Outils de qualité des données : Top 8 pour 2024 et au-delà

Même si le volume de données augmente aujourd’hui à un rythme sans précédent, davantage de données ne se traduit pas toujours par de meilleures informations. Ce qui compte, c'est la précision, l'exhaustivité et la fiabilité de ces données. Qualité des données n'est pas anodin ; c'est la base sur laquelle les organisations prennent des décisions éclairées, formulent des stratégies efficaces et acquièrent un avantage concurrentiel. Étonnamment, oSeuls 3 % des entreprises respectent actuellement les normes de base de qualité des données, soulignant l'urgence pour les entreprises de prioriser les investissements dans les outils de qualité des données.

Les outils de qualité des données vous permettent de relever plus facilement les défis des données modernes : le volume ainsi que vitesse. Grâce à ces outils, vous pouvez facilement rationaliser gestion de la qualité des données et assurez-vous d'obtenir systématiquement des informations fiables.

Dans ce blog, nous allons explorer les 8 meilleurs outils de qualité des données sur le marché et comment vous devez sélectionner celui qui convient à votre entreprise.

Principaux outils de qualité des données pour 2024

1.     Astera

Astera est une plateforme unifiée sans code qui permet aux organisations de gérer sans effort leurs processus de bout en bout. gestion des données processus, y compris l'extraction, l'intégration, l'entreposage, l'échange électronique de données et la gestion du cycle de vie des API.

Son interface conviviale par glisser-déposer permet aux utilisateurs techniques et non techniques de tirer parti Astera solutions pour effectuer des tâches complexes liées aux données en quelques minutes, améliorant ainsi l'efficacité et les performances. Astera offre des fonctionnalités complètes de qualité des données pour garantir l'exactitude, la fiabilité et l'exhaustivité des données.

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Principales caractéristiques:

• Interface utilisateur par glisser-déposer : AsteraL'interface intuitive pointer-cliquer de vous permet de configurer facilement les systèmes source et de destination et de créer des transformations basées sur des règles pour une intégration de données et les tests.
• La validation des données: Astera garantit l'exactitude et la qualité des données grâce à des fonctionnalités complètes de validation des données, y compris le nettoyage des données, le profilage des erreurs et les règles de qualité des données, garantissant des données exactes et complètes.
• Variété de connecteurs : Astera se connecte de manière transparente à un large éventail de sources sur site et basées sur le cloud, y compris des bases de données, des entrepôts de données et des lacs de données. De plus, il vous permet de créer des connecteurs basés sur des API pour des options de connectivité étendues.
• Transformations prédéfinies: Il propose des transformations prédéfinies telles que la jointure, l'union, la fusion, les règles de qualité des données, etc., pour vous aider à nettoyer, transformer et intégrer vos données.
• Navigation pointer-cliquer : Astera permet une navigation fluide via des actions pointer-cliquer, permettant aux utilisateurs d'ajouter, de modifier et de suivre les modifications pour des transformations de données transparentes.
• Grille de données interactive : L'outil offre des capacités agiles de correction et de complétion des données vous permettant de rectifier les données inexactes. Vous pouvez visualiser et explorer les données de manière intuitive pour plus de précision et de cohérence.
• Scripts réutilisables : Astera rationalise la préparation des données avec des scripts efficaces et réutilisables dans les flux de travail, favorisant l'automatisation, l'efficacité et la cohérence.
• Contrôles de santé des données en temps réel : L'outil vous permet de surveiller et d'ajuster les données en temps réel pour l'intégrité, en fournissant un retour instantané sur la qualité des données
• Intégration sans effort : Vous pouvez intégrer de manière transparente des données nettoyées dans des plates-formes d'analyse ou les publier en tant qu'API pour faciliter la collaboration avec le système externe et la génération d'informations.
• Automatisation du flux de travail: L'outil offre une orchestration des flux de travail afin que vous puissiez gagner du temps et laisser le logiciel planifier des tâches automatiques, orchestrer des processus basés sur les données, et bien plus encore.

2. Talend

Talend est une autre solution de qualité des données conçue pour améliorer les processus de gestion des données. Il utilise la technologie d'apprentissage automatique pour profiler, nettoyer et masquer les données en temps réel et proposer des recommandations intelligentes pour résoudre les problèmes de qualité des données. Ses fonctionnalités de déduplication, de validation et de standardisation basées sur l'apprentissage automatique permettent à ses utilisateurs de nettoyer les enregistrements entrants et de les enrichir au besoin, permettant ainsi d'accéder à des informations fiables.

