Logiciel de nettoyage de données

Une boîte à outils riche en fonctionnalités qui vous aide à éliminer les valeurs incohérentes et invalides , à créer et valider des modèles et à obtenir une vue standardisée sur toutes les sources de données, garantissant une qualité , une précision et une convivialité des données élevées.

En toute confiance

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DÉFINITION

Qu'est-ce que le nettoyage des données ?

Le nettoyage des données est le processus qui consiste à corriger les informations incorrectes et invalides présentes dans les bases de données, et à obtenir une vue cohérente et utilisable de toutes les sources disparates.

Ce processus consiste généralement à éliminer les valeurs incorrectes, à valider le format et le modèle des valeurs de données, à utiliser des types de données appropriés, à mettre une limite de caractères min/max, etc.

Avantages

Pourquoi avez-vous besoin d'un outil de nettoyage des données?

Gardez vos données sans erreur

Supprimez les valeurs manquantes, incomplètes et invalides pour éviter les obstacles majeurs dans l'exécution des processus métier.

Préserver la convivialité des données

La présence de données ne garantit pas la facilité d'utilisation des données; améliorez l'adaptabilité des données avec un ensemble de données propre et standardisé.

Bénéficiez d'initiatives basées sur les données

Prenez les meilleures décisions pour votre entreprise en utilisant des sources de données propres et fiables et obtenez de véritables informations commerciales.

PRIVATE

Assurer la conformité des données

Assurez-vous que vos stratégies de gestion des données sont conformes aux normes de conformité des données, telles que GDPR, HIPAA, CCPA, etc.

Améliorer la fidélité à la marque

Effectuez le nettoyage des données CRM et exploitez des informations précises pour offrir des expériences personnalisées aux clients.

Restez pertinent et à jour

Exécutez des contrôles rapides de la qualité des données avec un outil de nettoyage des données facile à utiliser et peu coûteux pour rester pertinent et à jour.

traits

Qu'est-ce que le nettoyage des données de DME peut faire pour vous ?

Avec l’outil de nettoyage des données de DME, vous pouvez supprimer ou remplacer les valeurs vides, les espaces de début et de fin, des lettres ou des chiffres spécifiques, des caractères non imprimables, etc.

Exécutez les champs de données sur un dictionnaire de mots pour identifier ses sous-éléments de données (tels que le nom de la rue et le numéro de l’adresse) et fusionnez les colonnes pour suivre des formats personnalisés.

DME offre diverses fonctionnalités pour transformer les cas de lettres en chaînes, garantissant une vue cohérente et standardisée sur toutes les sources de données.

Utilisez la vaste bibliothèque de modèles de DME lors du profilage et de la normalisation des données. Il offre la possibilité d’identifier les valeurs valides et invalides, ainsi que de transformer les champs de données pour suivre un modèle défini (une technique largement utilisée pour masquer les informations personnellement identifiables (PII)). DME propose également un concepteur visuel de regex par glisser-déposer pour créer des modèles personnalisés.

Avec l’outil wordsmith de DME, vous pouvez récupérer les mots les plus répétitifs apparaissant dans un champ de données et décider de marquer, remplacer ou supprimer certains mots pour parvenir à une standardisation et préparer les données pour la correspondance et la déduplication.

Il y a plus

Quoi d'autre sortez-vous de la boîte?

Notre solution de nettoyage des données est livrée avec un certain nombre de fonctionnalités intégrées qui facilitent les opérations de nettoyage des données simples, automatiques et économiques à tout moment.

Rôles des utilisateurs

Un outil fait pour tous

Analystes de données

Utilisateurs professionnels

Professionnels de l'informatique

Utilisateurs novices

traits

Nous prenons en charge l'intégralité du cycle de vie de votre DQM

Importation

Connecter et intégrer des données provenant de plusieurs sources disparates

Profilage

Automatisez les contrôles de qualité des données et obtenez des rapports instantanés sur le profil des données.

Nettoyage

Normaliser et transformer les ensembles de données par le biais de diverses opérations.

Correspondant

Exécuter des algorithmes de comparaison de données de qualité industrielle sur des ensembles de données.

Déduplication

Éliminer les valeurs et les enregistrements en double pour préserver l'unicité.

Fusionner et purger

Configurez les règles de fusion et de survie pour tirer le meilleur parti des données.

Veulent en savoir plus?

Consultez les ressources DME

Fusion de données provenant de sources multiples - Défis et solutions

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