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Data Quality

Avoir des données est nécessaire, mais leur valeur grandit lorsqu'elles sont de qualités. A contrario, avoir des données de mauvaises qualités nuit aux décisions.
La Data Quality vous apporte la confiance dans vos données.

Être Data Driven est un atout majeur mais dès que la confiance dans les données est perdue, il devient presque impossible de faire adhérer les utilisateurs à leur utilisation. Cette phase de Data Quality est donc indispensable.

#Qualification_des_données #Correction_des_données #Collaboration_entre_les_métiers_et_les_techniques #Processus_de_validation

Plusieurs étapes sont nécessaires
à la qualité de de la donnée :

Apports

Fiabiliser vos données mais en tirer le plus de valeur.

Optimiser la gestion de la donnée en supprimant des occurrences redondantes car identiques ou semblables.

Faire collaborer différents profils sur vos données.

Cas d'usages

La Data Quality peut s’illustrer notamment par :

L’identification et la correction des divergences de types pour une même donnée reçus lors du développement de flux de Data Integration.

La définition d’un processus de validation alliant choix techniques et métiers.

Technologies utilisées

Cas d'usages

Le Temps réel peut s'illustrer notamment par :
La mise à disposition de données en accès libre ou sécurisé
Le suivi d'un processus de traitement en temps réel.
Interfacer des systèmes différents.

 

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