Cependant, Talend Data Quality peut s'avérer complexe à mettre en place, notamment pour les utilisateurs non techniques. La solution manque également de capacité en mémoire, ce qui peut entraîner des problèmes de performances et de vitesse, en particulier lorsqu'il s'agit de grands ensembles de données comportant des transformations de données complexes. De plus, son prix est plus élevé que plusieurs autres DQM solutions sur le marché.

Principales caractéristiques:

• Profilage des données: Talend Data Quality utilise le machine learning pour profiler automatiquement les données en temps réel, identifier rapidement les problèmes de qualité des données, détecter les modèles cachés et repérer les anomalies, garantissant ainsi des informations précises et à jour.
• Interface libre-service : La plate-forme offre une interface pratique en libre-service qui est tout aussi intuitive pour les utilisateurs professionnels que pour les experts techniques, favorisant une collaboration efficace au sein de l'organisation.
• Score de confiance Talend : Le Talend Trust Score intégré fournit une évaluation immédiate et précise de la confiance des données, guidant les utilisateurs dans le partage sécurisé des données et identifiant les ensembles de données nécessitant un nettoyage supplémentaire.
• Sécurité et conformité des données : L'outil dispose de fonctionnalités de sécurité et de conformité, protégeant vos données et garantissant le respect des réglementations en vigueur.

3. IBM InfoSphere

IBM InfoSphere Information Server est un plate-forme d'intégration de données qui simplifie la compréhension, le nettoyage, la surveillance et la transformation des données. IBM InfoSphere Information Server permet un nettoyage et un suivi continus des données, permettant aux organisations de transformer des données brutes en informations fiables.

D'après les avis des utilisateurs, IBM InfoSphere Information Server présente certaines limites, notamment une configuration initiale complexe qui nécessite une expertise technique. Les utilisateurs ont également souligné la complexité de la plate-forme comme un obstacle potentiel, qui peut nécessiter une formation supplémentaire ou du personnel qualifié. De plus, la faisabilité de la plate-forme dépend de la taille et de la complexité de l'organisation, les entités plus petites ou plus simples pouvant la trouver excessive pour leurs besoins.

Principales caractéristiques:

• Gestion de la performance: Vous pouvez compter sur IBM InfoSphere Information Server pour surveiller et optimiser les performances de vos processus d'intégration de données.
• Sécurité des données: Grâce à ses fonctions de sécurité des données, IBM InfoSphere Information Server garantit que vos données restent sûres et protégées.
• Intégration de données: La plate-forme vous permet d'intégrer des données provenant de diverses sources, telles que des bases de données, des fichiers et des services Web.
• La gestion des processus: IBM InfoSphere Information Server fournit également des fonctionnalités de gestion des processus, vous aidant à superviser efficacement vos processus d'intégration de données.
• Contrôle de la qualité des données : Vous pouvez garantir la qualité de vos données grâce aux fonctions de contrôle de la qualité des données intégrées à IBM InfoSphere Information Server pour évaluer, analyser et surveiller efficacement la qualité de vos données.

4. Échelle de données

Data Ladder est un outil de contrôle qualité et de nettoyage qui utilise des algorithmes de correspondance pour améliorer la qualité des données. Il aide les utilisateurs à nettoyer les données et à découvrir les correspondances manquées provenant de diverses sources, garantissant ainsi la fiabilité et l'exactitude dans l'ensemble de l'écosystème de données de l'entreprise.

Cependant, une documentation limitée est disponible pour ses fonctionnalités avancées, telles que les modèles de profilage de données personnalisés, les options de correspondance avancées et la configuration des règles de survie. De plus, quelques utilisateurs ont signalé avoir rencontré des problèmes avec l'algorithme de correspondance des données.

Principales caractéristiques:

• Importation de données: Data Ladder vous permet de connecter et d'intégrer des données provenant de plusieurs sources disparates, y compris les formats de fichiers, les bases de données relationnelles, le stockage dans le cloud et les API.
• Profilage des données: Il automatise les contrôles de qualité des données et fournit des rapports de profil de données instantanés sur les valeurs vides, les types de données, les modèles et d'autres statistiques, révélant les opportunités de nettoyage des données.
• Nettoyage des données: L'outil permet d'éliminer les valeurs incohérentes et non valides, de créer et de valider des modèles et d'obtenir une vue standardisée sur toutes les sources de données.
• Correspondance des données : Data Ladder vous permet d'exécuter des algorithmes de correspondance propriétaires et de qualité industrielle basés sur des critères personnalisés et des niveaux de confiance de correspondance pour une correspondance exacte, approximative, numérique ou phonétique.

