Les caractéristiques des outils de qualité des données considèrent principalement les dimensions ou les métriques qui définissent la qualité. Ces solutions peuvent prendre en charge certaines ou toutes les fonctions mentionnées ci-dessous pour fournir des résultats finaux utiles :
Nettoyage des données : C'est le processus de suppression des données redondantes, incorrectes et corrompues. Il est parfois appelé nettoyage ou épuration des données. Étant l'une des étapes critiques du traitement des données, la plupart des outils de qualité des données possèdent cette fonctionnalité. Quelques-unes des inexactitudes courantes des données incluent des entrées incorrectes et des valeurs manquantes.
Standardisation des données : C'est une étape majeure dans l'organisation des données. Elle implique la conversion des données dans un format commun qui facilite l'accès et l'analyse des données par les utilisateurs. Cette étape remplit l'un des paramètres de la qualité des données — la cohérence. Mettre les données dans un format commun unique garantit que les données sont cohérentes. La standardisation des données joue un rôle clé dans l'atteinte de l'exactitude, qui est un autre facteur de la qualité des données. Elle aide en donnant aux utilisateurs accès aux données nettoyées et mises à jour les plus récentes.
Profilage des données : Le profilage des données est le processus d'analyse des données, de compréhension de la structure des données et d'identification des projets potentiels pour les données spécifiées. Les données sont minutieusement analysées à l'aide d'outils analytiques pour détecter des caractéristiques telles que la moyenne, le minimum, le maximum et la fréquence.
Déduplication des données : C'est un processus visant à éliminer les copies excessives de données et à réduire les besoins de stockage. Il est également appelé compression intelligente ou stockage à instance unique ou déduplication des données.
Validation des données : Cette fonctionnalité garantit que la qualité et l'exactitude des données sont en place. Dans les systèmes automatisés, il y a une supervision humaine minimale ou presque inexistante lorsque les données sont saisies. Cela rend essentiel de vérifier que les données saisies sont correctes. Les types courants de validation des données incluent la vérification des données, la vérification des codes, la vérification des plages, la vérification des formats et la vérification de la cohérence. Il existe également certaines règles de qualité des données définies pour les plateformes de gestion des données.
Extraction, transformation et chargement (ETL) : Lorsque les organisations avancent dans la stratégie technologique, les données des systèmes existants sont transférées vers les nouveaux systèmes. L'ETL constitue une tâche vitale du processus de migration des données. L'objectif final est de maintenir la qualité des données pour les données qui sont migrées. L'ETL se situe en troisième position dans les phases du cycle de vie de la qualité des données. Les autres phases sont l'évaluation de la qualité, la conception de la qualité et la surveillance. Il implique l'extraction des données des sources de données, leur transformation par déduplication et leur chargement dans la base de données cible.
Gestion des données de référence (MDM) : Cette fonctionnalité gère les données de qualité en organisant, centralisant et enrichissant les données. Elle inclut des données non transactionnelles comme les données clients et les données produits. La MDM est importante pour la gestion des données d'entreprise.
Enrichissement des données : Cette fonctionnalité est le processus d'amélioration de la valeur et de l'exactitude des données en intégrant des données internes et externes avec les informations existantes.
Catalogue de données : Le catalogue de données héberge des données et des métadonnées pour aider les utilisateurs dans leur découverte de données. Les outils de surveillance de la qualité des données possèdent cette fonctionnalité pour augmenter la transparence dans les flux de travail.
Entrepôt de données : L'entreposage de données se concentre sur l'unification des données provenant de diverses sources de données. Il garantit la qualité des données d'entreprise en améliorant l'exactitude des données.
Analyse des données : Les données sont généralement conformes à des formats spécifiques. Par exemple, l'adresse, le numéro de téléphone et l'adresse e-mail ont tous des modèles de données. L'analyse aide à vérifier ces adresses et également si les numéros de téléphone sont conformes aux modèles.
Autres fonctionnalités des logiciels de qualité des données : Capacités ERP et Capacités de fichier.
Comment acheter des outils de qualité des données ?
Collecte des exigences (RFI/RFP) pour les logiciels de qualité des données
Selon l'industrie, il existe une variété de dimensions de qualité des données qui doivent être prises en compte avant l'achat du logiciel. La stratégie de gestion des données doit répondre aux exigences de gouvernance des données. En plus de cela, il y a d'autres exigences comme la rétention et l'archivage des données. Une RFI ou RFP des fournisseurs aide à optimiser le processus d'évaluation.
Comparer les produits de qualité des données
Créer une liste longue
Pour commencer, les organisations devraient établir une liste de fournisseurs de logiciels de qualité des données offrant des fonctionnalités telles que le profilage des données, la préparation des données, la déduplication et d'autres fonctionnalités pertinentes en fonction des résultats qu'elles cherchent à atteindre.
Créer une liste courte
Sur la base de la satisfaction des exigences principales, l'étape suivante consiste à présélectionner les fournisseurs en posant quelques questions telles que :
Conduire des démonstrations
Les démonstrations sont un moyen efficace de vérifier quel fournisseur correspond aux besoins. Elles donnent à l'organisation une compréhension approfondie du logiciel. Les organisations peuvent également obtenir des réponses sur la qualité de l'offre du fournisseur. Habituellement, les démonstrations de logiciels de qualité des données incluraient la présentation de divers outils et capacités du logiciel tels que la fonctionnalité de standardisation des données, la gestion des métadonnées et la gestion de la qualité des données pour n'en nommer que quelques-uns.
Sélection des outils de qualité des données
Choisir une équipe de sélection
L'équipe impliquée dans cette décision doit inclure les décideurs pertinents. Un directeur marketing, qui a souvent besoin de données propres pour nourrir les prospects de son équipe, peut tester les outils lors de la démonstration. Le prochain membre à garder dans la boucle est le responsable des ventes. La qualité des données est tout aussi importante pour la force de vente car ils veulent se concentrer davantage sur la génération de revenus que sur la simple mise à jour des données dans le CRM. Les analystes de données sont également impliqués car ce sont eux qui utilisent ces outils pour les évaluations de la qualité des données. En plus de cela, les analystes de la qualité des données sont inclus dans l'équipe car ils utilisent le logiciel pour examiner les données pour les exigences de qualité en fonction des différents départements et partagent ces données traitées avec eux.
Négociation
Parce que la qualité des données est d'une importance capitale, il est conseillé de choisir les bons outils pour l'évaluation. Les outils qui fonctionnent en temps réel et qui peuvent être utilisés facilement par les utilisateurs professionnels sont quelque chose que les organisations veulent avoir. Il est conseillé de regarder le prix du logiciel, s'il y a des coûts supplémentaires, et aussi si le fournisseur offre une remise. De nombreux outils de qualité des données sont disponibles à la fois dans des structures cloud et sur site. Il est préférable d'avoir des outils dans le cloud car la surveillance manuelle de la qualité des données pour les données d'entreprise pourrait être difficile pour une personne ou même une équipe.
Décision finale
La décision d'acheter un logiciel de qualité des données doit être prise par les équipes impliquées tout au long du processus d'achat. Les équipes de vente, de marketing et d'analystes de données peuvent bénéficier de l'achat du bon logiciel de qualité des données.