéristiques clés : - L'assistant de connexion de données fournit un moyen facile de se connecter à vos magasins de données - L'assistant de requête visuelle construit des tests de table à table et de colonne à colonne sans écrire de SQL - Le module d'IA générative crée automatiquement des tests de transformation en masse - DevOps pour les données fournit une API RESTful avec plus de 110 appels et une documentation Swagger et s'intègre dans les pipelines CI/CD - Créez des tests personnalisés et modularisez les fonctions avec des extraits, définissez des seuils, mettez en scène des données, vérifiez les types de données et les lignes en double, effectuez une recherche en texte intégral et étiquetez les actifs - Planifiez des tests pour qu'ils s'exécutent immédiatement, à une date et une heure prédéterminées, ou après tout événement d'une solution de gestion de build/release, CI/CD, DevOps ou de test - Prise en charge multi-projets dans une seule instance, nouvel utilisateur administrateur global, affectez des utilisateurs et des agents, importez et exportez des projets, et rapports de journal d'activité des utilisateurs - Les webhooks fournissent des intégrations en temps réel avec les outils DevOps, CI/CD, de gestion des tests et d'alerte - Ready-for-Analytics fournit une intégration transparente avec QuerySurge et votre outil BI ou Metabase open-source pour créer des rapports et des tableaux de bord personnalisés et obtenir des informations plus approfondies et en temps réel sur vos flux de travail de validation des données et de test ETL - Les tableaux de bord d'analyse de données et les rapports d'intelligence des données suivent, analysent et communiquent la qualité des données [Visiter le site web](https://www.g2.com/fr/external_clickthroughs/record?secure%5Bad_program%5D=ppc&secure%5Bad_slot%5D=category_product_list&secure%5Bcategory_id%5D=74&secure%5Bdisplayable_resource_id%5D=74&secure%5Bdisplayable_resource_type%5D=Category&secure%5Bmedium%5D=sponsored&secure%5Bplacement_reason%5D=page_category&secure%5Bplacement_resource_ids%5D%5B%5D=74&secure%5Bprioritized%5D=false&secure%5Bproduct_id%5D=54942&secure%5Bresource_id%5D=74&secure%5Bresource_type%5D=Category&secure%5Bsource_type%5D=category_page&secure%5Bsource_url%5D=https%3A%2F%2Fwww.g2.com%2Ffr%2Fcategories%2Fdata-quality%3Fpage%3D7%26segment%3Dall&secure%5Btoken%5D=a7db55276e2c95c6ca838c618e4457f0cf0cdf95efe6328574eae5f39c347974&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.querysurge.com%2Fget-started%2Fprivate-demo%3Futm_source%3DG2%26utm_medium%3Dcpc%26utm_campaign%3DG2-reviews&secure%5Burl_type%5D=book_demo) --- ## What Are the Top-Rated Outils de qualité des données Products in 2026? ### 1. [Data Integrity Suite](https://www.g2.com/fr/products/data-integrity-suite/reviews) La Precisely Data Integrity Suite est une solution de gestion des données unifiée composée de services cloud interopérables qui intègrent, améliorent, gouvernent, enrichissent et analysent vos données à chaque étape de leur cycle de vie. **Who Is the Company Behind Data Integrity Suite?** - **Vendeur:** [Precisely](https://www.g2.com/fr/sellers/precisely-0b25c016-ffa5-4f51-9d9e-fcbc9f54cc55) - **Emplacement du siège social:** Burlington, Massachusetts - **Twitter:** @PreciselyData (3,970 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/64863146/ (2,962 employés sur LinkedIn®) ### 2. [Datameer](https://www.g2.com/fr/products/datameer/reviews) Datameer révolutionne la transformation des données avec une approche low-code, approuvée par les grandes entreprises mondiales. Transformez et publiez des données de manière transparente sans code et SQL, simplifiant les tâches complexes d'ingénierie des données. Donnez à vos équipes de données les moyens de prendre des décisions éclairées en toute confiance tout en réduisant les coûts et en garantissant des analyses en libre-service responsables. **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 24 **How Do G2 Users Rate Datameer?** - **Qualité du support:** 7.7/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Datameer?** - **Vendeur:** [Datameer](https://www.g2.com/fr/sellers/datameer) - **Année de fondation:** 2009 - **Emplacement du siège social:** San Francisco, CA - **Twitter:** @datameer (11,218 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/972396/ (166 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Technologie de l'information et services - **Company Size:** 63% Entreprise, 21% Marché intermédiaire ### 3. [DataPeak](https://www.g2.com/fr/products/datapeak/reviews) Les outils de données traditionnels sont souvent insuffisants pour des entreprises comme la vôtre. Ils sont soit trop complexes, nécessitant des spécialistes en informatique ou des data scientists pour les gérer, soit trop limités, vous obligeant à jongler avec plusieurs systèmes pour obtenir les informations dont vous avez besoin. C'est pourquoi nous avons créé DataPeak : une plateforme sans code, alimentée par l'IA, qui combine la transformation des données, l'automatisation et l'analyse en temps réel en une solution intuitive. Avec DataPeak, vous pouvez : • Unifier vos données : Éliminez les silos en consolidant toutes vos données en une seule source. • Automatiser les flux de travail répétitifs : Laissez l'IA gérer les tâches fastidieuses. • Obtenir des informations exploitables en temps réel : Prenez des décisions plus intelligentes et plus rapides sans attendre. Ce qui distingue DataPeak : • Simplicité : Conçu pour les utilisateurs non techniques, permettant à n'importe qui dans votre équipe de gérer, automatiser et analyser les données facilement. • Accessibilité financière : Puissance de niveau entreprise sans le prix d'entreprise, le rendant accessible aux entreprises en croissance. • Évolutivité : Conçu pour croître, que vous soyez une petite startup ou en pleine expansion. **Who Is the Company Behind DataPeak?** - **Vendeur:** [FactR Limited](https://www.g2.com/fr/sellers/factr-limited) - **Année de fondation:** 2018 - **Emplacement du siège social:** Paris, CA - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/11785407 (9 employés sur LinkedIn®) ### 4. [Data Quality App for Dynamics 365 & Power Apps](https://www.g2.com/fr/products/data-quality-app-for-dynamics-365-power-apps/reviews) Add-on révolutionnaire de gestion de la qualité des données pour Dynamics 365 et Power Apps Les enregistrements en double et les données incorrectes hantent-ils votre système, causant des inefficacités et des maux de tête ? L'application Data Quality est là pour révolutionner votre gestion des données. Préparez-vous à vivre la perfection et la précision des données comme jamais auparavant. Notre add-on révolutionnaire garantit que vous disposez de données précises et complètes sur toutes les entités, permettant à votre entreprise de prendre des décisions éclairées en toute confiance. Avantages : Des données fiables et nettoyées soutiennent des décisions efficaces qui aident à dynamiser votre entreprise et la satisfaction client. De nouvelles fonctionnalités garantissent une précision des données encore plus élevée, contribuant à un meilleur engagement client. Des données précises aideront votre entreprise à délivrer les bons messages au bon moment dans le parcours client. Économisez du temps et de l'argent sur la remédiation des données, augmentant votre retour sur investissement sur les actifs de données. Profitez de vos données en utilisant la technologie IA. Caractéristiques clés : Créez et gérez des règles de qualité des données personnalisées pour toute entité. Créez et gérez des règles de détection de doublons personnalisées pour toute entité. Algorithme Phonetic Fields indexant les données par son, tel que