Qualité des données : outils et tendances en 2024

I. Introduction à la qualité des données

1. C’est quoi une bonne qualité des données ?

La qualité des données fait référence à la précision, à la fiabilité et à la pertinence des informations stockées dans une base de données. En 2024, elle va au-delà de simples statistiques pour devenir un pilier fondamental de la réussite organisationnelle.

2. Qualité des données : une forte demande ?

En 2024, il existe une forte demande de données fiables. Du moins, c’est ce qui est mis en évidence dans le Rapport sur les tendances et insights en matière d’intégrité des données de 2023, publié par Precisely en collaboration avec le Center for Business Analytics du LeBow College of Business de l’Université Drexel. Le rapport a sondé 450 professionnels des données et de l’analytique.

Bien que 77% des personnes interrogées aient identifié la prise de décision basée sur les données comme l’objectif principal de leurs programmes de données, seulement 46% affirment avoir une confiance « élevée » ou « très élevée » dans les données utilisées pour prendre des décisions.

Parmi ceux qui éprouvent des difficultés à avoir confiance en leurs données, 70% indiquent que :

La qualité des données constitue le principal problème. Cela souligne clairement que la data quality répond à une demande forte, car une confiance accrue dans les données est cruciale pour garantir des décisions éclairées et précises.

3. Quels sont les enjeux de la qualité des données ?

Les enjeux liés à la qualité des données se découlent directement de la nécessité croissante pour les organisations de s’appuyer sur des informations précises et fiables. Voici 3 enjeux clés associés à la qualité des données :

1. Prise de décision impérative : La qualité des données garantit les prises de décision éclairées. Des données inexactes ou incomplètes peuvent entraîner des choix stratégiques erronés, affectant ainsi la performance globale de l’entreprise.
2. Confiance dans les résultats : Les entreprises s’efforcent de construire une confiance totale dans les résultats de leurs analyses et rapports. Des données de mauvaise qualité compromettent cette confiance, entraînant une remise en question de l’utilité des données pour orienter les actions et les stratégies.
3. Gestion de la conformité : Dans un contexte réglementaire de plus en plus complexe, la qualité des données devient un enjeu majeur pour garantir la conformité aux normes et réglementations en vigueur. Des erreurs dans les données peuvent conduire à des problèmes juridiques et financiers.

Au regard de ces enjeux, nous comprenons l’importance de mettre en place une stratégie data quality management efficace.

Une bonne stratégie de gestion de données fait également référence aux bons outils à utiliser. Nous allons à présent identifier les outils tendances en 2024.

II. Quels sont les outils de la qualité des données en 2024?

Les meilleurs outils de la qualité des données vont vous permettre de garantir l’intégrité et la fiabilité de vos informations.

Nous vous avons identifié quelques outils qui se distinguent par leurs fonctionnalités avancées et leur efficacité en 2024 :

1. DataRobot Quality
   • Caractéristiques clés:
     • Surveillances en temps réel pour détecter les anomalies.
     • Nettoyage automatique des données avec des algorithmes d’apprentissage automatique.
     • Intégration transparente avec les principales plates-formes de gestion de données.
2. Talend Data Fabric
   • Caractéristiques clés:
     • Profilage approfondi des données pour identifier les erreurs.
     • Capacités de nettoyage et de normalisation avancées.
     • Gestion centralisée des données sur différentes sources.
3. Informatica Data Quality
   • Caractéristiques clés:
     • Suivi en temps réel de la qualité des données.
     • Nettoyage et enrichissement des données pour une meilleure précision.
     • Intégration transparente avec d’autres produits Informatica.
4. Databricks
   • Caractéristiques clés:
     • Nettoyage et de transformation des données
     • Intégration avec d’autres outils et bibliothèques populaires tels que Apache Spark
5. Microsoft Azure Data Factory
   • Caractéristiques clés:
     • Intégration native avec d’autres services Azure.
     • Nettoyage et transformation des données à grande échelle.
     • Surveillance proactive de la qualité des données.
6. Snowflake
   • Caractéristiques clés :
     • Traitement des données
     • Intégration avec des outils tierces
     • Contrôle d’accès et gouvernance des données

III. Quelles sont les principales tendances de la data quality en 2024?

En 2024, le domaine de la data quality connaît des évolutions significatives, reflétant les avancées technologiques et les exigences croissantes des entreprises. Nous vous proposons les principales tendances de la qualité des données qui marquent cette année :

1. L’intelligence Artificielle (IA)

En 2024, l’IA offre des avantages significatifs en matière de qualité des données. Elle automatise l’évaluation, améliorant l’efficacité. Les fonctionnalités logicielles alimentées par l’IA génèrent des scores de qualité ajustables. L’IA générative, comme ChatGPT, connaît une utilisation croissante, offrant des solutions intelligentes pour l’intégrité des données.

Cependant, l’IA fonctionne efficacement uniquement avec des données fiables. La confiance dans les données est primordiale, car des données peu fiables compromettent les initiatives d’IA et les analyses avancées. L’intégrité des données est une condition préalable essentielle pour maximiser les avantages de l’Intelligence artificielle.

2. La gestion des données en temps réel

La demande croissante de données en temps réel a conduit à des solutions de qualité des données capables de surveiller et de corriger les problèmes instantanément, garantissant ainsi des informations à jour et fiables.

L’intégration accrue de l’IA et du ML dans les outils de qualité des données permet une détection plus précise des anomalies, une correction automatique des erreurs et une amélioration constante de la qualité des données au fil du temps.

3. La gouvernance des données

Les organisations avec une gouvernance constatent des améliorations significatives dans l’analyse (57 %) et la qualité des données (60 %). La complexité croissante des données d’entreprise, accentuée par la numérisation des processus commerciaux et les réglementations, souligne l’importance cruciale d’un cadre de gouvernance. La qualité des données, améliorée par un programme solide, assure non seulement l’exactitude, l’exhaustivité et la pertinence, mais renforce également la crédibilité des données. Les outils de la data quality, soutenus par une gouvernance robuste, deviennent essentiels pour faire face à la complexité croissante des données d’entreprise.

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