Présentation d’Auto DQ : Automatiser la qualité des données à l’échelle

Les entreprises investissent massivement dans les initiatives en matière de données et d’IA, mais la voie vers la valeur est souvent ralentie, voire détournée, par un défi récurrent : la qualité des données.

Avec l’essor des plateformes cloud, des parcs de données hybrides et des environnements réglementaires de plus en plus complexes, les organisations gèrent plus de données provenant d’un plus grand nombre de sources que jamais auparavant. Les chefs d’entreprise veulent des informations auxquelles ils peuvent se fier, mais trop souvent, les données qui alimentent les initiatives d’analyse et d’IA sont incomplètes, incohérentes ou peu fiables.

Les analystes du secteur estiment que la mauvaise qualité des données coûte des millions aux entreprises chaque année, non seulement en termes de perte de temps, mais aussi en termes de prise de décision erronée, de risques de conformité et de perte de confiance des clients. Le problème n’est plus seulement technique, il est aussi stratégique. Des données de haute qualité sont devenues la base d’un avantage concurrentiel.

Bien que la qualité des données ait toujours été importante, il est plus difficile que jamais de la garantir à l’échelle. Les approches traditionnelles reposent sur des équipes qui définissent manuellement les règles de qualité des données pour chaque jeu de données, colonne et domaine. Cette approche fonctionne dans les petits environnements contrôlés, mais échoue lorsque les entreprises doivent gouverner des milliers de tables sur plusieurs domaines.

Pour les intendants de données et les analystes métier, le processus n’est pas seulement lent, il n’est pas viable. La création manuelle de règles entraîne des erreurs humaines, peine à capturer le contexte métier et ne peut pas suivre l’évolution rapide des environnements de données. Le résultat est que des problèmes de données passent inaperçus, ce qui entraîne des rapports défectueux, des projets retardés et une perte de confiance dans les initiatives d’analyse et d’IA.

De nombreux outils de qualité des données existants offrent des fonctions de création de règles, mais ils reposent toujours fortement sur l’entrée humaine. Ils supposent que les utilisateurs savent exactement quelles règles appliquer, où les appliquer et comment encoder les exigences spécifiques à un domaine dans une logique technique. Cela crée un goulot d’étranglement : les utilisateurs professionnels n’ont pas l’expertise technique nécessaire et les équipes techniques n’ont pas toujours les connaissances du domaine.

Le fossé entre l’intention commerciale et l’exécution technique a laissé les entreprises en difficulté. Même lorsque les règles sont définies, les appliquer à l’ensemble des systèmes et les maintenir alignées sur les conditions métier et les exigences de gouvernance demande beaucoup de travail. L’automatisation était absente de l’équation.

C’est pourquoi nous avons développé Auto DQ (automatisation de la qualité des données) : pour combler le fossé entre le contexte métier et l’application technique. Auto DQ aide les fournisseurs de données et les utilisateurs non techniques à automatiser le contrôle de la qualité des données grâce à l’intelligence,à la prise en compte du contexte et à l’évolutivité. Il réduit les efforts manuels jusqu’à 80 % tout en intégrant les exigences métier et de domaine directement dans le processus.

Auto DQ est conçu non seulement pour améliorer l’efficacité, mais également pour changer fondamentalement la façon dont les entreprises conçoivent la qualité des données : passer d’une approche réactive et manuelle à une approche proactive et automatisée.

Auto DQ propose une nouvelle manière d’assurer la qualité des données à l’échelle, avec :

• Des contrôles de qualité des données générés automatiquement sur la base des résultats du profilage, permettant aux utilisateurs de revoir, d’affiner et de sélectionner rapidement les contrôles à appliquer.
• En associant la qualité des données directement aux termes métier, les exigences en matière de gouvernance vont naturellement du glossaire à la surveillance opérationnelle.
• Une gestion simplifiée grâce à la recherche, au filtrage et à la révision groupée, donnant aux équipes le contrôle, même à grande échelle, avec la possibilité d’ajouter manuellement des vérifications si nécessaire.
• Détectent automatiquement les relations d’intégrité référentielle (PK–FK) et génèrent des règles pour maintenir la cohérence entre les sources de données.
• Introduction d’une nouvelle dimension d’homogénéité pour surveiller la stabilité historique, à l’aide d’indicateurs z-score dans les colonnes et les tableaux.

En intégrant l’automatisation au cœur de la qualité des données, Auto DQ permet aux entreprises de :

• détecter proactivement les problèmes avant qu’ils n’affectent l’analyse en aval et l’IA ;
• réduire le travail manuel et les erreurs, permettant aux équipes de se concentrer sur les informations et l’innovation ;
• assurer la conformité aux règles métier et aux réglementations du secteur ;
• instaurer la confiance dans toute l’entreprise en donnant confiance aux parties prenantes dans les données qu’elles utilisent au quotidien.

La qualité des données n’est plus seulement un point technique ; c’est un véritable levier pour l’entreprise. Avec Auto DQ, les entreprises peuvent faire évoluer leurs processus de qualité des données sans sacrifier la précision ou l’agilité.

Ce qui distingue Auto DQ, c’est sa capacité à combiner l’automatisation et le contexte métier. Alors que de nombreux outils proposent un profilage ou la création de règles, Auto DQ utilise des informations de profilage, des termes de glossaire et des relations détectées pour générer automatiquement des vérifications pertinentes et spécifiques au domaine. Cette solution ne se contente pas d’automatiser la création de règles ; elle relie les règles directement au langage et aux besoins de l’entreprise.

Cette convergence de l’automatisation, de la gouvernance et de l’intelligence signifie que la qualité des données n’est plus un goulot d’étranglement. Elle devient plutôt une fonctionnalité intégrée qui évolue au fur et à mesure que vos besoins en matière de données et d’entreprise évoluent.

À une époque où des données fiables sont le fondement de l’IA, de l’analytique et de la transformation numérique, Auto DQ change la donne. En automatisant la qualité des données à l’échelle, les entreprises peuvent obtenir plus rapidement des informations exploitables, améliorer la conformité et prendre des décisions en toute confiance.

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