erwin Data Quality
La plupart des entreprises ne disposent pas des informations nécessaires pour connaître la qualité des données ni de l’automatisation ou des outils nécessaires pour améliorer la qualité des données. Si la qualité des données est mauvaise ou si vous manquez de visibilité sur celle-ci, vos données sont alors un obstacle coûteux au lieu d’être un avantage stratégique. erwin Data Intelligence automatise le profilage des données, l’évaluation de leur qualité, l’observabilité continue des données ainsi que leur correction afin de garantir que les équipes informatiques et de gouvernance des données ainsi que les utilisateurs professionnels disposent de la visibilité et des capacités de collaboration nécessaires pour tirer le meilleur parti des opportunités représentées par les données.
La qualité des données est essentielle à l’intelligence des données
Découvrez l’intérêt de l’automatisation intégrée de la qualité des données avec erwin
Association de l’intelligence des données et de la qualité des données
erwin Data Intelligence fournit des fonctionnalités automatisées ainsi que des outils intégrés pour assurer la qualité des données afin de prendre en charge la gouvernance des données, de renforcer la confiance dans les données et d’encourager la collaboration en matière de qualité des données. Basée sur la plateforme de qualité des données augmentée DQLabs, reconnue dans le Hype Cycle Gartner de 2021 pour la gestion des données, l’offre pour la qualité des données d’erwin tire parti des métadonnées stockées dans erwin Data Catalog pour automatiser le profilage des données et rationaliser l’évaluation de la qualité des données afin de fournir une notation de la qualité des données, des visuels de corrélation et d’autres mesures de la qualité des données. S’y ajoute l’observabilité des données en option pour assurer la surveillance continue des dérives et l’analyse comportementale ainsi que les fonctionnalités de correction des données pour aller plus loin dans les initiatives pour la qualité des données.
Automatisation pour assurer la qualité des données avec erwin Data Intelligence
Gérez tout le cycle de vie de qualité des données avec erwin Data Intelligence by Quest. Associez l’intelligence des données, l’automatisation et une plateforme de qualité des données augmentée intégrée, moderne à des outils de qualité des données accessibles pour automatiser le profilage des données, l’évaluation et la surveillance continue de la qualité ainsi que la correction des données de vos sources de données les plus stratégiques. Améliorez la qualité des données, réduisez les coûts et les risques opérationnels, et étendez la visibilité de la qualité des données dans votre entreprise afin de guider la prise de décision liée à l’utilisation des données et de renforcer la confiance dans les données.
Évaluation de la qualité des données axée sur les métadonnées
Lancez l’évaluation de la qualité d’une source de données au niveau d’un environnement, d’une table ou d’une colonne à partir des métadonnées contenues dans erwin Data Catalog.
Découverte et profilage des données automatisés
Utilisez les fonctionnalités de découverte basées sur IA/ML de la plateforme erwin Data Quality pour détecter des modèles de données et créer automatiquement des règles métier pour l’évaluation de la qualité des données. Profilez automatiquement des données en fonction de règles métier et générez automatiquement des scores de qualité des données.
Qualité des données visible pour tous
Les scores de qualité des données apparaissent sur la plateforme erwin Data Quality ainsi qu’à côté des métadonnées du catalogue de données, dans les recherches de ressources de données d’erwin Data Intelligence et dans les visualisations du lignage des données, de l’analyse d’impact et des cartes mentales.
Observabilité continue des données
Grâce à la surveillance des dérives continue optionnelle, vous pouvez surveiller 14 types d’écart dans les données, métadonnées et ensembles de données associés aux données au repos ou de streaming. Mesurez la volatilité des données à l’aide d’un indicateur de niveau de dérive élevé-moyen-faible, définissez des alertes automatiques et utilisez d’autres outils de qualité des données pour comprendre et gérer les variations.
Analyse comportementale des données
Utilisez l’analyse comportementale des fonctionnalités de surveillance des dérives continue optionnelle pour suivre les tendances des données sur une période précédente et prévoir de futures tendances des données pour une utilisation opérationnelle métier.
Analyse de la correction des données
Ajoutez des fonctionnalités optionnelles pour utiliser le profilage automatique et d’autres outils pour assurer la qualité des données afin d’évaluer le besoin et le potentiel de correction des données. Un score d’impact attribué prévoit le pourcentage de données incorrectes pouvant être corrigées et transformées en données correctes.
Outils de correction des données
Utilisez les outils erwin Data Quality pour effectuer le nettoyage, la déduplication, la standardisation et d’autres mesures correctives des données en utilisant des fonctionnalités optionnelles d’analyse et de supervision basées sur des références ou l’apprentissage automatique ainsi que des outils tiers.
Collaboration en matière de correction des données
Capturez les problèmes de qualité des données et collaborez à leur sujet dans le cadre des fonctionnalités optionnelles de suivi et de communication des problèmes de correction des données, et des autres outils pour assurer la qualité des données de la plateforme erwin Data Quality.
Tableaux de bord liés à la qualité des données
Utilisez le tableau de bord détaillé de qualité des données de la plateforme erwin Data Quality pour explorer l’état détaillé de la qualité des données, les évaluations de profil, les corrélations et l’utilisation de la plateforme. Affichez également une vue d’ensemble de la qualité des données dans le tableau de bord erwin Data Catalog.
Connectivité aisée aux sources de données
Choisissez parmi une bibliothèque prête à l’emploi de connecteurs pour des sources de données standard comprenant Microsoft SQL Server, MySQL, Oracle, PostgreSQL, Salesforce, Snowflake, etc.
Visite d’erwin Data Quality
erwin Data Intelligence fournit les outils pour assurer la qualité des données et la visibilité organisationnelle et propose l’automatisation pour comprendre et améliorer la qualité des données. Jetez un œil :
Visibilité de la qualité des données
Améliorez la visibilité de la qualité des données sources grâce à des tableaux de bord dédiés et à l’intégration de l’évaluation de la qualité des données dans
erwin Data Intelligence.
erwin Data Intelligence.
Ressources
Qualité des données
Catalogue intégré de données et fonctionnalités de compétences en exploitation des données
Forrester Report | The Data Quality Solutions Landscape, Q4 2023
Read this Forrester Data Quality Solutions Landscape Report for an overview of 26 notable data quality vendors, including Quest...
The value of integrated data quality automation
The value of automated data lineage | erwin Data Intelligence Webcast
Using erwin Data Intelligence for AI Governance Quick Tour Video
Excerpted from the erwin by Quest Speeding Data Product Delivery on-demand webcast, view this 8-minute video to see how model c...
erwin Data Intelligence by Quest French
Catalogue intégré de données et fonctionnalités de compétences en exploitation des données
On-demand webinar: The State of Data Quality
Trustworthy data is foundational for business success, informing decision making, machine learning and AI. So, what is the curr...
The 2023 State of Data Intelligence Analyst Report
The 2023 State of Data Intelligence report offers key findings you can use to benchmark your organization’s current data intell...
Quadrant Knowledge Solutions 2024 Data Governance Spark Matrix
erwin by Quest is recognized as a market leader by analyst Quadrant Knowledge Solutions in its 2024 Data Governance Spark Matri...
Commencer maintenant
Une mauvaise qualité des données est coûteuse, accroît les risques opérationnels et réduit la confiance dans les données et leur utilisation au sein de l’organisation. Gagnez en visibilité et bénéficiez de l’automatisation de la qualité des données qui sont nécessaires pour affronter le problème de la qualité des données.