Les 7 meilleurs outils de validation de données à explorer en 2024

En 2015, PayPal a dû payer 7.7 millions de dollars au gouvernement américain lorsque son manque de mécanismes de contrôle appropriés a conduit à 500 transactions PayPal d'une valeur de 44,000 XNUMX dollars, violant ainsi les sanctions contre l'Iran, Cuba et le Soudan.

En 2018, Samsung Securities a encouru un coût de 105 milliards de dollars lorsqu'un employé a émis 2 milliards d'actions à 2,018 2 employés de l'entreprise au lieu de dividendes totalisant XNUMX milliards de won (monnaie sud-coréenne).

Les mauvaises données coûtent aux entreprises des milliards de dollars chaque année. C'est pourquoi vous avez besoin d'un la validation des données outil pour garantir que vos données sont exactes, cohérentes et fiables.

Que sont les outils de validation des données ?

Les outils de validation des données vérifient et vérifient automatiquement l'exactitude, l'exhaustivité et la conformité des données aux normes prédéfinies. Une organisation peut mettre en place certaines règles ou conditions, comme inclure des données allant jusqu'à cinq ans à des fins d'analyse. Toute valeur ne répondant pas aux critères spécifiés sera exclue. Ces outils examinent et scrutent méticuleusement les données en employant diverses fonctions pour signaler et rectifier les écarts.

Passons en revue les 7 meilleurs outils de validation de données pour vous aider à choisir la solution la mieux adaptée aux besoins de votre entreprise.

Les 7 meilleurs outils de validation des données

1. Astera
2. informatique
3. Talend
4. Datameer
5. Alteryx
6. Échelle de données
7. Ataccama Un

1.   Astera

Astera est un système unifié de niveau entreprise solution de gestion de données avec des fonctionnalités avancées de validation des données. En proposant agile nettoyage des données et des capacités de correction, l'outil vous permet d'accéder à des données fiables, précises et cohérentes pour des informations fiables.

La plateforme vous permet également de mettre en œuvre des contrôles rigoureux de validation des données et de personnaliser les règles en fonction de vos besoins spécifiques. De plus, en fournissant des contrôles de santé des données en temps réel, la plateforme fournit un retour instantané sur l'état des données. qualité des données, vous permettant de suivre les modifications.

Pour une validation efficace des données, Astera dispose d'un riche ensemble de transformations qui vous permettent de :

• • Recherchez et remplacez les valeurs nulles/manquantes.
  • Convertissez les formats de données et les valeurs dans un format commun.
  • Supprimez les doublons d’une colonne ou de l’ensemble de données.
  • Appliquer des règles de validation personnalisées pour utiliser les données pertinentes pour l'analyse

 

Entrées signalées comme erronées lors du processus de validation des données

Autres caractéristiques clés:

• Interface glisser-déposer : L'interface visuelle et interactive vous permet de simplement faire glisser les objets, de manipuler les données et de les écrire vers la destination de votre choix sans écrire une seule ligne de code.
• Connectivité à une large gamme de sources : Astera vous permet de vous connecter de manière transparente aux systèmes sur site ainsi qu'aux sources basées sur le cloud. De plus, vous pouvez désormais créer des connecteurs basés sur des API pour toute intégration ou importer des connecteurs depuis AsteraLa bibliothèque de connecteurs personnalisés de .
• Transformations intégrées : Astera fournit une bibliothèque complète de transformations prédéfinies telles que la jointure, la réconciliation, l'agrégation, la normalisation et bien plus encore, vous permettant d'effectuer des opérations de données complexes en quelques clics.
• Automatisation du flux de travail: L'outil comprend des capacités de planification des tâches et d'automatisation basées sur des déclencheurs temporels et basés sur des événements, éliminant ainsi les interventions manuelles.
• Traitement parallèle : Son moteur ETL de puissance industrielle divise les grands ensembles de données en sous-ensembles plus petits qui sont traités en parallèle pour garantir une intégration à grande vitesse, quels que soient la taille et le format des données.
• Intégration IA : Astera exploite l’IA en l’intégrant dans ses différentes opérations telles que extraction de données, cartographie, et la modélisation, simplifiant le gestion des données processus.

2. Informatique

Informatica est un plateforme de gestion des données qui permet aux utilisateurs d'effectuer des tâches critiques de qualité des données, telles que la déduplication, la standardisation, l'enrichissement et la validation. Les utilisateurs peuvent identifier, rectifier et suivre les problèmes de qualité des données dans le cloud et sur site.

