Toutes les données collectées par l’entreprise doivent être exploitées – c’est-à-dire analysées, triées, segmentées, puis qualifiées. Et pour être utiles, ces données doivent nécessairement être rendues accessibles à tous les métiers d’une entreprise. Mais comment faire ? La cartographie des données répond à ce problème, dans le but d’établir une topographie commune à tous les collaborateurs.
Assurer la fiabilité et la précision des pipelines de données est devenu un enjeu central pour les organisations modernes. Avec la montée en puissance des modèles d’IA, de l’analytique automatisée et des applications orientées client, la moindre anomalie peut avoir des conséquences coûteuses. Les outils d’observabilité des données permettent de détecter, analyser et corriger ces […]
La qualité des données est essentielle dans une stratégie de Data Gouvernance. Il faut donc prendre le temps de développer des règles de qualité pour utiliser des données optimales, auxquelles les équipes feront confiance. Découvrez 5 conseils pour créer des règles de qualité pour des données fiables.
Lorsqu’il est question de données, les deux sujets qui reviennent systématiquement sur la table sont la gouvernance et la qualité. Les entreprises cherchent majoritairement une solution unique, capable de tout faire au même endroit. Sur le papier, une plateforme de data governance intégrant un module de data quality semble pratique. Mais cette facilité apparente peut […]
La gouvernance des données et l’observabilité sont deux leviers profondément interconnectés. Pendant que la gouvernance définit les règles et les standards pour une gestion maîtrisée des données, l’observabilité s’assure que ces règles soient respectées en temps réel. Ensemble, elles forment un ensemble vertueux qui renforce la confiance dans la donnée et prépare le terrain à […]
Le Big Data signifie pour les entreprises une mine d’informations à exploiter… Mais attention, le nombre ne fait pas tout, bien au contraire ! La mauvaise qualité d’une base de données engendre souvent des coûts, impacte l’efficacité de toute l’organisation et empêche une bonne prise de décision. Comment gérer ce problème de Data Quality ?