Data Cleansing

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UNISERV DATA QUALITY SOLUTIONS

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BATCH SUITE

REAL-TIME SERVICES

MONITOR

DQ EXPLORER VOUS OFFRE UNE VISION CLAIRE
ET DÉTAILLÉE DE L‘ÉTAT DE
VOS DONNÉES.

AVEC DQ BATCH SUITE,
VOUS DISPOSEZ D‘UN INSTRUMENT PROFESSIONNEL
POUR LE CONTRÔLE ET LE
NETTOYAGE,
SOUVENT
AUTOMATIQUE, DES DONNÉES

Grâce aux progiciels
Data Quality Real-Time, les adresses erronées sont corrigées automatiquement et sur-lechamp via l’accès aux données de référence tolérant aux erreurs

DQ MONITOR SURVEILLE LA
QUALITÉ DES DONNÉES
SELON DES RÈGLES MÉTIER
PERSONNALISÉES ÉTABLIES
PAR L‘UTILISATEUR.

Processus d‘entreprise : identifier les problèmes de qualité des données à l‘avance !

Analyser les données, comprendre les mécanismes en jeu et détecter les erreurs de contenu afin d‘élaborer des données d‘entreprise fiables !

DQ EXPLORER

DATA PROFILING

Motivations et raisons
Les entreprises se rendent de plus en plus compte de l‘importance que revêt la bonne qualité des données en tant qu‘atout concurrentiel incontournable pour le développement de l‘entreprise. L‘exploitation de données fiables constitue en soi un défi à multiples facettes qui s‘impose dans bien des domaines, à savoir : les données clients, la gestion du risque, les initiatives de
Business Intelligence (BI) et l‘application des normes de conformité (Compliance).
La qualité des données se détériore souvent au fur et à mesure qu‘augmente leur volume. Le recours aux systèmes informatiques
« classiques » ne suffit pas, à lui seul, à contrecarrer efficacement ce phénomène. Et c‘est justement dans ce contexte que la qualité des données joue un rôle décisif. Elle constitue en effet la condition sine qua non aussi bien pour maximiser les profits et réduire les coûts que pour exploiter de nouveaux potentiels de croissance. La pertinence des données est synonyme d‘analyse de la valeur et de l‘utilité des données
Le maintien d‘une haute qualité des données passe en premier lieu par l‘analyse et l‘examen des