prononcé et avec un taux de correction de 99 %. Obtenez un aperçu des données dupliquées. Empêchez la création de doublons sur toutes les entités pour les utilisateurs et les intégrations. Fusionnez les enregistrements en utilisant la logique intégrée pour définir un maître. Détection avancée en temps réel capturant les doublons avant qu'ils ne soient créés. Recevez des alertes en temps réel des violations de règles avec des niveaux de gravité variés. Contrôlez la capacité à enregistrer un enregistrement en fonction de la gravité de la règle. Recherchez des règles de qualité des données en utilisant la recherche avancée ou ajoutez-les au tableau de bord. Recherchez toute entité ayant des avertissements ou des erreurs dues aux règles de qualité des données. Aucun accès externe aux données. Aucun développement d'API nécessaire. Entièrement intégré à Dynamics 365 et Power Apps. Dernières mises à jour : Règles de qualité des données révolutionnaires. Algorithme Phonetic Fields indexant les données par son. Ignorer les enregistrements lors de la fusion manuelle. Supprimer les enregistrements lors de la fusion manuelle. Personnalisez les champs disponibles pour la fusion manuelle. Notification dynamique de doublons avant d'enregistrer l'enregistrement. Fusion manuelle des enregistrements de votre choix. Fusion multi-enregistrements en mélangeant et assortissant les attributs manuellement à partir de plusieurs enregistrements en double. Capacités de service en arrière-plan plus robustes telles que la planification de plusieurs tâches. Prend en charge l'interface unifiée. Service en arrière-plan. Pour plus d'informations, visitez https://dataqualityapp.com **Who Is the Company Behind Data Quality App for Dynamics 365 & Power Apps?** - **Vendeur:** [Techdio A/S](https://www.g2.com/fr/sellers/techdio-a-s) - **Année de fondation:** 2015 - **Emplacement du siège social:** Hellerup, DK - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/techdio/ (2 employés sur LinkedIn®) ### 5. [Data Quality Helper](https://www.g2.com/fr/products/data-quality-helper/reviews) Votre organisation Salesforce a-t-elle des problèmes de données incomplètes, invalides ou en double ? Ou un nettoyage et une suppression appropriés ? Cela pourrait-il nuire aux affaires et à l'utilisation de Salesforce et de l'IA ? Data Quality Helper—désormais avec la fonctionnalité nouvellement ajoutée de l'application Storage Helper—offre une approche unique et complète pour améliorer la gouvernance des données dans les organisations Salesforce. Cette solution propose des règles améliorées pour la validation des données (dure et douce), la résolution des données en double et les règles de nettoyage des données, offrant un niveau de personnalisation, de flexibilité et d'utilisabilité supérieur aux outils de qualité des données par défaut de Salesforce. - Les administrateurs ont un contrôle total lors de la conception des règles pour répondre aux besoins de votre organisation. - Les utilisateurs sont informés avec des avertissements personnalisés par l'administrateur, puis sont habilités avec des outils faciles à utiliser pour corriger les enregistrements affectés sur place. - Les listes de composants web Lightning, générées automatiquement en temps réel, fournissent une vue à l'échelle de l'organisation de chaque enregistrement pouvant nécessiter une amélioration de la qualité, avec des liens directs pour une action rapide. - Notifications sur les limites de stockage, outils pour une suppression de masse automatique ou manuelle sécurisée—soit programmée, soit ad hoc, et options pour prévisualiser avant ou restaurer après suppression. Avec cette application, vous pouvez centraliser un processus uniforme de création et de mise à jour des données, fournissant les outils aux utilisateurs pour effectuer les modifications nécessaires et améliorer la qualité des données, tout en gérant efficacement les responsabilités de stockage et de suppression des données. En termes simples, Data Quality Helper améliorera la gouvernance des données Salesforce pour tout type d'organisation. **Average Rating:** 4.7/5.0 **Total Reviews:** 3 **How Do G2 Users Rate Data Quality Helper?** - **Qualité du support:** 9.4/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Data Quality Helper?** - **Vendeur:** [Passage Technology](https://www.g2.com/fr/sellers/passage-technology-639e8892-81c9-4889-99b8-762b61377a18) - **Année de fondation:** 2008 - **Emplacement du siège social:** Lake Forest, IL - **Twitter:** @passagetech (403 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/681047/ (30 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 50% Entreprise, 50% Petite entreprise ### 6. [Data Quality Management in SAP](https://www.g2.com/fr/products/data-quality-management-in-sap/reviews) Les exigences concernant la qualité des données maîtresses augmentent car elles sont une condition de base pour le succès de votre entreprise. **Who Is the Company Behind Data Quality Management in SAP?** - **Vendeur:** [ISO Travel Solutions](https://www.g2.com/fr/sellers/iso-travel-solutions) - **Année de fondation:** 1979 - **Emplacement du siège social:** Nuremberg, Bavaria, Germany - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/iso-gruppe (450 employés sur LinkedIn®) ### 7. [Data Quality Manager](https://www.g2.com/fr/products/data-quality-manager/reviews) Avec NodeGraph, vous pouvez visualiser, analyser et comprendre votre environnement Qlik de manière intuitive. Nous vous permettons de visualiser la lignée des données derrière votre tableau de bord Qlik en affichant votre solution Qlik depuis la source de données jusqu'à l'application utilisateur final. **Who Is the Company Behind Data Quality Manager?** - **Vendeur:** [NodeGraph](https://www.g2.com/fr/sellers/nodegraph) - **Année de fondation:** 1993 - **Emplacement du siège social:** King of Prussia, Pennsylvania, United States - **Twitter:** @node_graph (416 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/qlik (4,349 employés sur LinkedIn®) ### 8. [Data Quality Manager](https://www.g2.com/fr/products/basecap-analytics-data-quality-manager/reviews) Transformez la surcharge d'informations en perspectives exploitables. BaseCap est le traqueur intelligent de la santé des données qui vous aide à diagnostiquer et résoudre les défis commerciaux. Pour réparer les processus défaillants, vous devez d'abord améliorer la santé des données sur lesquelles ils reposent. Sur la plateforme BaseCap, toutes vos équipes peuvent valider et transformer les données de votre organisation pour améliorer leur qualité et alimenter les processus commerciaux automatisés. BaseCap permet à chaque utilisateur de : \> Détecter les erreurs de données coûteuses \> Réconcilier les systèmes d'information \> Éliminer le risque de non-conformité \> Automatiser les tâches fastidieuses La santé des données est la santé des affaires. Prenez le pouls de votre entreprise avec BaseCap. En savoir plus sur notre solution facile à déployer pour vos défis commerciaux les plus tenaces en visitant www.basecapanalytics.com/platform. **Who Is the Company Behind Data Quality Manager?** - **Vendeur:** [BaseCap Analytics](https://www.g2.com/fr/sellers/basecap-analytics) - **Année de fondation:** 2012 - **Emplacement du siège social:** New York, US - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/basecap-analytics-inc-/ (19 employés sur LinkedIn®) ### 9. [Data Quality Score for jira](https://www.g2.com/fr/products/data-quality-score-for-jira/reviews) Data Quality Score for Jira est une application Atlassian Forge qui fournit des évaluations de qualité complètes directement dans votre flux de travail Jira. Analysez les fichiers CSV, JSON et XLSX avec des scores intelligents de complétude, de cohérence et de validité. **Who Is the Company Behind Data Quality Score for jira?