Principales caractéristiques:

• Connectivité à diverses sources : La plate-forme dispose de connecteurs intégrés, permettant aux utilisateurs de se connecter à divers systèmes sources tels que des bases de données, des systèmes de fichiers ou des applications SaaS.
• Préparation des données: Informatica permet aux utilisateurs de profiler, de standardiser et de valider les données à l'aide de règles et d'accélérateurs prédéfinis.
• Surveillance des données: La solution offre aux utilisateurs une visibilité sur l'ensemble de données pour détecter et identifier tout écart.
• Traitement parallèle : Informatica permet aux utilisateurs d'exécuter plusieurs tâches simultanément en divisant les tâches pour améliorer les délais de performances.

3. Talend

Talend est une solution de qualité et d'intégration des données permettant aux utilisateurs d'accéder à des données précises. Sa solution de qualité des données profile, nettoie et standardise les données sur tous les systèmes. Piloté par des algorithmes d'apprentissage automatique, il propose des recommandations pour corriger et rectifier les problèmes de qualité des données. De plus, le score de confiance intégré fournit une évaluation de la santé globale des données pour identifier les écarts et les irrégularités au sein de l'ensemble de données.

Principales caractéristiques:

• Intégration de données en libre-service : Le libre-service de Talend plate-forme d'intégration de données permet aux utilisateurs de créer et de déployer intégration de données tâches sans écrire une seule ligne de code.
• Transformation des données: Talend propose une large gamme de transformation de données fonctionnalités, notamment le filtrage, le tri, l'agrégation et la jointure des données.
• Préparation des données: Talend permet aux utilisateurs de préparer les données, d'appliquer des contrôles de qualité, tels que la validation de l'unicité et du format, et de surveiller la santé des données via Talend Trust Score.
• Sécurité et conformité des données : Talend permet aux utilisateurs de protéger les informations sensibles en fournissant un accès basé sur les rôles et garantit la conformité aux réglementations telles que le RGPD et la HIPAA.

4. Datameer

Datameer est un préparation des données et une solution de transformation qui convertit les données brutes dans un format utilisable pour l'analyse. La plateforme est conçue pour Snowflake, une solution basée sur le cloud, gérant tous les aspects du cycle de vie des données, de l'exploration à la préparation en passant par le partage d'ensembles de données fiables. En offrant une interface de type tableur, la plateforme permet aux utilisateurs de naviguer et d'interagir avec des données complexes de manière intuitive.

Principales caractéristiques:

• Préparation des données: L'interface de préparation de données en libre-service de Datameer ressemble à une feuille de calcul, ce qui permet aux utilisateurs d'explorer, de transformer et de visualiser facilement les données.
• Intégration native avec Snowflake : Datameer permet aux ingénieurs et analystes de données de transformer les données directement dans Snowflake via un simple code SQL ou une interface sans code.
• Encodage des données: La fonction d'encodage de Datameer convertit automatiquement les données catégorielles en un format binaire pour une utilisation dans les modèles d'apprentissage automatique.
• Catalogue de données : La fonctionnalité de catalogue de Datameer offre une vue centralisée de tous les actifs de données au sein d'une organisation, avec des capacités de recherche intelligentes.

5. Altéryx

Alteryx est une plateforme de préparation et d'analyse de données qui permet d'accéder à des informations opportunes. Il fonctionne comme un concepteur de flux de travail, offrant une connectivité à diverses sources telles que des fichiers plats, des connexions de bases de données, des API, etc., à la fois sur site et dans le cloud, permettant aux utilisateurs de transformer et d'accéder aux données sur une seule plateforme. La plateforme exploite l'IA pour fournir des recommandations concernant l'amélioration de la qualité des données. Cela aide à valider, transformer et filtrer les données en fonction des exigences.

Principales caractéristiques:

• Profilage des données: Offres Alteryx Designer profilage des données des capacités qui permettent aux utilisateurs de comprendre les caractéristiques des données et d’identifier les problèmes potentiels.
• Qualité des données: Alteryx permet aux utilisateurs de découvrir et de valider les problèmes de qualité des données grâce à ses systèmes de recommandation basés sur l'IA.
• Gouvernance des données : La plate-forme permet aux utilisateurs de suivre et de gérer le traçage des données, les journaux d'audit et d'assurer un contrôle d'accès basé sur les rôles.
• Suivi de la performance: Alteryx Designer offre des fonctionnalités de surveillance des performances qui peuvent être utilisées pour suivre les performances des workflows de préparation et d'analyse des données.

6. Échelle de données

Data Ladder est une solution de qualité des données dotée de fonctionnalités intégrées de profilage, de nettoyage et de déduplication des données. Le logiciel vérifie les données avant de les stocker dans une base de données, offrant ainsi une validation de la qualité des données en temps réel. La plateforme dispose d'une interface visuelle intuitive, permettant une intégration sans effort avec des applications personnalisées ou tierces.

