Améliorez votre stratégie de qualité des données

Nous adoptons un déploiement progressif de votre stratégie de mise en qualité des données, en priorisant les périmètres stratégiques. 

Notre approche débute par une cartographie détaillée de vos données. Celle-ci permet d’établir un langage commun entre les métiers. Elle comprend notamment la définition de règles de gestion, les formats, les normes de classification et une documentation sur les valeurs de référence. 

En parallèle, nous développons et implémentons des systèmes de surveillance et de contrôle continu, à l’aide d’indicateurs clés, pour maintenir l’intégrité des données à long terme. 

Cette approche intégrée assure non seulement que les données respectent les standards de qualité dès leur entrée dans le système, mais également que ces standards sont maintenus et adaptés au besoin, en fonction des changements dans l’environnement métier ou des réglementations.

Entre catalogues de données, outils de profilage, et autres technologies avancées, il est essentiel de sélectionner les solutions les plus adaptées à vos besoins spécifiques.

Notre priorité n’est pas d’imposer une technologie, mais de choisir celle qui sera la plus adaptée à votre fonctionnement. Pour cela, nos équipes s’appuient sur une matrice de maturité développée par nos soins, pour établir un scoring objectif, avec les solutions pré-sélectionnées. 

Chez Limpida, nous préconisons toutefois des outils permettant d’automatiser le suivi et la cohérence des données (nettoyage, enrichissement, validation…) pour réduire les tâches manuelles et optimiser la gestion de votre patrimoine de données. 

Limpida a développé une boîte à outils clé en main pour vous aider à automatiser certaines tâches manuelles sans valeur ajoutée et améliorer significativement la qualité des données. 

À l’aide d’outils spécifiques, comme DBT ou KNIME, nous automatisons des tâches répétitives et fastidieuses comme la détection de valeurs aberrantes avec des tests de cohérence, la validation automatique des données via des règles spécifiques ou encore le nettoyage de données. 

Nous reconnaissons cependant que chaque situation est unique. En ce sens, nous privilégions une approche collaborative pour déterminer les cas d’usage à automatiser.