5. Ataccama ONE

Ataccama ONE est une plate-forme modulaire et intégrée qui offre une gamme de fonctionnalités de qualité des données. Avec la gouvernance des données, la qualité des données et la gestion des données de référence combinées dans un tissu alimenté par l'IA, il permet aux entreprises et aux équipes de données de se développer tout en garantissant la confiance, la sécurité et la gouvernance des données.

Sur la base des commentaires des utilisateurs, Ataccama ONE présente certaines limitations. Sa complexité inhérente s'est avérée particulièrement difficile pour les débutants. Par conséquent, les utilisateurs doivent avoir une compréhension claire des concepts techniques tels que le codage et le dépannage, en particulier lorsqu'ils traitent de grands ensembles de données. De plus, les utilisateurs éprouvent des difficultés à effectuer des transformations de données complexes et à gérer les conflits lors des mises à jour des systèmes en aval.

Principales caractéristiques:

• Gouvernance des données : Ataccama ONE offre des capacités de gouvernance des données, permettant une gestion efficace et efficiente des données.
• Qualité des données: Avec Ataccama ONE, vous pouvez tirer parti de l'IA pour garantir la qualité des données en comprenant, validant et améliorant vos données, en empêchant l'afflux d'informations erronées dans vos systèmes et en surveillant en permanence l'exactitude des données.
• Catalogue de données : L'outil vous permet de découvrir, de comprendre et d'utiliser vos ressources de données.
• Intégration de données: Vous pouvez intégrer des données provenant de diverses sources avec les capacités d'intégration de données d'Ataccama ONE.

6. Studio de données d'ouverture d'Experian

Experian est une société mondiale de services d'information offrant des données, des analyses et des informations aux entreprises et aux consommateurs. Sa plate-forme, Aperture Data Studio, est une suite de gestion de données dynamique et conviviale conçue pour renforcer la confiance dans la gestion des projets de données des consommateurs. Cet outil permet aux utilisateurs de tous niveaux de développer rapidement des flux de travail complexes, en incorporant des algorithmes d'apprentissage automatique pour le marquage automatisé des données. De plus, il améliore la qualité des données en utilisant des ensembles de données mondiaux méticuleusement conservés par Experian, garantissant la conformité aux normes de données.

Selon les avis des utilisateurs, Aperture Data Studio présente certaines limitations de performances, en particulier lorsqu'il s'agit de grands ensembles de données. Bien que la facilité d'utilisation de l'outil facilite une adoption rapide, il présente également un risque potentiel de perte de contrôle sur les actifs en cours de création et peut entraîner une duplication involontaire des efforts et des incohérences dans les données.

Principales caractéristiques:

• Profilage des données: Aperture Data Studio offre des fonctionnalités de profilage des données, permettant une meilleure compréhension de vos données et l'identification des problèmes potentiels de qualité des données.
• Correspondance des données : Il comprend des fonctionnalités avancées de correspondance des données, utilisant à la fois des algorithmes de correspondance propriétaires et bien établis pour vous aider à faire correspondre et dédupliquer avec précision vos données.
• Intégration de données: L'outil facilite l'intégration des données provenant de diverses sources, y compris les clusters Hadoop, pour consolider des ensembles de données isolés dans une vue client unique.
• Gestion du workflow: Aperture Data Studio permet la création de flux de travail sophistiqués qui intègrent des algorithmes d'apprentissage automatique pour automatiser le balisage et l'enrichissement des données.

7. OuvrirAffiner

OpenRefine (anciennement connu sous le nom de Google Refine) est un outil open source pour la gestion de la qualité des données. À l'aide de cet outil, vous pouvez identifier et corriger les problèmes de données, appliquer des transformations de données et effectuer une exploration des données. Il dispose d'une variété de fonctionnalités pour le nettoyage et la normalisation des données afin d'assurer l'exactitude et la cohérence.

Cependant, l'outil a certaines limites à prendre en compte. Tout d'abord, la fonctionnalité Annuler/Rétablir n'a pas la capacité d'annulation en cours d'historique et peut entraîner une perte de données involontaire lors de l'application de nouvelles opérations. La réutilisation et le partage des flux de travail peuvent être difficiles en raison du manque de gestion des erreurs dans les séquences d'opérations et de l'adaptation des flux de travail aux projets avec des noms de colonne différents.

