Réconciliation pour améliorer l'efficacité de votre entreprise et la gestion des données

L'automatisation et la productivité sont au premier plan des priorités lorsqu'il s'agit d'entreprises qui fournissent des services de réconciliation de données. L'intégrité des données joue un rôle important en tant que base pour mieux optimiser le cycle de vie de la réconciliation. Les services de gestion et d'analyse des données dans leur ensemble sont devenus importants pour le processus de rapprochement, car les données sont constamment extraites et traitées ultérieurement à partir d'un certain nombre de sources différentes.

Il existe de nombreuses étapes pour s'assurer que la qualité des données est optimale à utiliser pour les informations commerciales. Discutons de certaines fonctionnalités et approches clés de l'intégrité des données et de la manière dont on peut fournir à son entreprise des données sources de qualité :

Garantir la qualité des données pour une meilleure compréhension des données

Une stratégie de qualité des données bien informée comprend un certain nombre de processus et de résultats. Celles-ci sont facilitées par le maintien d'un tableau de bord pour la qualité des données qui aide les propriétaires des données et le support informatique à évaluer la mesure de la qualité des données. Ce tableau de bord facilite également la progression des processus de règles simples de nettoyage et de validation des données. Le tableau de bord garantit qu'il existe un espace central où toutes les incohérences dans les données sont rapidement identifiées entre les systèmes.

Les processus de rapprochement des données nécessitent une formalisation, qui à son tour permet de garantir que les processus sont exécutés comme prévu ou sur une base ad hoc. Il doit y avoir une visibilité accrue sur le processus de réconciliation et les résultats qui en découlent. Cela contribue à améliorer la confiance globale de l'utilisateur professionnel, et les décisions peuvent être prises consécutivement avec de nombreuses données système les sauvegardant.

Les activités de qualité des données peuvent être contrôlées en définissant un ensemble approprié de mesures de qualité des données. Parallèlement, il est nécessaire de disposer de règles de validation appropriées et d'un suivi plus poussé des données à l'aide de divers outils et processus de profilage des données. Les besoins en matière de gouvernance d'entreprise peuvent être satisfaits en collaborant avec d'autres gestionnaires de données de l'entreprise.

Améliorer la gestion des données dans le processus de rapprochement

Parmi les principaux défis liés à la réconciliation des données, citons la garantie d'un environnement où la qualité des données est une priorité. Cela signifie que les politiques et les normes de qualité des données dans toutes les entreprises doivent être respectées.

Les principales sociétés d'analyse de données sont des instances du processus de rapprochement où les données incohérentes ou incomplètes sont rejetées par l'environnement comme une erreur. Ces erreurs se produisent en raison de formats de données non normalisés, de changements dans les sources de données ou de changements fréquents apportés aux données de référence.

Il est également important d'avoir un personnel de mentorat connaissant les meilleures pratiques en matière de qualité et de traitement des données. Le délai opérationnel doit être réduit afin que les données puissent voyager de l'acquisition à la compréhension dans les plus brefs délais. Cela garantit un coût marginal plus faible.

Examinons quelques étapes à suivre pour une expérience de réconciliation plus fluide :

• Les gestionnaires de données peuvent filtrer leurs données et augmenter la transparence en utilisant une extraction automatisée à l'aide de scripts, d'ETL et d'API.
• Un audit complet et détaillé de l'entreprise peut contribuer à l'efficacité du processus de rapprochement des données.
• Le maintien d'un référentiel de données historiques peut aider à accélérer le processus de rapprochement. Ceci peut être réalisé en optant pour un contrôle indépendant afin d'équilibrer, de concilier et de suivre les informations en temps réel.
• Les données peuvent parfois être perdues dans des silos de données ou dans des cimetières de données, ce qui peut conduire à des données cachées ou incohérentes. Par exemple, les données sur les clients sur lesquelles l'équipe des ventes dispose d'informations peuvent ne pas être partagées avec l'équipe du service client, ce qui peut entraîner une perte d'opportunité de créer des profils de clients plus distingués et plus précis.
• L'indisponibilité des données peut entraîner divers problèmes de migration. Cela est dû à l'augmentation de la complexité et de l'ampleur des données dans les pipelines. L'utilisation de la responsabilité en mettant en place des accords de niveau de service peut aider à la fois le fournisseur de services informatiques et le client à s'assurer qu'il y a moins de temps d'arrêt des données.

Corrections des problèmes de qualité des données

Des problèmes de qualité des données surviennent en raison d'une surveillance et d'une gestion inadéquates des données en temps réel. Ceux-ci incluent les données en double, les formats incohérents, les données incomplètes, les données inexactes et l'imprécision des données. Voici quelques conseils et bonnes pratiques pour résoudre ces problèmes :

Le bon endroit pour résoudre tout problème de qualité des données est le système source d'origine. Une couche de processus métier nécessite généralement un niveau d'intervention plus élevé similaire à celui d'une instance lorsque les données sont fournies par un tiers et qu'il n'y a pas de contrôle immédiat. La correction des données à la source est souvent le meilleur moyen de s'assurer que les données passent par les vérifications de données requises et sont nettoyées et transformées à l'étape d'entrée elle-même.

Résoudre le problème à la source peut être difficile, de sorte que le processus de correction de la qualité des données peut être utilisé dans le processus ETL. C'est ce que la plupart des entreprises finissent par faire puisqu'il s'agit d'une approche pragmatique. À l'aide d'algorithmes définis et de règles intelligentes, des ensembles de données propres sont dérivés qui fournissent de meilleures informations commerciales.

La gestion des métadonnées peut grandement contribuer à clarifier les objectifs commerciaux d'une entreprise. Les définitions de données communes qui sont utilisées dans l'entreprise à travers les domaines peuvent être cataloguées afin de fournir un format et une structure à l'initiative de qualité des données.

Le profilage des données permet une compréhension plus approfondie des données où la fréquence et la distribution des valeurs de données sont évaluées dans un ensemble de données. Cela peut être utilisé pour vérifier l'intégrité des données et permet également de déterminer si les données sont conformes aux règles commerciales et aux normes de données définies.

Des données de qualité pour tous

Le monde des affaires est devenu de plus en plus axé sur les données au cours des dernières années. Pour cette raison, il est important d'adopter les bons outils de qualité des données. Les méthodes traditionnelles de rapprochement des données deviennent à la fois inefficaces et non durables dans un environnement commercial en évolution rapide. Il est nécessaire de mettre en place un cadre de gouvernance des données qui définira les différentes politiques, normes et indicateurs de performance clés (KPI) de qualité des données.

La structure et les rôles de l'organisation doivent être délimités afin de déterminer qui sont les propriétaires des données, les dépositaires des données et les intendants des données. Lorsqu'elle est mise en œuvre comme indiqué ici, la réconciliation des données contribuera en fin de compte à améliorer les capacités de l'utilisateur professionnel en matière de qualité des données, de services d'ingénierie de produits, d'intégrité et de précision des données.