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Data Architecture 26 octobre 2017 Audace, organisation, curiosité: comme nous l'avons vu dans un premier article, ce sont les compétences clés qui vous permettront de gérer la qualité de vos données (si vous prenez le train en marche, c'est par ici). Mais les qualités de chacun d'entre nous s'émoussent lorsqu'il s'agit de gérer la qualité des données collectées: défaut de rigueur, lassitude face à la répétition des tâches… Malgré toute la bonne volonté du monde, les compétences ont besoin de guides pour êtres utilisées à bon escient, comme une locomotive posées sur ses rails: c'est justement dans cette deuxième partie que nous aborderons les outils et les process à mettre en place. La qualité des données dépend directement du soin apporté aux tests Aussi vrai que les projets ont tous (ou presque) un planning sous contrainte, la qualité des données dépend directement du soin apporté aux tests. Les outils de gouvernance de données facilitent la gouvernance, mais ne font pas tout…. Il est donc nécessaire de valider en amont du projet le nombre et la durée des différentes phases de test: un minimum de 3 phases de test est à attendre, soit 2 opportunités de corrections pour l'équipe de développement.
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Parmi les autres fonctions utiles, citons la correspondance floue (qui consiste à repérer les cas où les correspondances diffèrent en fonction d'abréviations ou de fautes de frappe) et le nettoyage basé sur des règles programmées par vous-même. Disponible en quatre langues, (allemand, anglais, portugais et espagnol), la version gratuite offre un bon nombre de fonctionnalités, ce qui en fait un bon choix pour les petites entreprises, et lui vaut une place dans cette liste. 2. TIBCO Clarity Logiciel en tant que service (SaaS) basé sur le cloud, TIBCO Clarity est un bon outil permettant de nettoyer des données brutes et les analyser, le tout en un seul endroit. Riche en fonctionnalités, TIBOCP Clarity est capable d'ingérer des données provenant de dizaines de sources différentes, notamment de fichiers XLS et JSON, de formats de fichiers compressés, ainsi que d'un large éventail de référentiels en ligne et d'entrepôts de données. Outils qualité des données un débat. TIBCO propose en outre des fonctionnalités de mappage de données, d'extraction, de transformation et de chargement (ETL), de profilage de données, d'échantillonnage et de traitement par lots, de déduplication, etc. S'il se targue d'offrir des fonctionnalités utiles, telles que « l'annulation de transformation », cette fonction n'est hélas pas disponible avec tous les outils (mais elle est très utile si vous n'êtes pas satisfait d'une modification).
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Autre exemple: un modèle d'échéancier détaillera pas à pas les questions de gouvernance de données, les propositions, les normes et autres sujets devant être débattus lors des réunions du conseil. Outils de modélisation des données - Pour résoudre les problèmes de gouvernance d'une entreprise liés aux incohérences et aux écarts entre les modèles de données, la solution consiste à rationaliser et normaliser différents aspects du processus de modélisation de données. Cela passera par différentes étapes: définir des types d'entités de données et des structures de données communes, assurer l'intégrité du référentiel et pérenniser les hiérarchies de classes de données. QUALITÉ DES DONNÉES : LES OUTILS INDISPENSABLES - AT Internet. Les outils de modélisations de données permettent, entre autres, ces améliorations, et contribuent par ailleurs à aligner les modèles de données sur l'architecture globale de l'entreprise, et à préserver l'homogénéité des données. Logiciel de profilage de données - L'exploitabilité des données dépend de la gravité des problèmes de données.
Pour autant, et malgré l'augmentation du nombre de schémas référencés et disponibles, force est de constater que trop peu de jeux de données conformes à ces schémas sont publiés en open data sur la masse globale des données disponibles. Pour favoriser l'émergence de nouvelles données obéissant à un schéma, nous avons travaillé ces derniers mois sur un nouvel outil en beta test: Accompagner les producteurs de bout en bout: un nouvel outil en vue! Cet outil a pour ambition d' accompagner un producteur de données sur la saisie, la validation et la publication de ses données. Nous ne parlons pas dans cet outil de notion de « schéma », notion technique à destination des experts, mais de « types de données ». Outils qualité des données les. Accompagner la saisie des données permet aux producteurs de données de sélectionner le type de jeu de données qu'ils souhaitent publier parmi la liste existante. Une fois son type de donnée sélectionné, l'utilisateur a le choix entre plusieurs modes de production: Téléverser (uploader) son fichier si les données sont déjà consolidées au bon format; Saisir ses données dans un formulaire; Saisir ses données sur un tableur en ligne.