Principales caractéristiques:

• Facettage: OpenRefine vous permet de naviguer et d'analyser efficacement de vastes ensembles de données. Cela vous permet de filtrer et d'afficher des parties spécifiques de vos données, ce qui facilite la détection rapide des modèles et des tendances.
• Regroupement: L'outil aide à résoudre les incohérences dans vos données en fusionnant des valeurs similaires à l'aide de techniques intelligentes, en minimisant les doublons et en assurant une meilleure cohérence dans l'ensemble de données.
• Réconciliation: OpenRefine vous permet de faire correspondre votre ensemble de données avec des bases de données externes via des services de rapprochement afin d'améliorer l'exactitude et l'exhaustivité de vos données en les reliant à des sources externes fiables.
• Annuler/Rétablir infini : Cette fonctionnalité permet un déplacement sans effort vers les états antérieurs des ensembles de données, en revisitant l'intégralité de l'historique des opérations pour expérimenter les transformations de données et en annulant rapidement les modifications si nécessaire.

8. Informatique

Informatica est un cloud d'entreprise moderne solution de gestion de données qui garantit l’exactitude des données dans un environnement unique. Avec des capacités de transformation, de profilage, d'intégration, de nettoyage, de rapprochement des données et de gestion des métadonnées, il permet aux entreprises de stimuler l'innovation et la croissance en tirant le meilleur parti de leurs actifs critiques.

Une limitation importante d'Informatica est la difficulté rencontrée par les utilisateurs lors du débogage des workflows et des mappages. De plus, de nombreux utilisateurs ont exprimé leur frustration face aux messages d'erreur d'Informatica, les trouvant difficiles à comprendre ou énigmatiques, entraînant des retards potentiels dans la résolution des problèmes et la prise de décision.

Principales caractéristiques:

• Intégration de données: La principale force d'Informatica réside dans l'intégration des données. Il peut extraire des données de divers systèmes hétérogènes et les transférer vers d'autres processus métier et utilisateurs au sein de votre organisation.
• Qualité des données: Grâce aux fonctionnalités de qualité des données d'Informatica, vous pouvez obtenir des informations sur l'état de vos données, les valider et les améliorer, empêcher l'inclusion de données inexactes dans les systèmes et surveiller en permanence la qualité des données.
• Échange de données sécurisé : Informatica assure l'échange de données sécurisé dans les interactions interentreprises, offrant une visibilité complète tout au long du processus.
• Traitement parallèle : L'une des capacités notables d'Informatica est le traitement parallèle, qui permet l'exécution simultanée de plusieurs processus, ce qui accélère le calcul et l'exécution.

Critères de sélection des bons outils de qualité des données

Vous devez évaluer soigneusement les capacités et les fonctionnalités d’un outil de gestion de la qualité des données (DQM) et les comparer à des critères spécifiés pour vous assurer qu’il répond aux exigences de votre organisation.

Les critères suivants ressortent comme cruciaux dans le processus de sélection :

• Évolutivité et performances :

Vous devez vous assurer que l'outil choisi peut gérer efficacement votre volume de données actuel et être en mesure de s'adapter à la croissance future. Recherchez un outil de qualité des données robuste capable de traiter efficacement de grands ensembles de données sans compromettre les performances globales du système. De plus, envisagez-en un qui offre des capacités de traitement de données en temps réel pour des informations sensibles au facteur temps.

• Capacités de profilage et de nettoyage des données :

Vous devez évaluer si un outil fournit des fonctionnalités complètes de profilage des données. Cela vous permettra d'avoir un aperçu de la qualité des données, de détecter les anomalies et de comprendre les modèles de distribution des données. Recherchez un outil doté de fonctionnalités de nettoyage avancées pour corriger les erreurs, normaliser les formats, supprimer les doublons et valider les données.

• Fonctionnalités de surveillance des données :

Envisagez des outils qui vont au-delà des solutions ponctuelles et offrent des fonctionnalités de surveillance continue des données. Sélectionnez un outil qui vous permet de suivre les métriques de qualité des données, de configurer des alertes pour les anomalies et d'établir le lignage des données pour comprendre les origines et les transformations des données au fil du temps.

• Intégration transparente avec les systèmes existants :

Assurez la compatibilité avec vos sources de données, vos bases de données, vos entrepôts de données et vos plates-formes d'informatique décisionnelle pour faciliter un processus de mise en œuvre fluide sans perturber vos flux de travail établis. Recherchez un outil de qualité des données qui offre des connecteurs ou des API faciles à utiliser pour une intégration transparente avec votre infrastructure informatique existante afin de minimiser les efforts de mise en œuvre.

