Data Quality Scorecard

Data Quality Scorecard

Une qualité des données mesurable

Les données de référence font désormais partie des biens de l’entreprise. Leur valeur est reconnue par les sociétés et nombreuses sont celles qui souhaitent ancrer la qualité des données dans leur stratégie sous la forme d’un indicateur clé de performance (KPI). Mais la mesure de la qualité des données, son évaluation et sa surveillance en continu constituent un véritable défi.

Alors, quelles actions concrètes pour évaluer la qualité des données ? Et comment identifier les domaines dans lesquels une optimisation s’impose ? La réponse : le Data Quality Scorecard d’Uniserv. Cette solution fournit des informations sur la manière dont les données d’entreprise contribuent effectivement au bon déroulement des processus opérationnels et analytiques ainsi que des projets basés sur des données. Les données de référence de l’entreprise sont régulièrement vérifiées afin de garantir qu’elles respectent les règles métier prédéfinies. Ce contrôle donne lieu à un score de qualité des données. Sur cette base, des mesures d’optimisation personnalisées sont alors définies et mises en œuvre en fonction des règles métier de l’entreprise. Vous êtes ainsi à même de détecter très tôt les tendances négatives en matière de qualité des données et d’appliquer rapidement des mesures correctives, avant qu’un dommage ne survienne.

La solution Data Quality Scorecard d’Uniserv constitue donc un instrument essentiel pour gérer efficacement la qualité des données dans votre entreprise. Elle vous propose des indicateurs clés de performance avec lesquels vous pouvez mesurer la qualité de vos données régulièrement, sur une période donnée et selon des règles métier définies.

Fonctions

Contrairement à un simple suivi de l’enregistrement de données, l’outil Data Quality Scorecard permet de contrôler l’ensemble des données par rapport à des règles métier personnalisées. Les résultats sont agrégés à différents niveaux et peuvent être pondérés selon des règles définies individuellement. Enfin, un score de qualité des données est établi, un indicateur clé de performance permettant d’évaluer la qualité de l’ensemble des données de l’entreprise.

La solution Data Quality Scorecard vous offre encore plus que cela. La fonctionnalité d’exploration rend parfaitement compte des règles et entités ayant conduit à un score plus faible, c’est-à-dire qu’elle permet de savoir où se cachent les éventuels problèmes et insuffisances. Ainsi, des mesures ciblées peuvent être mises en place afin d’optimiser la qualité des données. L’effet de ces actions se reflète alors au cycle suivant du Data Quality Scorecard.

La détermination des mesures d’optimisation est du ressort de l’entreprise, avec le soutien du service informatique. À elle de décider, sur une base objective, si elle estime nécessaire d’utiliser des logiciels ou d’introduire des mesures complémentaires dans différents domaines. La qualité des données peut ainsi être gérée en toute transparence.

Si vous manquez de visibilité sur la qualité de vos données, vous pouvez être confronté aux problèmes suivants

  • Absence d’indicateurs clés de performance sur la qualité des données
  • Absence de règles métier vérifiables de manière automatisée
  • Surveillance insuffisante de la qualité des données dans les domaines stratégiques
  • Manque de suivi des mesures d’optimisation engagées
  • Combinaison technique complexe avec d’autres solutions de gestion de la qualité des données
  • Manque de préparation de l’entreprise à la gouvernance des données

L'introduction de la Data Quality Scorecard vous donne les avantages suivants

  • Qualité des informations sécurisée de manière claire
  • Assistance de consultants expérimentés pour l’établissement de règles de qualité dans un référentiel centralisé
  • Priorité aux études de cas par pondération individuelle des règles
  • Règles uniformes pour les solutions Data Quality Scorecard et Data Quality Monitor
  • Gestion ciblée des mesures d’optimisation
  • Possibilité de contrôler et de suivre l’efficacité des mesures prises
  • Identification rapide des domaines nécessitant un ajustement ultérieur
  • Données fiables à l’échelle de l’entreprise, servant de base à la Business Intelligence et à l’analyse prédictive

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