Principales caractéristiques:

• Interface conviviale : Data Ladder offre une interface visuelle et interactive, permettant aux utilisateurs techniques professionnels de traiter les données dans un environnement sans code.
• Préparation des données: La plateforme permet aux utilisateurs de découvrir, nettoyer, valider et faire correspondre les données en fonction des exigences spécifiques de l'entreprise en matière de qualité des données.
• Importation de données: Data Ladder permet aux utilisateurs d'intégrer des données provenant de plusieurs sources disparates, notamment des formats de fichiers, des bases de données relationnelles, du stockage cloud et des API.
• Correspondance des données : La plateforme permet aux utilisateurs d'utiliser des algorithmes de correspondance propriétaires et de qualité industrielle, leur permettant de définir des critères personnalisés et des niveaux de confiance pour une correspondance exacte, floue, numérique ou phonétique.

7. Ataccama Un

Ataccama One est une solution de gestion de données qui offre des fonctionnalités de qualité et de validation des données pour améliorer l'exactitude et la fiabilité des données. Il assure une continuité gestion de la qualité des données en tirant parti de l’IA pour détecter automatiquement les anomalies et irrégularités et apporter les modifications nécessaires. De plus, les utilisateurs peuvent définir des règles personnalisées pour valider leurs données en utilisant des conditions de type phrase ou les expressions riches fournies par la solution dans une interface interactive.

Principales caractéristiques:

• Qualité des données: Ataccama One aide les utilisateurs à améliorer l'exactitude, l'exhaustivité et la cohérence de leurs données en offrant des capacités de profilage, de nettoyage, d'enrichissement et de validation des données.
• Catalogue de données : Ataccama One permet aux utilisateurs de découvrir, comprendre et gérer leurs actifs de données, y compris des fonctionnalités de recherche, de traçage et de documentation de données.
• Lignage des données : Ataccama One permet aux utilisateurs de suivre le flux de données via leurs systèmes pour identifier les problèmes de qualité des données et améliorer l'exactitude de leurs données.
• Intégration IA : Ataccama One utilise l'IA et l'apprentissage automatique pour automatiser les tâches de gestion des données et améliorer la précision des contrôles de qualité des données.

Fonctionnalités à surveiller dans les outils de validation des données

1. Règles personnalisées

La capacité à créer des règles, expressions et conditions spécifiques basées sur les exigences métier est cruciale. Un outil de validation des données doit être capable d'adapter, de personnaliser et de modifier les critères en fonction de l'évolution des besoins pour garantir l'adaptabilité.

2. Profilage des données

Le profilage des données permet à une organisation d'analyser les sources actuelles de ses données et de comprendre la structure, la qualité et les relations entre les attributs. Cet aperçu des données met en évidence les problèmes au sein de l'ensemble de données, tels que les inexactitudes, les incohérences et les irrégularités. Il est donc essentiel qu’un outil de validation des données fournisse une évaluation de la qualité des données en temps réel.

3. Transformation des données

Les données sont souvent sous forme brute et doivent être transformées dans un format utilisable. Un outil de validation des données doit avoir des fonctionnalités qui incluent le nettoyage de l'ensemble de données pour tenir compte des valeurs manquantes, la conversion des données incohérentes dans un format standard, la jonction/fusion de différents ensembles de données pour fournir une vue complète et, enfin, l'enrichissement des données en ajoutant de nouvelles variables externes. sources.

4. Surveillance des données

Une autre caractéristique essentielle d'un outil de validation de données est la capacité de surveiller et de suivre les données au fil du temps et d'alerter en cas d'erreurs, de divergences ou d'anomalies. En informant les utilisateurs de tout changement dans les événements de données, les alertes peuvent aider à répondre, rectifier et résoudre rapidement les erreurs afin de préserver la qualité globale des données.

5. Test de données

Les tests de données ou la validation des données consistent à vérifier si les données répondent aux conditions et contraintes prédéfinies afin que les données s'alignent sur les objectifs commerciaux. En appliquant divers contrôles de qualité des données, les données sont filtrées et affinées pour la consommation. Cette fonctionnalité garantit que les données sont saines, dignes de confiance, conformes et prêtes à être utilisées pour l'analyse.