• Interface conviviale:

Vous devez opter pour un outil de qualité des données avec une interface intuitive et conviviale, permettant à vos équipes d'adopter et d'exploiter rapidement les fonctionnalités de l'outil. Un processus de mise en œuvre simple est essentiel, et vous devez viser des outils qui ne nécessitent pas de formation technique approfondie et accélérer le processus d'intégration.

• Options de flexibilité et de personnalisation :

La flexibilité et la personnalisation sont primordiales, compte tenu des divers types de données et des exigences auxquelles votre organisation est confrontée. Recherchez un outil de qualité des données qui vous permet de créer des règles de qualité des données personnalisées, des flux de travail et de vous adapter à l'évolution des exigences de qualité des données à mesure que votre organisation évolue.

• Support fournisseur et communauté :

L'évaluation de la réputation et du support du fournisseur est essentielle pour votre processus de sélection. Donnez la priorité aux fournisseurs ayant fait leurs preuves en matière de fourniture d'un excellent support client, de mises à jour régulières et de corrections de bogues. De plus, envisagez des outils avec une communauté d'utilisateurs ou un forum actif, car cela signifie une base d'utilisateurs solide et la disponibilité de connaissances et de ressources partagées.

• Options de tarification et de licence :

Vous devez tenir compte des modèles de tarification et des options de licence de l'outil de qualité des données. Différents outils peuvent proposer différentes structures de tarification, telles que des modèles basés sur un abonnement ou des frais basés sur le volume de données ou les fonctionnalités utilisées. Le choix d'un plan de tarification qui s'aligne sur le budget de votre organisation et l'utilisation prévue des données est crucial. 

Meilleures pratiques pour la mise en œuvre d'outils de qualité des données

La mise en œuvre efficace d'outils de qualité des données garantit que votre organisation peut tirer le maximum de valeur de ses données et prendre des décisions éclairées. Voici quelques étapes essentielles et les meilleures pratiques pour vous guider tout au long du processus :

• Définir clairement les exigences

Avant de sélectionner et de mettre en œuvre des outils de qualité des données, définissez clairement les exigences spécifiques de qualité des données de votre organisation. Identifiez les types de problèmes de qualité des données que vous rencontrez fréquemment, les sources de données qui doivent être améliorées et les résultats souhaités. Une bonne compréhension de vos besoins vous guidera dans le choix des bons outils.

• Évaluer soigneusement les outils

Effectuer une évaluation complète des divers outils de qualité des données disponibles sur le marché. Comparez leurs caractéristiques, fonctionnalités, évolutivité, facilité d'utilisation et compatibilité avec votre infrastructure de données existante. Recherchez les outils qui correspondent le mieux aux besoins de votre organisation et intégrez-les de manière transparente dans vos processus de gestion des données.

• Commencer petit; Mettre à l'échelle progressivement

Lors de la mise en œuvre d'outils de qualité des données, commencez par un projet pilote ou un petit segment de vos données. Cette approche vous permet de tester l'efficacité de l'outil et d'identifier les défis potentiels ou les ajustements nécessaires. Une fois que vous êtes confiant dans les résultats, augmentez progressivement la mise en œuvre sur des ensembles de données plus importants.

• Impliquer les parties prenantes et les experts

Inclure les principales parties prenantes dans le processus de prise de décision, telles que les analystes de données, les ingénieurs de données et les utilisateurs métier. Leur contribution est précieuse pour comprendre les points faibles spécifiques de la qualité des données et pour s'assurer que les outils sélectionnés correspondent à leurs exigences. De plus, envisagez de demander conseil à des experts ou à des consultants en qualité des données pour faire des choix éclairés.

• Fournir une formation et un soutien

Formez les membres de votre équipe à l'utilisation efficace des outils de qualité des données. Proposez des ateliers ou des formations pour les familiariser avec les fonctionnalités de l'outil et les bonnes pratiques de validation et de nettoyage des données. De plus, établissez un système de support où les utilisateurs peuvent demander de l'aide lorsqu'ils sont confrontés à des défis lors de l'adoption de l'outil.

Mot de la fin

La qualité des données est un engagement continu envers l'excellence, façonnant chaque décision dans un écosystème axé sur les données. En adoptant des outils de qualité des données, les organisations intègrent une culture d'excellence des données dans leurs opérations principales, garantissant que les données restent fiables et cohérentes tout au long de leur cycle de vie. Par conséquent, les équipes de données peuvent se concentrer sur l'analyse des données et l'extraction d'informations au lieu de consacrer des efforts excessifs au nettoyage et au rapprochement manuels des données.

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