** - **Vendeur:** [SysWisdom](https://www.g2.com/fr/sellers/syswisdom) - **Année de fondation:** 2024 - **Emplacement du siège social:** Canton, US - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/syswisdom-ai/ (2 employés sur LinkedIn®) ### 10. [Datastreams.io](https://www.g2.com/fr/products/datastreams-io/reviews) Le Data Stream Manager (DSM) est une application conçue pour gérer instantanément la gestion des données numériques mondiales. **Who Is the Company Behind Datastreams.io?** - **Vendeur:** [datastreams.io](https://www.g2.com/fr/sellers/datastreams-io) - **Année de fondation:** 2019 - **Emplacement du siège social:** Brainport Region, NL - **Twitter:** @datastreams_io (724 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/datastreams-io (4 employés sur LinkedIn®) ### 11. [DataTools](https://www.g2.com/fr/products/datatools/reviews) DataTools est une entreprise australienne innovante de solutions logicielles qui fournit des logiciels de qualité de données de premier plan aux organisations australiennes et néo-zélandaises depuis près de trois décennies. DataTools a commencé au début des années 90 en fournissant des services de données sophistiqués à de nombreuses grandes entreprises australiennes qui ont constaté que les offres logicielles de l'époque provenant de l'étranger ne savaient pas comment traiter au mieux les données australiennes. Notre vaste expérience dans la transformation de données australiennes de mauvaise qualité en données de noms et d'adresses de haute qualité a été traduite par la création du premier logiciel de qualité de données facile à utiliser et abordable en Australie, spécifiquement conçu pour traiter les données australiennes. Avec le passage aux logiciels basés sur le cloud, aux outils de plugin innovants et au Software as a Service (SaaS), DataTools est une fois de plus à la pointe. Nos nouvelles offres logicielles offrent la flexibilité, l'évolutivité et la facilité d'accès vers lesquelles les clients se dirigent, tout en respectant notre promesse de logiciels de qualité avec un support illimité. Offres de DataTools : Produits : • Validation d'adresse : Formater, nettoyer, réparer et vérifier les adresses avec une précision de 100 %. • Capture d'adresse : Capturer les adresses plus précisément, plus rapidement et avec moins d'effort. • Validation d'email : Vérifier et valider les adresses email en temps réel. • Validation de téléphone : Vérifier et valider les numéros de ligne fixe ou mobile en temps réel. • Solutions de publipostage professionnel : Facile à utiliser, du point-and-click aux solutions intégrées. • Listes d'adresses australiennes : Une plateforme conçue pour l'achat de données d'adresses australiennes en vrac. La différence DataTools. Pourquoi les leaders de l'industrie choisissent DataTools : • Sécurité à toute épreuve. C'est DataTools : Assurer que les données sont sécurisées de toutes les manières possibles. • Fiabilité : Cohérent, prévisible, évolutif et plus encore... • DataTools Human Touch™ : Modèles d'apprentissage automatique et d'IA pour lire et comprendre les adresses. • Plus de sources de données : Utiliser des ensembles de données australiennes, néo-zélandaises et internationales pour obtenir des adresses précises. • Mise en œuvre simple : Utiliser des services web et des API faciles à utiliser pour l'adresse, le téléphone, l'email et le géocodage. **Who Is the Company Behind DataTools?** - **Vendeur:** [DataTools](https://www.g2.com/fr/sellers/datatools) - **Année de fondation:** 1994 - **Emplacement du siège social:** Bella Vista, AU - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/datatools (189 employés sur LinkedIn®) ### 12. [Datavid](https://www.g2.com/fr/products/datavid/reviews) Datavid aide les grandes organisations à extraire une valeur supplémentaire des données non structurées telles que les documents Word, les fichiers XML / HTML, les images, les vidéos, les présentations, et bien plus encore. Les consultants experts de Datavid ont des décennies d'expérience dans la résolution de problèmes de données complexes ; de la recherche avancée à l'exploration de données en passant par l'intégration de multiples sources. Datavid offre une valeur unique en tirant le meilleur parti de votre infrastructure existante, en proposant des plans architecturaux clairs avant que des modifications ne soient apportées. Découvrez comment tirer le meilleur parti de vos données avec une consultation gratuite de 30 minutes sur le site Web de Datavid. **Who Is the Company Behind Datavid?** - **Vendeur:** [Datavid](https://www.g2.com/fr/sellers/datavid) - **Année de fondation:** 2018 - **Emplacement du siège social:** London, GB - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/datavid (87 employés sur LinkedIn®) ### 13. [dataX.ai](https://www.g2.com/fr/products/datax-ai/reviews) dataX.ai est une entreprise pionnière en science des données spécialisée dans les solutions automatisées pour le contenu produit du commerce électronique B2B. Notre objectif est de minimiser l'effort manuel dans le traitement et la gestion des données, en améliorant la précision et en permettant des opérations évolutives. Avec plus d'une décennie d'expérience dans la création de solutions alimentées par l'IA, nous sommes devenus un partenaire de confiance pour les gestionnaires de contenu électronique, où l'innovation rencontre la précision dans l'exécution de flux de travail de données transparents. Basés à Plano, Texas, nous avons des bureaux répartis en Inde et au Japon, permettant aux entreprises modernes de rester agiles, compétitives et de prospérer à l'ère numérique. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 4 **How Do G2 Users Rate dataX.ai?** - **Qualité du support:** 8.9/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind dataX.ai?** - **Vendeur:** [CrowdANALYTIX](https://www.g2.com/fr/sellers/crowdanalytix) - **Année de fondation:** 2012 - **Emplacement du siège social:** Plano, US - **Twitter:** @data_x_ai (16 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/crowdanalytix (115 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 50% Petite entreprise, 25% Marché intermédiaire ### 14. [DBIQ](https://www.g2.com/fr/products/dbiq/reviews) DB/IQ est une solution logicielle conçue pour évaluer et améliorer le niveau de qualité et de maintenabilité des applications Db2 pour z/OS avant leur déploiement dans votre environnement de production. DB/IQ automatise le processus de contrôle qualité selon des critères de performance, de maintenabilité et de scalabilité. DB/IQ analyse et effectue des vérifications sur tout le code SQL ; qu'il soit sous forme source, dans un DBRM résultant du préprocesseur Db2, dans tout SQL basé sur le catalogue (plans, packages, vues, MQTs, déclencheurs, etc.), ou en tant que SQL exécuté dynamiquement. • Vérifiez la qualité de tout code SQL selon les normes définies par l'organisation • Plus de 350 règles de qualité sont disponibles « prêtes à l'emploi » et peuvent être personnalisées selon vos exigences et SLA • Fournissez aux développeurs un contrôle qualité interactif et une fonctionnalité EXPLAIN complète pour toutes les instructions SQL • Alertez et éventuellement rejetez les programmes qui violent les règles de qualité Les contrôles peuvent être déclenchés à la demande par les développeurs, directement dans leurs environnements de développement mainframe ou Eclipse, et automatiquement en mode batch lors des procédures de livraison. **Who Is the Company Behind DBIQ?