Améliorer la qualité des données, un enjeu primordial pour les entreprises
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Dans un monde où les données sont de plus en plus précieuses pour les entreprises, il est essentiel de s'assurer de leur qualité. C'est là que notre plateforme entre en jeu.
La qualité des données est cruciale pour les entreprises car elle a un impact direct sur leur capacité à prendre des décisions éclairées, à analyser les données de manière précise et à atteindre leurs objectifs commerciaux.
Lorsque les données sont de mauvaise qualité, cela peut entraîner des erreurs dans l'analyse et la prise de décision, ce qui peut avoir des conséquences néfastes sur le ROI des campagnes marketing, sur l'analyse des données et sur l'analyse des campagnes.
Par exemple, si une entreprise utilise des données de mauvaise qualité pour cibler ses campagnes publicitaires, elle peut finir par atteindre des personnes qui ne sont pas intéressées par ses produits ou services, ce qui peut entraîner un gaspillage de budget et une baisse de la performance de la campagne.
De même, si une entreprise utilise des données de mauvaise qualité pour analyser ses performances, elle risque de prendre des décisions qui ne sont pas fondées sur des données précises, ce qui peut nuire à la croissance et au succès de l'entreprise à long terme.
En résumé, la qualité des données est cruciale pour les entreprises car elle est la base de toute prise de décision éclairée et de toute analyse précise.
L'intégrité de données se réfère à l'exactitude et la consistance des données tout au long de leur cycle de vie, de la collecte et du stockage à l'analyse et la diffusion. Sans intégrité de données, les entreprises risquent de prendre des décisions basées sur des informations inexactes, qui peut être source de perte de revenus, d'une réputation écornée, voir même de problèmes juridiques. Assurer l'intégrité de données est un processus complexe et difficile, surtout pour les entreprises qui traitent de grandes quantités de données provenant de multiples sources. Il nécessite la mise en œuvre d'une série de contrôles et de processus, y compris le contrôle de qualité, la validation, la suppression des doublons, le contrôle de la livraison intégrée, les alertes en temps réel, la préservation et la sauvegarde, la cybersécurité et les contrôles d'accès avancés. Ces mesures permettent de s'assurer que les données sont précises, complètes et cohérentes, et que toutes les menaces liées à l'intégrité des données sont identifiées et rapidement prises en compte.
Notre plateforme a pour objectif de donner aux entreprises la confiance nécessaire dans leurs données et ce de façon très simple. Nous offrons une interface de datalayer normalisée qui permet aux utilisateurs de définir le schéma de leurs données et de définir des règles de validation qui alimentent leur workflow de qualité de données.
En outre, notre fonction de Data Cleansing permet aux utilisateurs de transformer/corriger leurs événements en temps réel de manière simple et intuitive, grâce à notre approche no-code. Cependant, les plus techniques d'entre nous ne sont pas oubliés puisque nous proposons également un module low-code (voir code tout court pour les plus téméraires).
Nous avons plusieurs fonctionnalités pour gérer les erreurs de données. Tout d'abord, nous avons un tableau de bord de qualité de données qui permet aux utilisateurs de voir les violations de spécification en un coup d'œil et de les corriger rapidement à la source ou en temps réel avec la fonction de Data Cleansing .
Nous offrons également des alertes en temps réel pour que les utilisateurs puissent réagir rapidement aux erreurs de données. Ces alertes peuvent être envoyées par emails, messagerie (Slack, Teams, ...), webhook ou via des notifications dans l'interface. Une alerte se configure en 3 clics, avec une réglette pour choisir le seuil de déclenchement et le canal de communication.
Notre interface de datalayer normalisée permet aux utilisateurs de définir le schéma de leurs données et de définir des règles de validation pour s'assurer que toutes les données sont conformes à ce schéma. De cette façon, toutes les équipes peuvent travailler avec les mêmes données et s'assurer que celles-ci sont de qualité. De plus, nous avons un dictionnaire de données unique qui permet aux utilisateurs de définir et de partager les définitions de leurs données avec l'ensemble de l'entreprise.
La fonction de Data Cleansing permet aux utilisateurs de transformer/corriger leurs événements avant de les envoyer à leurs destinations. Nous avons plusieurs types de transformations disponibles, tels que le renommage d'événements, la dérivation d'événements, la modification de propriétés et le filtrage d'événements, qui peuvent être créés de manière simple et intuitive grâce à notre approche no-code basée sur des formules et des opérateurs de base, très similaire à ce que l'on trouve dans un tableur comme Excel. Pour ceux qui préfèrent un approche low-code, il est également possible d'ajouter du code JavaScript personnalisé pour créer des transformations sur mesure. La fonction de Data Cleansing est particulièrement utile pour s'assurer que les données envoyées à des destinations sont de qualité et conformes aux spécifications requises.
Nous avons une interface de suivi de la délivrabilité des événements qui permet aux utilisateurs de vérifier si les données atteignent leur destination ou s'il y a eu des problèmes d'envoi. Cette interface inclut des métriques simples et rapide à lire, comme le pourcentage d'évènements non envoyés, une visualisation de l'évolution des événements correctement envoyés et ceux en échec sur une période donnée, et un tableau récapitulatif des erreurs. Ce dernier donnant un aperçu des différents types d'erreurs rencontrées et comment les résoudre. En cas de problème d'envoi, nous offrons également un système d'alertes pour notifier les utilisateurs immédiatement.
En premier lieu les erreurs ne sont pas toujours techniques, il s'agit souvent de donnée manquante ou mal formatée et notre plateforme génère des explications en langage naturel très simple à lire. Et quant aux erreurs techniques, qu'elles proviennent d'un retour de l'API du partenaire ou d'une indisponibilité de ses serveurs, là encore il était important pour nous que chaque erreur soit très simple à comprendre. Nous utilisons un synthétiseur de langage naturel (NLG) pour transformer ces erreurs illisibles en explication parfaitement compréhensible par un profil non technique avec des pistes de résolutions. C'est la magie de l'IA :)
