Mission :
Ajouter du valeur aux vos données!

Comment ? En rendant vos données fiables.
On permet aux entreprises de se concentrer sur l'amélioration des opérations et la recherche d'efficacité.

Pourquoi investir dans l'amélioration de la qualité des données ?

Besoins organisationnels

  • Empilement de données devient plus complexe
  • L'équipe chargée des données passe environ 30 % de son temps à corriger les mauvaises données
  • Le nombre de consommateurs de données augmente
  • L'entreprise évolue vers un modèle d'analyse en libre-service
  • Les données sont un élément clé de la proposition de valeur au client
  • Exigences en matière de gouvernance des données et de réglementation (GDPR, SOC 2)

Augmentation du coût de l'assainissement

Plus les données erronées descendent dans la pile de données, plus la remédiation est coûteuse.
Il est beaucoup plus facile et rapide de demander à un ingénieur de données de réparer un pipeline ETL qu'à un data scientist de ré-entraîner une machine d'apprentissage automatique.

Les données se déplacent vers le bas de la pile

Si de mauvaises données sont détectées par un ingénieur en données, celui-ci devient un héros, mais si de mauvaises données sont détectées par les clients, il peut y avoir des répercussions sur la réputation ou sur le plan juridique.

Ne pas satisfaire les attentes des clients

Les équipes chargées des données créent des produits de données sophistiqués en tant qu'offres de clients, débloquant ainsi une nouvelle valeur pour leurs entreprises. Si votre équipe ne produit pas d'informations relevantes, vous serez rapidement dépassé par quelqu'un qui le fait.

Etape de mise en oeuvre de Fluent

Nous commençons par répondre à ces questions :

  • Qui utilisera la plateforme ?
  • Quels problèmes de qualité de données voulez-vous résoudre ?
  • Quelle sera la source unique de vérité ?
  • Quels sont les défis de la découverte des données et de leur lignage ?
  • Quelles sont vos exigences en matière de gouvernance des données ?

Mise en place d'une surveillance des pipelines de données

  • Utiliser l'apprentissage automatique pour comprendre le comportement des pipelines de données et envoyer des alertes en cas d'anomalies dans ce comportement.
  • Mettre en œuvre des normes prédéfinies pour la validation des données

Opérationnaliser le pipeline de données avec l'observabilité des données

  • Définir des indicateurs de performance clés pour mesurer le succès dans le temps (temps d'arrêt).
  • Couverture de la fraîcheur, du volume, du schéma en place dans l'ensemble de l'environnement de données.
  • Optimiser le triage des incidents et la réponse à la résolution, en établissant des lignes de responsabilité claires.
  • Des moniteurs personnalisés axés sur des accords de niveau de service (SLA) spécifiques aux données (exigences en matière de gouvernance).
  • Opérationnalisation de la maintenance préventive, prévention des incidents de données avant que le pipeline ne se brise.