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EIM – Data Quality Management.

EIM practice : Data Quality Management

La qualité des données est le grand mal qui pénalise les projets décisionnels. Ils sont d’ailleurs un révélateur du niveau général de qualité des données au sein du système d’information. Les causes de la méqualité des données peuvent en être diverses, et il est toujours intéressant de les identifier, mais si l’on souhaite faire aboutir son projet et garantir la qualité des informations restituées, il peut s’avérer intéressant de mettre en place des solutions visant à fiabiliser les données traiter, c’est-à-dire :

  • Détecter une donnée erronée
  • Définir une règle permettant de la corriger, sur la base de propositions ou non
  • Automatiser l’application de la règle définie

Ces opérations de correction sont généralement de la responsabilité des métiers. Cependant, les solutions mises en œuvre dans le cadre du processus d’intégration de données sont destinées à une population IT. C’est pourquoi des solutions connexes de nettoyage des données (Data cleancing ou Data Quality Management), beaucoup plus orientées métier, peuvent venir compléter le dispositif mise en œuvre pour alimenter les structures décisionnelles (Data Warehouse, Datamart). Notre équipe propose un savoir-faire autour de cette problématique et de solutions associées, dans le cadre de la practice EIM, pour vous accompagner sur :

  • L’évaluation de la qualité des données et l’identification des causes
  • La définition et la mise en œuvre de plan d’assainissement
  • La mise en œuvre des outils de gestion de la qualité de données et leur intégration dans le processus global d’alimentation des structures décisionnelles (Data Warehouse, Datamart)
  • La définition et l’application d’une organisation adaptée à l’usage de ces solutions
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