Fonctionnalités indispensables

Lors de la sélection d’un outil de validation de données, il est essentiel de rechercher ces caractéristiques clés :

1. Bilans de santé en temps réel : La possibilité de suivre et de surveiller les données en temps réel permet aux utilisateurs d'identifier et de résoudre les problèmes de qualité des données dès qu'ils surviennent. Cela offre une vue complète de l'état des données, mettant en évidence les opportunités de nettoyage, de transformation, de standardisation et de validation des données.
2. Grille de données interactive : La possibilité de prévisualiser, d'analyser et d'interagir avec les données offre la flexibilité de les modifier selon les besoins. Les utilisateurs doivent être en mesure d'apporter les modifications nécessaires au sein de la grille pour garantir l'exactitude et la cohérence des données.
3. Automation: Un outil de validation des données doit avoir un planificateur intégré afin que chaque fois qu'un fichier est déposé dans la boîte aux lettres, le processus exécute automatiquement les données selon les règles prédéfinies, garantissant ainsi l'exactitude et automatisant le processus.

Critères de sélection du bon outil de validation des données

Plusieurs facteurs influencent la décision concernant le processus de sélection des outils de qualité des données. Il est important de s'assurer que les fonctionnalités et capacités d'un outil de validation des données sont alignées sur les exigences de l'organisation.

Les facteurs suivants ressortent :

• Exigences en matière de données: Un outil de validation des données doit être capable de traiter diverses structures, formats et sources de données. Une organisation peut traiter des données structurées, semi-structurées et non structurées. Par conséquent, l'outil de validation des données doit être suffisamment flexible pour répondre aux exigences uniques des différents types de données tout en maintenant la qualité.
• Évolutivité: À mesure que le volume de données continue de croître, une organisation doit choisir une solution capable de gérer efficacement de grandes quantités de données. L'outil doit donc faire preuve d'évolutivité et appliquer des contrôles de qualité des données sur de grands ensembles de données sans compromettre la vitesse et la précision du traitement des données.
• Interface conviviale : La configuration de règles et de contrôles personnalisés de validation des données est complexe pour les utilisateurs ayant une formation non technique, ce qui souligne la nécessité d'un outil simple et facile à utiliser. En offrant une approche intuitive pour valider les données, telle qu'une interface glisser-déposer et une navigation par pointer-cliquer, l'outil entraîne des courbes d'apprentissage courtes et peu d'erreurs, rationalisant ainsi le processus de validation.
• Facilité d'intégration : Enfin, les outils de validation des données doivent s'intégrer facilement aux systèmes et flux de travail existants. La compatibilité et la connectivité avec différents types et sources de données au sein d'une organisation, telles que les bases de données, les systèmes cloud et les API, sont essentielles pour intégrer les données sans effort.

Avantages de l'utilisation des outils de validation des données

Sans mécanismes de validation des données appropriés, les entreprises pourraient se heurter à des problèmes tels qu'une analyse biaisée, des informations erronées et une prise de décision retardée ou inexacte. Un outil de validation des données améliore les efforts de gestion des données d'une organisation pour plusieurs raisons :

1. Précision améliorée des données

Les solutions de validation des données empêchent la propagation de données erronées dans les systèmes d'une organisation en détectant les erreurs dès le début du processus de saisie ou d'importation des données. Cela permet de prendre des décisions éclairées et une analyse précise.

2. Efficacité des ressources

La validation manuelle des données prend du temps et est sujette aux erreurs humaines. Le logiciel de validation des données automatise le processus, découvrant rapidement les anomalies et irrégularités sans nécessiter une interaction humaine approfondie. Cette automatisation fait gagner du temps, permettant aux équipes de se concentrer sur des responsabilités plus stratégiques.

3. Conformité réglementaire

Le maintien de données correctes est non seulement souhaitable mais nécessaire pour les entreprises régies par des normes et standards stricts. Les solutions de validation des données aident les organisations à remplir leurs obligations de conformité en garantissant l'exactitude et l'intégrité de leurs données. La conformité, à son tour, permet d’éviter les pénalités et inspire confiance aux parties prenantes qui s’appuient sur des données précises pour les audits et les rapports.

Mot de la fin

La validation est essentielle pour garantir l’intégrité et la fiabilité des données tout au long de leur cycle de vie. À mesure que de nouvelles sources de données émergent, il est crucial d’appliquer des règles et conditions de validation des données spécifiques à l’entreprise pour garantir qu’elles sont au format souhaité.

Une analyse minutieuse des facteurs évoqués ci-dessus vous aidera à choisir la bonne validation de données qui répond à vos besoins en matière de données. Investir dans des outils de validation des données, tels que Astera, peut aider votre entreprise à éviter des erreurs coûteuses, à garantir l'efficacité opérationnelle et à acquérir un avantage concurrentiel.

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