Meilleur Outils de qualité des données
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), des logiciels d'intégration de données, ou des logiciels de big data. Bien que tangents aux solutions de qualité des données d'un point de vue fonctionnel, les logiciels de vérification d'adresse 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 donnéesOutils de qualité des données en vedette en un coup d'œil
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En savoir plus sur 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 et Capacités de fichier.
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 : 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.
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.
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.
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 :
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.