** - **Vendeur:** [Infotel](https://www.g2.com/fr/sellers/infotel-a5b2f5ae-4f1a-45e9-be5c-359ba8a9f48d) - **Année de fondation:** 1986 - **Emplacement du siège social:** Blagnac, FR - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/infotel-software/ (15 employés sur LinkedIn®) ### 15. [DeDupeD](https://www.g2.com/fr/products/deduped/reviews) DeDupeD est une application de productivité qui aide à détecter et gérer les enregistrements en double non seulement pour Lead, Contact, Compte ou Cas, mais aussi pour d'autres entités Dynamics 365 CRM (OOB ou personnalisées). **Who Is the Company Behind DeDupeD?** - **Vendeur:** [Inogic](https://www.g2.com/fr/sellers/inogic) - **Année de fondation:** 2006 - **Emplacement du siège social:** Navi Mumbai, IN - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/inogicindia/ (151 employés sur LinkedIn®) ### 16. [digna](https://www.g2.com/fr/products/digna/reviews) Plateforme européenne de qualité des données et d'observabilité alimentée par l'IA avec cinq capacités modulaires — anomalies, analyses, ponctualité, validation et suivi de schéma — conçue pour fonctionner entièrement dans votre environnement pour une confidentialité et un contrôle maximum. **Who Is the Company Behind digna?** - **Vendeur:** [digna](https://www.g2.com/fr/sellers/digna) - **Année de fondation:** 2020 - **Emplacement du siège social:** Vienna, Austria - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/dextai/ ### 17. [DQ for Excel™](https://www.g2.com/fr/products/dq-for-excel/reviews) DQ pour Excel™ fonctionne directement dans Microsoft Excel, c'est familier et facile à utiliser ! Téléchargez simplement vos données clients dans Microsoft Excel et utilisez notre plugin, disponible dans le magasin Office, pour améliorer la qualité de vos données. DQ pour Excel™ fonctionne via DQ on Demand™, notre plateforme d'amélioration de la qualité des données. Importez des données de presque n'importe quelle source, préparez-les, maîtrisez-les et perfectionnez-les ; puis téléchargez-les de nouveau vers presque n'importe quelle cible. Traitez des centaines de milliers d'enregistrements à la fois et ne payez que pour votre utilisation sur un modèle d'abonnement basé sur des crédits. **Who Is the Company Behind DQ for Excel™?** - **Vendeur:** [DQ Global](https://www.g2.com/fr/sellers/dq-global) - **Année de fondation:** 1995 - **Emplacement du siège social:** Lee-on-the-Solent, GB - **Twitter:** @DQ_Global (1,297 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/dq-global (12 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Entreprise ### 18. [DQGateway](https://www.g2.com/fr/products/dqgateway/reviews) DQGateway permet aux entreprises de toutes tailles d'atteindre des données complètes, précises et cohérentes grâce à son interface sans code, une première dans l'industrie. Piloté par l'IA et hautement configurable, DQGateway aborde même les scénarios les plus complexes. Son moteur de règles complet et ses services de personnalisation garantissent un ajustement parfait à vos besoins. Améliorez la qualité des données, rationalisez la prise de décision et gagnez un avantage concurrentiel avec DQGateway. 2. Description des fonctionnalités : a. Connectivité des sources de données : Qualité des données sans effort sur toutes les sources : DQGateway se connecte à plus de 50 sources de données avec des connecteurs préconstruits. Des connecteurs personnalisés sont disponibles pour des besoins uniques. b. Dépendance aux compétences pour la configuration des règles de qualité des données : Aucune programmation requise : L'interface sans code de DQGateway permet même aux utilisateurs métier de définir facilement des contrôles de qualité des données. Dites adieu aux limitations de codage. c. Vérifications ou règles de qualité complètes : Configurabilité inégalée : DQGateway dispose du moteur de règles le plus complet, avec des vérifications préconfigurées, la création de règles personnalisées et un nettoyage des données piloté par l'IA. Assurez-vous que la qualité des données répond à vos normes exactes. d. Profilage des données : Analyse approfondie de vos données : DQGateway offre un profilage des données complet avec des visualisations perspicaces. Identifiez les anomalies, les motifs et les données sensibles pour une compréhension complète des données. e. Gouvernance des données : Informations en temps réel, rapports exploitables : DQGateway fournit un tableau de bord unifié avec des informations en temps réel sur la qualité des données. Des rapports détaillés, des alertes et des widgets personnalisables permettent une prise de décision éclairée. f. Exécution non supervisée : Qualité des données automatisée, 24/7 : DQGateway automatise tous les contrôles de qualité des données configurés, libérant votre équipe pour se concentrer sur des initiatives stratégiques. Profitez d'une intégrité des données ininterrompue avec un effort minimal. g. Opérations de données agiles : Qualité des données en amont : DQGateway s'intègre parfaitement aux outils DevOps (Jenkins, ADO, GitHub) pour des tests et validations de données continus. Intégrez la qualité des données dans votre processus de développement dès le début. h. Requête de données interactive : Analyse de données simplifiée : L'interface de requête interactive de DQGateway vous permet de requêter directement les données sources au sein de la plateforme pour une expérience unifiée. i. Pas de verrouillage fournisseur : Liberté et flexibilité : DQGateway privilégie votre contrôle. L'interface sans code permet aux utilisateurs métier de gérer les règles de qualité des données, et la version sous licence offre un accès au code source pour une personnalisation ultime. j. Facilite la personnalisation : Adapté à vos besoins : DQGateway va au-delà des fonctionnalités prêtes à l'emploi. Nous offrons des personnalisations et le développement de fonctionnalités spécifiques à vos exigences uniques. **Who Is the Company Behind DQGateway?** - **Vendeur:** [Kairos Technologies](https://www.g2.com/fr/sellers/kairos-technologies) - **Année de fondation:** 2003 - **Emplacement du siège social:** Irving, Texas, United States - **Twitter:** @KairosTechInc (872 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/kairos-technologies-inc/?originalSubdomain=in (332 employés sur LinkedIn®) ### 19. [Easy View](https://www.g2.com/fr/products/fortra-easy-view/reviews) Un KeyRbot fait partie de Fortra (le nouveau visage de HelpSystems) est fier de faire partie du portefeuille complet de cybersécurité de Fortra. Fortra simplifie le paysage complexe de la cybersécurité d'aujourd'hui en réunissant des produits complémentaires pour résoudre les problèmes de manière innovante. Ces solutions intégrées et évolutives répondent aux défis en constante évolution auxquels vous êtes confronté pour protéger votre organisation. Avec l'aide de la puissante protection d'Easy View et d'autres, Fortra est votre allié infatigable, là pour vous à chaque étape de votre parcours de cybersécurité. **Who Is the Company Behind Easy View?** - **Vendeur:** [Fortra](https://www.g2.com/fr/sellers/fortra) - **Année de fondation:** 1982 - **Emplacement du siège social:** Eden Prairie, Minnesota - **Twitter:** @fortraofficial (2,769 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/fortra (1,738 employés sur LinkedIn®) ### 20. [EigenRules- Auto Discover Data Quality Rules](https://www.g2.com/fr/products/eigenrules-auto-discover-data-quality-rules/reviews) EigenRules est un logiciel alimenté par l'IA/ML conçu pour découvrir de manière autonome les règles essentielles de qualité des données directement à partir de vos ensembles de données. En pointant simplement EigenRules vers vos données, il analyse et génère des règles critiques de qualité des données en anglais simple en quelques minutes, rationalisant le processus de validation des données et accélérant l'intégration de nouvelles sources de données ou applications. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Analyse pilotée par l'IA/ML : Utilise des algorithmes avancés pour comprendre les comportements de données attendus et identifier les règles essentielles de qualité des données nécessaires à la validation. - Découverte complète des règles : Découvre automatiquement des règles dans les six dimensions de la qualité des données : complétude, unicité, conformité, validité, cohérence et précision. - Sortie en anglais simple : Présente les règles découvertes dans un format facilement compréhensible, facilitant une compréhension et une mise en œuvre rapides. - Déploiement rapide : Réduit considérablement le temps nécessaire pour établir des règles de qualité des données, passant de semaines d'efforts manuels à quelques minutes. - Intégration avec les processus existants : Complète les règles existantes en identifiant les lacunes et en augmentant les cadres actuels de qualité des données. Valeur principale et problème résolu : EigenRules répond au défi d'établir efficacement des règles complètes de qualité des données sans intervention manuelle extensive. En automatisant le processus de découverte, il permet aux experts en la matière de se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée, réduit le temps de mise sur le marché pour les nouvelles initiatives de données et assure une validation robuste des données. Cela conduit à une fiabilité accrue des données, à une prise de décision améliorée et à des économies de coûts significatives dans les processus de gestion des données. **Who Is the Company Behind EigenRules- Auto Discover Data Quality Rules?** - **Vendeur:** [FirstEigen](https://www.g2.com/fr/sellers/firsteigen) - **Année de fondation:** 2015 - **Emplacement du siège social:** Naperville, US - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/firsteigen/ (35 employés sur LinkedIn®) ### 21. [Emport](https://www.g2.com/fr/products/emport/reviews) Emport utilise l'IA pour cartographier automatiquement, valider et filtrer vos contacts avant qu'ils n'atteignent HubSpot. **Who Is the Company Behind Emport?** - **Vendeur:** [Emport](https://www.g2.com/fr/sellers/emport) - **Année de fondation:** 2026 - **Emplacement du siège social:** N/A - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/emport-io/ (1 employés sur LinkedIn®) ### 22. [Expanso](https://www.g2.com/fr/products/expanso/reviews) Expanso est une plateforme d'orchestration de données distribuée qui permet aux organisations de déployer, gérer et gouverner des pipelines de données à travers des environnements cloud, sur site et en périphérie. Elle permet aux équipes de traiter et de contrôler les données là où elles sont générées, réduisant ainsi les coûts, améliorant les performances et garantissant la conformité grâce à un plan de contrôle unifié conçu pour l'évolutivité et la fiabilité. **Who Is the Company Behind Expanso?** - **Vendeur:** [Expanso](https://www.g2.com/fr/sellers/expanso) - **Année de fondation:** 2023 - **Emplacement du siège social:** Seattle, US - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/expanso-io (13 employés sur LinkedIn®) ### 23. [Experian Address Validation and Verification (UK)](https://www.g2.com/fr/products/experian-address-validation-and-verification-uk/reviews) La validation et la vérification d'adresse d'Experian est une solution complète conçue pour garantir l'exactitude et l'exhaustivité des données d'adresse pour les entreprises opérant au Royaume-Uni et à l'échelle mondiale. En s'appuyant sur des sources postales autorisées, cet outil valide, corrige et enrichit les adresses en temps réel, améliorant ainsi l'engagement client et l'efficacité opérationnelle. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Couverture mondiale : Prend en charge la validation d'adresse pour 250 pays et territoires, garantissant que les entreprises peuvent gérer efficacement les données de clients internationaux. - Validation en temps réel : S'intègre parfaitement aux sites web, systèmes CRM et formulaires en ligne pour valider et enrichir les adresses au fur et à mesure de leur saisie, réduisant le temps de saisie des données jusqu'à 80%. - Enrichissement des données : Améliore les enregistrements d'adresse avec des attributs supplémentaires tels que les coordonnées latitude/longitude, les données de style de vie et démographiques, et les numéros de référence de point unique (UPRNs) pour une vue client plus détaillée. - Intégrations pré-construites : Compatible avec les applications CRM, ERP et e-commerce populaires, facilitant une mise en œuvre facile. - Haute disponibilité : Offre une garantie de disponibilité de service de 99,99%, assurant une solution de qualité de données stable et fiable. Valeur principale et solutions fournies : La validation et la vérification d'adresse d'Experian répond aux défis courants associés aux données d'adresse inexactes, tels que le courrier non distribuable, les livraisons échouées et les communications client inefficaces. En garantissant que seules les adresses exactes et distribuables entrent dans les systèmes d'entreprise, elle aide à : - Améliorer l'engagement client : Des données d'adresse précises permettent aux entreprises d'atteindre efficacement les clients, améliorant la communication et maximisant le retour sur investissement des campagnes. - Réduire les coûts opérationnels : Minimise les dépenses liées au courrier non distribuable et aux livraisons échouées en capturant les adresses correctes au point d'entrée. - Améliorer l'expérience client : Rationalise le processus de saisie des données, réduisant les taux d'abandon de formulaire et améliorant la satisfaction globale des utilisateurs. En mettant en œuvre cette solution, les entreprises peuvent maintenir une base de données propre et précise, soutenir des opérations efficaces et offrir des expériences client exceptionnelles. **Who Is the Company Behind Experian Address Validation and Verification (UK)?** - **Vendeur:** [Experian](https://www.g2.com/fr/sellers/experian) - **Année de fondation:** 1826 - **Emplacement du siège social:** Dublin, Ireland - **Twitter:** @Experian_US (38,758 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/experian (25,265 employés sur LinkedIn®) - **Propriété:** LSE: EXPNL ### 24. [Experian Aperture Data Studio for CAIS (UK)](https://www.g2.com/fr/products/experian-aperture-data-studio-for-cais-uk/reviews) Aperture Data Studio d'Experian pour CAIS est une plateforme de gestion de données complète conçue pour rationaliser la validation, le nettoyage et la préparation des fichiers de données pour leur soumission aux agences de référence de crédit (CRAs). Elle offre des ensembles de règles préconstruits qui permettent une évaluation rapide de la qualité des données, garantissant la conformité avec les réglementations SCOR, ICO et FCA. