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Améliorer la qualité des données

Garantir la qualité des données sans faille

La qualité des données joue un rôle important dans de nombreux domaines de l'entreprise. Uniserv propose une large gamme de solutions performantes pour garantir une qualité des données élevée à long terme.

La qualité des données : la base du succès de votre entreprise

La qualité des données contribue de manière significative à la conception des processus de travail et sert de base à des décisions professionnelles judicieuses. Une bonne qualité des données joue également un rôle fondamental dans l'amélioration des ventes et des coûts - et donc de la rentabilité des entreprises.

En d'autres termes, chaque fois que vous faites quelque chose pour améliorer la qualité des données, vous ressentirez immédiatement les effets positifs sur la productivité, l'efficacité et la flexibilité - dans les projets et les initiatives des différents départements ainsi que dans toute l'entreprise. Uniserv vous soutient avec ses outils (Data Analyzer, Data Cleansing, Data Protection et Data Governance) tout au long du cycle de qualité des données.

Cycle de qualité des données

Les défis de la Data Quality

Statut inconnu de la Data Quality de toutes les données de l'entreprise

Une connaissance précise du niveau de la qualité des données commerciales est une condition préalable fondamentale au succès des initiatives en matière de qualité des données. L'exhaustivité, l'exactitude et la cohérence ne sont que quelques-uns des critères qui doivent être pris en compte dans l'évaluation de la qualité des données. Si les données relatives aux clients ont été et sont toujours au centre des initiatives en matière de qualité des données, d'autres domaines de données tels que les données de référence produit et article, les données financières ou les données contractuelles font de plus en plus l'objet de programmes et d'organisations de gouvernance des données dans les entreprises.

Nettoyage initial de base des données d’entreprise

Une fois la qualité actuelle des données déterminée et les valeurs cibles définies pour les mesures d'amélioration de la qualité, la tâche de nettoyage initial de toutes les données de référence s'impose. Différents domaines de données de référence posent leurs propres défis quant à la fonctionnalité des outils utilisés dans les processus de nettoyage. Si les données d'adresses standardisées - dans des pays définis - peuvent être basées sur des spécifications fixes des entreprises postales nationales et si des répertoires de données de référence complets peuvent être utilisés, les particularités nettement plus prononcées dans d'autres domaines de données nécessitent des efforts plus importants au niveau des projets individuels ou de la branche afin de respecter les règles métier définies dans les ensembles de données.

Sécurisation de la qualité des données au point d'entrée

Dans les applications interactives de la gestion de la relation client, par exemple, il existe un risque de contamination des données lorsque de nouveaux enregistrements de données sont saisis, mais également lorsque des enregistrements de données existants sont modifiés. Cette détérioration de la qualité peut être causée par une saisie incorrecte des données, le stockage multiple des mêmes objets, l'utilisation incorrecte des attributs des données et de nombreux autres facteurs. Afin de contrer la contamination croissante du stock de données, il est essentiel d'assurer la qualité des données à l'aide d'un pare-feu de qualité des données, qui fait partie intégrante de l'application client.

Détérioration de la qualité des données due au vieillissement des données

Les gens changent de lieu de résidence, les entreprises changent de forme juridique, les communes sont regroupées, un produit est rebaptisé. Les jeux de données subissent de nombreuses modifications externes qui, malgré un nettoyage initial correct et une assurance qualité continue par un pare-feu, entraînent progressivement une détérioration de la qualité des données. Cet effet doit être contrecarré par des mesures périodiques visant à rétablir la qualité des données souhaitée.

Surveillance continue de la qualité des données

Pour la mise en œuvre efficace et durable d'une stratégie de qualité des données, la qualité des données d'entrprise enregistrées doit être continuellement contrôlée et communiquée. Sans une surveillance régulière de la qualité des données, il y a un risque que le niveau de qualité, une fois atteint, soit perdu avec le temps. Le suivi des tendances et le message d'alarme en cas de dépassement des seuils de qualité définis doivent être effectués régulièrement.

Solutions de Data Quality

Les solutions de qualité des données d'Uniserv vous aident à mener à bien vos initiatives en matière de qualité des données. Qu'il s'agisse d'assurer une qualité de données exceptionnelle pour des applications opérationnelles ou analytiques, d'effectuer avec succès des migrations et des consolidations de systèmes, de mettre en place des systèmes de gestion de données de référence ou d'utiliser les solutions Uniserv en mode SaaS, en utilisation locale (sur site) ou en exploitation hybride : Uniserv vous propose un portefeuille de solutions complet et de qualité pour vos tâches de gouvernance des données.

Avantages de la Data Quality

Profitez de toutes les solutions de Data Quality d’Uniserv

  • Qu'il s'agisse d'analyse, de structuration et de normalisation de données, de Cleansing, de matching ou d'enrichissement des données, notre objectif est de vous offrir des résultats de la plus haute qualité.
  • Répondre à toutes les exigences de performance grâce à des offres sur mesure et modulaires, que ce soit pour des opérations interactives ou pour le traitement de données de masse.
  • Offre orientée vers l'international pour la couverture des particularités nationales respectives, la prise en compte des différentes langues et polices de caractères et des possibilités d'application dans le monde entier grâce à l'utilisation d'Unicode.
  • Nos solutions peuvent fonctionner sur toutes les plates-formes système courantes, de Windows aux systèmes mainframe, en passant par les principaux dérivés Unix.
  • Proximité client et flexibilité d'une entreprise de taille moyenne
  • Performance du plus grand fournisseur spécialisé dans la qualité des données en Europe
  • De nombreuses années d'expérience dans le conseil auprès de plus de 1000 clients dans tous les secteurs d'activité