Fiabilisation des données via Data Quality server‑side

Contrôlez vos flux server-side avec l'Event Specification et le Data Cleansing. Garantissez des données parfaites, enrichies et conformes vers toutes vos destinations.

1. Valeur Business : Garantir une donnée actionnable et certifiée

La valeur de vos outils (Analytics, CRM, Publicité) dépend directement de la qualité des données qu'ils reçoivent. Le Server-Side sans contrôle crée une "boîte noire", la fiabilisation permet d'ouvrir cette boîte et de garantir l'intégrité de chaque hit.

• Décisions basées sur la vérité : Éliminez les biais d'analyse causés par des données mal formatées ou manquantes qui faussent vos rapports.

• Interopérabilité sans friction : Envoyez une donnée unique et normalisée à tous vos partenaires. Si un format change chez un fournisseur, vous corrigez au serveur sans toucher au code du site.

• Réduction de la dette technique : Le Data Cleansing permet de réparer les erreurs de collecte immédiatement, évitant des chantiers de correction complexes sur votre site web ou votre application.

2. Méthodologie de mise en œuvre

Étape A : Définition du schéma attendu (Event Specification)

Créez le référentiel de votre plan de marquage au niveau serveur. Vous définissez pour chaque événement (ex: purchase, login, page_view) les propriétés obligatoires et le type de données attendu.

• Action : Configurez vos schémas dans le module Data Quality.

• Documentation : Event Specification.

Étape B : Surveillance et Diagnostic (Data Quality)

Le système contrôle chaque événement entrant. Le rapport Data Quality identifie immédiatement les sources qui envoient des données non conformes ou non documentées.

• Action : Surveillez le score de santé de vos sources server-side.

• Documentation : Rapport Data Quality.

Étape C : Correction en temps réel (Data Cleansing)

Si une anomalie est détectée (ex: une devise manquante ou un format de date erroné), ne rejetez pas la donnée. Utilisez le Data Cleansing pour la normaliser avant l'envoi.

• Action : Appliquez des règles de transformation pour corriger, enrichir ou anonymiser les propriétés à la volée.

• Documentation : Data Cleansing.

Étape D : Alerting Proactif

Configurez des alertes critiques. Soyez prévenu dès qu'une source server-side commence à envoyer des données invalides, vous permettant d'agir avant que vos destinations (Analytics, CRM, Ads) ne soient impactées.

3. Cas d'usage types

1. Uniformisation Analytics & Ads : Assurez-vous que l'événement d'achat envoyé à GA4 et à Meta CAPI contient exactement les mêmes montants et devises grâce à une règle de cleansing unique au serveur.

2. Enrichissement de données "On-the-fly" : Lorsqu'un identifiant client arrive au serveur, récupérez des informations complémentaires (segmentation, fidélité) pour enrichir le hit avant sa distribution finale.

3. Filtrage et Sécurisation : Utilisez le Data Cleansing pour masquer automatiquement les informations sensibles (PII) détectées dans vos flux serveurs afin de respecter les politiques de confidentialité de vos partenaires.

Besoin d'aide pour fiabiliser vos flux de données ?

Le Data Quality Server-Side transforme votre flux de données en un actif stratégique et certifié. Nos experts vous aident à bâtir vos schémas et vos règles de nettoyage pour une maîtrise totale de votre collecte. Contactez notre équipe support : [email protected]