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Gestion de base de données : Se connecte sans problème aux systèmes internes et prend en charge plusieurs formats de fichiers courants, facilitant la capture et la gestion efficaces des données. - Analytique et amélioration des données : Fournit des règles de validation CAIS préconstruites pour les consommateurs et les entreprises, avec la flexibilité de créer des règles sur mesure adaptées à des besoins spécifiques. - Tableaux de bord de qualité des données : Offre des tableaux de bord intuitifs et des vues au niveau des comptes pour surveiller et évaluer la qualité des fichiers de données, permettant l'identification proactive et la résolution des problèmes. - Création de fichiers : Importe des données des systèmes internes et les exporte dans le format requis par les CRAs, simplifiant le processus de soumission. Valeur principale et solutions pour les utilisateurs : Aperture Data Studio pour CAIS répond au besoin crucial de soumissions de données précises et conformes aux CRAs. En automatisant les processus de validation et de nettoyage, il minimise les rejets de fichiers et réduit les interventions manuelles, conduisant à une efficacité opérationnelle accrue. La capacité de la plateforme à effectuer des vérifications avant soumission selon les spécifications de rapport CAIS garantit que les données respectent les normes réglementaires, réduisant ainsi les risques de non-conformité. De plus, son interface conviviale et ses analyses complètes permettent aux organisations de maintenir une haute qualité de données, soutenant finalement une meilleure prise de décision et la satisfaction des clients. **Who Is the Company Behind Experian Aperture Data Studio for CAIS (UK)?** - **Vendeur:** [Experian](https://www.g2.com/fr/sellers/experian) - **Année de fondation:** 1826 - **Emplacement du siège social:** Dublin, Ireland - **Twitter:** @Experian_US (38,758 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/experian (25,265 employés sur LinkedIn®) - **Propriété:** LSE: EXPNL ### 25. [Experian Aperture Data Studio (UK)](https://www.g2.com/fr/products/experian-aperture-data-studio-uk/reviews) Aperture Data Studio d'Experian est une plateforme intuitive et évolutive qui intègre des capacités de qualité et de gouvernance des données pour aider les entreprises à gérer efficacement leurs patrimoines de données. Elle garantit que les données sont adaptées à leur objectif, conformes et prêtes à soutenir la prise de décision basée sur les données, à améliorer les expériences client et à accroître l'efficacité opérationnelle. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Profilage des données et gestion de la qualité : Aperture Data Studio offre des outils de profilage des données complets pour identifier et rectifier les problèmes de données tels que les lacunes, les duplications, les incohérences et les erreurs. Il permet aux utilisateurs de nettoyer, dédupliquer et enrichir les données à l'aide de workflows préconstruits ou personnalisés, garantissant des données de haute qualité à travers l'organisation. - Gouvernance des données : La plateforme inclut un catalogue de données flexible qui permet aux entreprises de définir des actifs de données, de capturer des données critiques, d'assigner la propriété et de cartographier les relations. Elle applique des politiques et fournit des fonctionnalités de collaboration pour encourager l'innovation tout en maintenant la supervision et le contrôle sur le patrimoine de données. - Intégration et évolutivité : Aperture Data Studio s'intègre parfaitement avec diverses sources de données et plateformes, y compris Snowflake, Databricks et Oracle. Il prend en charge les vérifications de qualité en temps réel, les workflows et les alertes automatisées, permettant aux entreprises de maintenir des données fiables à travers leurs systèmes. - Conformité et gestion des risques : La plateforme aide les organisations à respecter les normes internes et réglementaires en maintenant une documentation robuste et des règles de qualité. Elle fournit des outils pour surveiller la qualité des données, détecter les biais ou les dérives, et protéger la performance de l'IA, réduisant ainsi le risque réglementaire. Valeur principale et solutions fournies : Aperture Data Studio répond aux défis de la gestion de jeux de données complexes et volumineux en fournissant une solution unifiée pour la qualité et la gouvernance des données. Elle permet aux entreprises de : - Améliorer l'efficacité opérationnelle : En automatisant les vérifications de qualité des données et les workflows, la plateforme réduit les interventions manuelles, rationalisant les opérations et économisant des coûts. - Soutenir la prise de décision basée sur les données : Avec des données précises et validées, les organisations peuvent prendre des décisions éclairées, identifier des tendances et découvrir des opportunités, conduisant à de meilleurs résultats commerciaux. - Atténuer les risques : En garantissant l'exactitude et la conformité des données, Aperture Data Studio aide les entreprises à gérer les risques associés à une mauvaise qualité des données et à la non-conformité réglementaire. En résumé, Aperture Data Studio d'Experian fournit une solution complète et conviviale pour les entreprises cherchant à améliorer la qualité et la gouvernance de leurs données, leur permettant de tirer parti de leurs actifs de données efficacement et de réussir. **Who Is the Company Behind Experian Aperture Data Studio (UK)?** - **Vendeur:** [Experian](https://www.g2.com/fr/sellers/experian) - **Année de fondation:** 1826 - **Emplacement du siège social:** Dublin, Ireland - **Twitter:** @Experian_US (38,758 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/experian (25,265 employés sur LinkedIn®) - **Propriété:** LSE: EXPNL ## What Is Outils de qualité des données? [Logiciel d'infrastructure informatique](https://www.g2.com/fr/categories/it-infrastructure) ## What Software Categories Are Similar to Outils de qualité des données? - [Applications Salesforce AppExchange](https://www.g2.com/fr/categories/salesforce-appexchange-apps) - [Logiciel de catalogue de données d'apprentissage automatique](https://www.g2.com/fr/categories/machine-learning-data-catalog) - [Logiciel de préparation de données](https://www.g2.com/fr/categories/data-preparation) - [Outils de gouvernance des données](https://www.g2.com/fr/categories/data-governance-tools) - [Plateformes DataOps](https://www.g2.com/fr/categories/dataops-platforms) - [Logiciel de gestion active des métadonnées](https://www.g2.com/fr/categories/active-metadata-management) - [Logiciel d'observabilité des données](https://www.g2.com/fr/categories/data-observability) --- ## How Do You Choose the Right Outils de qualité des données? ### Ce que vous devez savoir sur les outils de qualité des données ### Qu'est-ce que les outils de qualité des données ? Les logiciels de qualité des données sont un ensemble de divers outils et services créés pour extraire des données significatives pour les organisations. Les outils conditionnent les données pour répondre aux besoins spécifiques des utilisateurs. La qualité des données est une partie intégrante des processus de gouvernance et de gestion des données à travers lesquels toutes les données de l'organisation sont régies. Les outils de qualité des données permettent d'atteindre l'exactitude, la pertinence et la cohérence des données pour prendre de meilleures décisions. Des données de haute qualité peuvent fournir les résultats souhaités, tandis que des données de mauvaise qualité peuvent entraîner des insights désastreux. Les organisations axées sur les données et qui utilisent fréquemment l'analyse des données pour la prise de décision font de la qualité des données un facteur primordial pour décider de son utilité. ### Quelles sont les caractéristiques communes des outils de qualité des données ? Les caractéristiques des outils de qualité des données considèrent principalement les dimensions ou les métriques qui définissent la qualité. Ces solutions peuvent prendre en charge certaines ou toutes les fonctions mentionnées ci-dessous pour fournir des résultats finaux utiles : **Nettoyage des données :** C'est le processus de suppression des données redondantes, incorrectes et corrompues. Il est parfois appelé nettoyage ou épuration des données. Étant l'une des étapes critiques du traitement des données, la plupart des outils de qualité