Assurance proactive de la qualité des données

La fonctionnalité de profilage des données analyse automatiquement les données à la recherche de modèles et d'anomalies, en identifiant les problèmes de qualité et en fournissant des informations sur la structure, le contenu et les relations des données.

Chaque profil de données contient des informations détaillées qui facilitent la correction des erreurs de données. Par exemple, les utilisateurs peuvent voir

• le degré de remplissage des attributs utilisés dans la hiérarchie
• Les valeurs les plus et les moins fréquemment utilisées pour un attribut donné, les plages de valeurs, les caractères utilisés, etc.
• les statuts d'approbation et de traduction des objets profilés
• Le degré de remplissage des types de référence
• Complétude moyenne du produit

Des données complètes, précises et cohérentes au sein de l'entreprise sont essentielles pour optimiser les flux de travail et aider les processus à se dérouler sans heurts pour toutes les parties. La normalisation permet également de s'assurer que les données de l'entreprise restent conformes à la réglementation.

Nos automatismes de nettoyage et d'enrichissement des données peuvent être utilisés en masse ou au moment de l'intégration. Des règles et des tableaux prédéfinis normalisent, corrigent et améliorent les données en supprimant les doublons, en vérifiant les adresses, etc.

Des fonctionnalités intégrées telles que le rapprochement et la fusion alimentés par l'IA garantissent que les contrôles de qualité des données et les améliorations sont appliqués de manière cohérente dans tous les domaines de données de référence. Des sources externes telles que Loqate ou Dun & Bradstreet peuvent fournir des informations supplémentaires pour la validation et l'enrichissement des données, améliorant ainsi la qualité globale et l'exhaustivité des données.

La capacité de validation des données de Stibo Systems permet non seulement de vérifier en permanence les données par rapport aux règles de qualité définies, mais aussi d'alerter immédiatement les utilisateurs en cas de violation.

Les statistiques rapportées, comme le Score de complétude, définissent les pondérations des attributs et des références et vous présentent un point de données tangible pour chaque objet. Les métriques évaluent les données et renvoient un nombre entier compris entre 1 et 100. Ce nombre est ensuite utilisé pour profiler les objets et générer des politiques de données.

La suffisance permet de définir des règles et des conditions personnalisées sur la manière dont le système doit évaluer la qualité et l'exhaustivité des données. Toutes ces informations peuvent être visualisées à l'aide de l'indicateur de complétude et du panneau de suffisance, ce qui permet une analyse directe.

Exposer et extraire les données de la plate-forme Stibo Systems pour supporter l'audit des workflows et d'autres données connexes afin de déterminer où les objets d'un workflow passent le plus clair de leur temps et pourquoi les conditions échouent pour les objets d'un workflow.

A partir de là, les données peuvent être analysées et combinées avec des informations de systèmes tiers via des outils de business intelligence. Ces informations précieuses peuvent aider à identifier et à améliorer les processus, ainsi qu'à améliorer la conformité légale.