Uniserv, acteur du Data Quality Management, éditeur de solutions d'analyse de la qualité des données, met en œuvre un dispositif complet de gestion de cycle de vie de l'ensemble des données stratégiques avec une offre globale dédiée à la qualité des données d'entreprise.

En effet, les données de mauvaise qualité sont légion: références inexactes, valeurs manquantes, orthographes ou abréviations différentes, informations clients incorrectes, etc. constituent autant d'éléments aux conséquences économiques néfastes. Le principe GIGO (Garbage In Garbage Out) fait que la présence d'erreurs dans les données de départ aboutit à des décisions erronées, des coûts plus élevés et des processus non fiables ou encore compromet le respect des obligations en matière de conformité. Les analyses manuelles classiques destinées à assurer la qualité des données prennent du temps et manquent de précision car souvent elles sont subjectives, reposent sur des suppositions et ne recherchent que des carences ou incohérences connues à l'avance.

Dans ce contexte, DQ Explorer, premier produit proposé par Uniserv, consiste en un système interactif innovant de profilage et d'analyse des données. Ce logiciel est idéal pour dresser un inventaire des données clients et métier d'une entreprise. DQ Explorer s'inscrit du point de vue fonctionnel, dans un cycle complet et constant de qualité des données (profilage et analyse, nettoyage des données, pare-feu et surveillance).

Avec DQ Explorer, les décideurs, mais aussi les analystes, développeurs et administrateurs de bases de données, disposent constamment et instantanément d'une vue exacte et détaillée de l'état des données conservées dans l'entreprise, avec un gain de temps pouvant atteindre 90% par rapport aux méthodes traditionnelles.

Analyse automatisée des données et gestion efficace des problèmes
Uniserv DQ Explorer apporte à l'analyse des données une facilité sans précédent. Grâce à sa richesse fonctionnelle, il procure automatiquement, en quelques étapes, une vision rapide, exacte et détaillée de l'état des données.

Pour une exploitation efficace des résultats de l'analyse en vue d'une amélioration de la qualité des données, le logiciel intègre d'autres fonctionnalités destinées à la préparation et au suivi des projets correspondants, de façon à éviter les conflits et rectifications ultérieurs. A titre d'exemple, les collaborateurs concernés peuvent se voir affecter les problèmes à traiter et suivre les progrès via la nouvelle fonction d'alerte par e-mail.

L'Analyse et le profilage des données en 3 étapes
Grâce à DQ Explorer, il n'est plus nécessaire de recourir à une multitude d'outils pour mener à bien les projets d'analyse. DQ Explorer intègre la gestion de ces différentes étapes dans une seule et même application : l'utilisateur recherche avec facilité et rapidité via une interface intuitive, dans le cadre de l'analyse automatique des données, l'état actuel de ces dernières ainsi que les éventuelles erreurs, anomalies et incohérences. Les résultats peuvent ensuite être transmis à d'autres systèmes pour des projets de contrôle de conformité et de Business Intelligence (BI) ou encore de migration, de tableaux de bord prospectifs ou d'entrepôts de données.

L'outil de profilage fournit alors automatiquement, pour chaque attribut, des informations telles que des valeurs et des échantillons ainsi que leur fréquence, la proportion de valeurs nulles, celle de valeurs non ambiguës, les minima et maxima, le type des données isolées ou encore les présomptions de fuites. Les valeurs suspectes ou problématiques peuvent être immédiatement détectées et les fichiers concernés être affichés d'un simple clic. Des contrôles de jointure entre tables à partir de sources de données différentes sont également possibles.

DQ Explorer est disponible en trois versions distinctes
Workstation pour l'analyse de petits volumes de données, Entry Server pour l'analyse coopérative de volumes moyens de données et Advanced Server pour l'analyse coopérative de gros volumes de données par de nombreux collaborateurs.

Uniserv présentera ses nouvelles solutions de Data Quality sur MD EXPO du 31 mars au 2 avril 2009 : Stand E30 Paris Expo, Porte de Versailles - Pavillon 4 

Source : Agence Hardcom - Carole Brozek

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Glossaire de l'article :

  • Data Mining : Exploration de données - Processus d'analyse utilisant un système logiciel pour extraire des tendances ou des corrélations à partir de grands volumes de données. Par ailleurs, le Data Mining permet également d'identifier des informations stratégiques et découvrir de nouvelles connaissances, en s'appuyant sur des traitements statistiques.
  • Data Profiling : Profilage de données - processus qui consiste à analyser des données pour en collecter des statistiques et informations - permet d'améliorer la qualité des données.