des données possèdent cette fonctionnalité. Quelques-unes des inexactitudes courantes des données incluent des entrées incorrectes et des valeurs manquantes. **Standardisation des données :** C'est une étape majeure dans l'organisation des données. Elle implique la conversion des données dans un format commun qui facilite l'accès et l'analyse des données par les utilisateurs. Cette étape remplit l'un des paramètres de la qualité des données — la cohérence. Mettre les données dans un format commun unique garantit que les données sont cohérentes. La standardisation des données joue un rôle clé dans l'atteinte de l'exactitude, qui est un autre facteur de la qualité des données. Elle aide en donnant aux utilisateurs accès aux données nettoyées et mises à jour les plus récentes. **Profilage des données :** Le profilage des données est le processus d'analyse des données, de compréhension de la structure des données et d'identification des projets potentiels pour les données spécifiées. Les données sont minutieusement analysées à l'aide d'outils analytiques pour détecter des caractéristiques telles que la moyenne, le minimum, le maximum et la fréquence. **Déduplication des données :** C'est un processus visant à éliminer les copies excessives de données et à réduire les besoins de stockage. Il est également appelé compression intelligente ou stockage à instance unique ou déduplication des données. **Validation des données :** Cette fonctionnalité garantit que la qualité et l'exactitude des données sont en place. Dans les systèmes automatisés, il y a une supervision humaine minimale ou presque inexistante lorsque les données sont saisies. Cela rend essentiel de vérifier que les données saisies sont correctes. Les types courants de validation des données incluent la vérification des données, la vérification des codes, la vérification des plages, la vérification des formats et la vérification de la cohérence. Il existe également certaines règles de qualité des données définies pour les plateformes de gestion des données. **Extraction, transformation et chargement (ETL) :** Lorsque les organisations avancent dans la stratégie technologique, les données des systèmes existants sont transférées vers les nouveaux systèmes. L'ETL constitue une tâche vitale du processus de migration des données. L'objectif final est de maintenir la qualité des données pour les données qui sont migrées. L'ETL se situe en troisième position dans les phases du cycle de vie de la qualité des données. Les autres phases sont l'évaluation de la qualité, la conception de la qualité et la surveillance. Il implique l'extraction des données des sources de données, leur transformation par déduplication et leur chargement dans la base de données cible. **Gestion des données de référence (MDM) :** Cette fonctionnalité gère les données de qualité en organisant, centralisant et enrichissant les données. Elle inclut des données non transactionnelles comme les données clients et les données produits. La MDM est importante pour la gestion des données d'entreprise. **Enrichissement des données :** Cette fonctionnalité est le processus d'amélioration de la valeur et de l'exactitude des données en intégrant des données internes et externes avec les informations existantes. **Catalogue de données :** Le catalogue de données héberge des données et des métadonnées pour aider les utilisateurs dans leur découverte de données. Les outils de surveillance de la qualité des données possèdent cette fonctionnalité pour augmenter la transparence dans les flux de travail. **Entrepôt de données :** L'entreposage de données se concentre sur l'unification des données provenant de diverses sources de données. Il garantit la qualité des données d'entreprise en améliorant l'exactitude des données. **Analyse des données :** Les données sont généralement conformes à des formats spécifiques. Par exemple, l'adresse, le numéro de téléphone et l'adresse e-mail ont tous des modèles de données. L'analyse aide à vérifier ces adresses et également si les numéros de téléphone sont conformes aux modèles.  Autres fonctionnalités des logiciels de qualité des données : [Capacités ERP](https://www.g2.com/categories/data-quality/f/erp) et [Capacités de fichier](https://www.g2.com/categories/data-quality/f/file). ### Quels sont les avantages des outils de qualité des données ? Les données sont l'une des ressources les plus précieuses pour les organisations aujourd'hui. Avoir des données de haute qualité présente les avantages suivants : **Mise en œuvre efficace des données :** Des données de bonne qualité améliorent la performance des équipes et entraînent de meilleurs résultats commerciaux. Elles maintiennent tous les départements de l'organisation sur la même longueur d'onde et les aident à travailler efficacement. [**Amélioration des relations avec les clients**](https://www.g2.com/categories/data-quality/f/crm) **:** La qualité des données joue un rôle majeur dans la fidélisation des clients. Elle aide les organisations à suivre les préférences et les intérêts des clients. **Prise de décision éclairée :** Les décideurs ont toujours besoin d'informations à jour pour prendre de meilleures décisions. Les outils de qualité des données garantissent que l'intelligence d'affaires est atteinte grâce à des données de haute qualité. Une bonne qualité des données aide à réduire le risque de mauvaises décisions basées sur des données de mauvaise qualité et à augmenter l'efficacité du processus de prise de décision. **Ciblage efficace des clients :** Avec des données de haute qualité à portée de main, les organisations peuvent suivre les caractéristiques de leurs clients existants et créer des personas en fonction de ce que leurs clients préfèrent. Cela peut également conduire à prévoir les besoins du marché cible. **Développement de produits efficace :** Les équipes d'ingénierie dans les entreprises de développement de logiciels peuvent auditer leurs indicateurs clés de performance (KPI) comme l'engagement avec le nouveau produit en ligne. L'audit des points de données comme les clics sur les boutons peut aider les ingénieurs à comprendre à quel point leur produit est prêt à être lancé sur le marché ou s'il y a des modifications nécessaires.  **Appariement des données :** Les outils de surveillance de la qualité des données efficaces aident à l'appariement des données. L'appariement des données est le processus de comparaison de deux ensembles de données différents et de les apparier les uns contre les autres. Ce processus aide à identifier les données dupliquées au sein d'une [base de données](https://www.g2.com/categories/data-quality/f/database). ### Qui utilise les outils de qualité des données ? Les données étant le nouveau carburant, elles poussent les organisations à comprendre comment elles peuvent être utilisées pour prendre des décisions commerciales. Voici une liste de départements qui utilisent des logiciels de gestion de la qualité des données : **Analystes de la qualité des données :** Ils surveillent la qualité des données à l'aide d'outils de qualité des données qui aident les entreprises à prendre des décisions éclairées. Ils travaillent avec les développeurs de bases de données pour modifier les conceptions de bases de données selon les besoins. Ce persona aide principalement à l'analyse des données, améliorant ainsi la qualité. **Équipes marketing :** Les responsables marketing doivent avoir des données de haute qualité à utiliser car des données de bonne qualité aident à mener des campagnes marketing efficaces à l'avenir. Les outils de qualité des données aident les équipes à filtrer les informations inutiles et à se concentrer sur le marché cible pour mieux comprendre. **Équipes informatiques :** Plusieurs fois, il y a des enregistrements en double, ce qui rend difficile pour les équipes informatiques de mettre en place un contrôle de la qualité des données. Avec l'utilisation de logiciels, il est plus facile de gouverner les données et d'optimiser la gestion de la qualité des données. ### Défis avec les outils de qualité des données  La qualité des données change avec ce qui est introduit dans le système. Parfois, il y a quelques-unes des difficultés mentionnées ci-dessous rencontrées lors de l'utilisation des outils de qualité des données : **Données dupliquées :** Les outils de déduplication des données sont indispensables avant de transmettre les données aux étapes suivantes. Étant donné que de grandes quantités de données sont générées à partir de diverses sources disparates, elles sont souvent défectueuses ou certaines entrées sont dupliquées. Cependant, les outils de déduplication peuvent identifier les mêmes points de données et les assigner pour déduplication.  **Manque d'informations complètes :** Les saisies manuelles peuvent entraîner des informations incomplètes ou l'absence d'informations pour chaque ensemble de données. Cela pourrait entraîner une sous-performance des outils de qualité des données. **Formats hétérogènes :** Les formats de données incohérents sont toujours un point de douleur commun pour les analystes de données. Lorsqu'on travaille avec des fournisseurs de services d'externalisation des données, il est recommandé de spécifier les formats préférés. ### Comment acheter des outils de qualité des données ? #### Collecte des exigences (RFI/RFP) pour les logiciels de qualité des données Selon l'industrie, il existe une variété de dimensions de qualité des données qui doivent être prises en compte avant l'achat du logiciel. La stratégie de gestion des données doit répondre aux exigences de gouvernance des données. En plus de cela, il y a d'autres exigences comme la rétention et l'archivage des données. Une RFI ou RFP des fournisseurs aide à optimiser le processus d'évaluation.  #### Comparer les produits de qualité des données **Créer une liste longue** Pour commencer, les organisations devraient établir une liste de fournisseurs de logiciels de qualité des données offrant des fonctionnalités telles que le profilage des données, la préparation des données, la déduplication et d'autres fonctionnalités pertinentes en fonction des résultats qu'elles cherchent à atteindre. **Créer une liste courte** Sur la base de la satisfaction des exigences principales, l'étape suivante consiste à présélectionner les fournisseurs en posant quelques questions telles que : - Fournissent-ils de l'automatisation dans leur logiciel ? - Comment les produits/outils maintiennent-ils la performance et l'échelle ? - Quels sont leurs horaires de support et leurs procédures d'escalade ? **Conduire des démonstrations** Les démonstrations sont un moyen efficace de vérifier quel fournisseur correspond aux besoins. Elles donnent à l'organisation une compréhension approfondie du logiciel. Les organisations peuvent également obtenir des réponses sur la qualité de l'offre du fournisseur. Habituellement, les démonstrations de logiciels de qualité des données incluraient la présentation de divers outils et capacités du logiciel tels que la fonctionnalité de standardisation des données, la gestion des métadonnées et la gestion de la qualité des données pour n'en nommer que quelques-uns. #### Sélection des outils de qualité des données **Choisir une équipe de sélection** L'équipe impliquée dans cette décision doit inclure les décideurs pertinents. Un directeur marketing, qui a souvent besoin de données propres pour nourrir les prospects de son équipe, peut tester les outils lors de la démonstration. Le prochain membre à garder dans la boucle est le responsable des ventes. La qualité des données est tout aussi importante pour la force de vente car ils veulent se concentrer davantage sur la génération de revenus que sur la simple mise à jour des données dans le CRM. Les analystes de données sont également impliqués car ce sont eux qui utilisent ces outils pour les évaluations de la qualité des données. En plus de cela, les analystes de la qualité des données sont inclus dans l'équipe car ils utilisent le logiciel pour examiner les données pour les exigences de qualité en fonction des différents départements et partagent ces données traitées avec eux. **Négociation** Parce que la qualité des données est d'une importance capitale, il est conseillé de choisir les bons outils pour l'évaluation. Les outils qui fonctionnent en temps réel et qui peuvent être utilisés facilement par les utilisateurs professionnels sont quelque chose que les organisations veulent avoir. Il est conseillé de regarder le prix du logiciel, s'il y a des coûts supplémentaires, et aussi si le fournisseur offre une remise. De nombreux outils de qualité des données sont disponibles à la fois dans des structures cloud et sur site. Il est préférable d'avoir des outils dans le cloud car la surveillance manuelle de la qualité des données pour les données d'entreprise pourrait être difficile pour une personne ou même une équipe. **Décision finale** La décision d'acheter un logiciel de qualité des données doit être prise par les équipes impliquées tout au long du processus d'achat. Les équipes de vente, de marketing et d'analystes de données peuvent bénéficier de l'achat du bon logiciel de qualité des données. ### Tendances de la qualité des données **Modernisation de l'entrepôt de données** La modernisation de l'entrepôt de données aide l'environnement actuel de l'entrepôt de données à fonctionner en synchronisation avec les exigences en évolution rapide. Les organisations font face à la gestion de l'expansion des données et des systèmes de données en modernisant l'entrepôt de données. Cette tendance émergente se concentre sur l'automatisation des données pour atteindre la qualité souhaitée des données et des pratiques commerciales similaires. **Hubs de données modernes** Les hubs de données sont des architectures de stockage de données avec un flux de données fluide qui suivent le modèle hub and spoke. Les hubs de données modernes ont des fonctionnalités telles que le stockage de données, l'harmonisation, la gouvernance, les métadonnées et l'indexation. Ces fonctionnalités indiquent que les hubs de données sont plus efficaces que la consolidation des données. **Démocratisation des données** Récemment, les organisations rendent les données disponibles pour les fonctions commerciales indépendantes. Cela vise à améliorer la transparence et la cohérence entre tous les départements de l'organisation. Les avancées dans les visualisations ont rendu la visibilité des données plus facile à un niveau technique et à mesure que la tendance progresse, on s'attend à ce qu'elle ait le même effet sur les utilisateurs non techniques, c'est-à-dire la facilité d'accès aux données. **Algorithmes d'apprentissage automatique (ML) dans la qualité des données**  Les algorithmes d'apprentissage automatique (ML) sont devenus importants pour la stratégie de gestion des données d'une entreprise. Les données d'entreprise sont généralement des big data, ce qui rend essentiel d'avoir de l'automatisation. Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent rendre possible l'automatisation du processus en fournissant des résultats finaux. Les algorithmes ML aident à améliorer les scores de qualité des données en identifiant les données erronées, les données incomplètes, les données dupliquées, et aident également à effectuer des fonctions telles que le clustering, la détection d'anomalies et l'extraction de règles d'association.