Comment gérer et contrôler les données pour une plus grande précision et une réduction des coûts ?

Dans toute initiative stratégique, des données fiables sont essentielles pour prendre de meilleures décisions qui ouvriront de nouvelles perspectives à votre organisation. L’une des premières étapes du processus consiste à accéder aux données dont vous avez besoin et à les répliquer dans le cloud pour obtenir des analyses et des rapports fiables.

Mais le processus ne s’arrête pas ici. Ensuite, il est temps pour le data steward de réaliser un nettoyage et une vérification complémentaires de la donnée dans le cloud, mettre en place des politiques de gouvernance et surveiller au fil du temps les problèmes.

Réduire les erreurs, économiser du temps et réduire les coûts avec une approche proactive

Vous devez prendre des décisions en vous basant sur des données précises, cohérentes et complètes pour obtenir les meilleurs résultats pour vos objectifs. C’est ici que le service Data Quality de la Data Integrity Suite de Precisely peut vous aider.

Grâce à des algorithmes avancés et des techniques de machine learning qui détectent et corrigent les erreurs et les incohérences, vous pouvez maintenir l’intégrité de vos données et éviter des erreurs coûteuses.

Une autre clé du succès consiste à s’assurer que les données correspondent bien aux objectifs de l’entreprise et délivrent la valeur métier attendue, ce qui est possible en définissant des règles qui régissent l’utilisation des données au fil du temps.

Une fois que vous avez relié les principaux objectifs et initiatives de l’entreprise, il est temps d’établir des règles et des procédures, notamment en définissant la propriété des données, en instaurant des contrôles d’accès et en gérant la rétention et la suppression des données. Toutes ces étapes peuvent être réalisées avec le service Data Governance de la Data Integrity Suite, ce qui vous permet de mieux gérer et protéger les données tout au long de leur cycle de vie.

2023 Data Integrity Trends & Insights

Results from a Survey of Data and Analytics Professionals

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Parlons maintenant du contrôle de vos données.

La vérification manuelle des changements ou des erreurs dans un jeu de données implique de passer au peigne fin les données, qu’elles aient changé ou non. C’est une tâche fastidieuse et qui prend du temps, sans compter que même avec tous ces efforts, nous ne sommes que des êtres humains. Les changements, qu’ils soient minimes ou importants, peuvent souvent passer inaperçus, ce qui entraîne des problèmes coûteux en aval pour l’entreprise.

Ainsi, lorsque les data observer peuvent recevoir des alertes automatisées pour les anomalies afin de détecter et rectifier de manière plus proactive, cela change la donne.

Grâce à une surveillance en continue basée sur le machine learning, le service Data Observability de la suite vous permet d’économiser du temps, réduire les coûts et obtenir une meilleure vue sur la santé de vos données – ce qui signifie renforcer la confiance en vos données pour des analyses et des cas d’utilisation opérationnels.

La combinaison de la gouvernance de données, qualité de données et observabilité des données vous permet de prendre des décisions plus avisées et en vous basant sur les informations les plus précises et à jour.

Comment cela fonctionne t il dans des cas d’usage réels ?

Continuons avec un scénario courant : votre organisation doit étendre le périmètre d’un produit pour un nouveau marché.

Une fois que les données de localisation et d’adresse nécessaires ont été il est temps de passer au processus que nous avons cité précédemment – celui du nettoyage.

Décomposons ce processus en trois étapes simples.

Étape 1: Standardiser et vérifier les données dans le cloud

Cette première étape est essentielle au sein de n’importe quel scénario, mais tout particulièrement dans cet exemple, si l’on considère que les données de localisation et d’adresse peuvent être parmi les plus difficiles à gérer pour les organisations. Vous devez vous assurer que les données sur lesquelles vous fondez vos décisions sont précises, cohérentes et contextualisées.

Le service Data Quality vous aide à le réaliser en validant, géocodant et enrichissant les données pour vous garantir les meilleurs résultats en vous basant sur l’information la plus à jour.

Étape 2: Lier les données aux règles et politiques de gouvernance

Une fois que les données de localisation et d’adresse ont été nettoyées et vérifiées, vous devez relier ces actifs à l’objectif de l’entreprise et établir des politiques et des procédures de gouvernance des données.

Le service Data Governance, permet de garantir que les données sont gérées et protégées de manière appropriée tout au long de leur cycle de vie. Et surtout, qu’elles sont directement alignées aux objectifs de l’organisation.

Étape 3 : Contrôler en permanence les problèmes

Une fois les données nettoyées et les politiques de gouvernance mises en place, il est primordial de surveiller en temps réel pour suivre les changements et identifier les problèmes éventuels.

En utilisant le service Data Observability, la mise en place d’alertes permet à la personne responsable de la maintenance des données de suivre et de résoudre les problèmes de manière proactive afin de garantir la meilleure qualité possible de l’information.

Au fur et à mesure que les alertes arrivent, le data owner peut être mieux informé en examinant les tendances au fil du temps. Les tables peuvent être examinés pour voir les alertes – comme la dérive des schémas et la fraîcheur, tandis que les graphiques détaillés fournissent un aperçu visuel des tendances historiques.

Avec ces trois étapes, l’équipe en charge du développement du produit peut avancer en toute confiance en prenant des décisions en se basant sur les données les plus précises et les plus à jour.

Precisely s’est associé au LeBow College of Business de l’Université de Drexel pour interroger plus de 450 professionnels des données et de l’analyse dans le monde entier sur l’état de leurs programmes de données.  Aujourd’hui, nous partageons les résultats inédits de cette enquête dans le rapport 2023 Data Integrity Trends and Insights Report.