{"id":67414,"date":"2022-04-18T06:33:31","date_gmt":"2022-04-18T06:33:31","guid":{"rendered":"https:\/\/dataladder.com\/traitement-par-lots-ou-validation-de-la-qualite-des-donnees-en-temps-reel\/"},"modified":"2022-05-19T10:38:30","modified_gmt":"2022-05-19T10:38:30","slug":"traitement-par-lots-ou-validation-de-la-qualite-des-donnees-en-temps-reel","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dataladder.com\/fr\/traitement-par-lots-ou-validation-de-la-qualite-des-donnees-en-temps-reel\/","title":{"rendered":"Traitement par lots ou validation de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es en temps r\u00e9el"},"content":{"rendered":"\n

Une \u00e9tude <\/a>r\u00e9cente montre que 24 % des \u00e9quipes charg\u00e9es des donn\u00e9es utilisent des outils pour d\u00e9tecter les probl\u00e8mes de qualit\u00e9 des donn\u00e9es, mais ceux-ci ne sont g\u00e9n\u00e9ralement pas r\u00e9solus. Cela signifie que la plupart des outils de qualit\u00e9 des donn\u00e9es ont la capacit\u00e9 de d\u00e9tecter les probl\u00e8mes et de d\u00e9clencher des alertes en cas de d\u00e9t\u00e9rioration de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es en dessous d’un seuil acceptable. Mais ils laissent de c\u00f4t\u00e9 un aspect important : l’automatisation de l’ex\u00e9cution des processus de qualit\u00e9 des donn\u00e9es (que ce soit en fonction du temps ou de certains \u00e9v\u00e9nements) et la r\u00e9solution automatique des probl\u00e8mes. L’absence de cette strat\u00e9gie oblige \u00e0 une intervention humaine – ce qui signifie que quelqu’un doit d\u00e9clencher, superviser et terminer les processus de qualit\u00e9 des donn\u00e9es dans l’outil pour r\u00e9soudre ces probl\u00e8mes.<\/p>\n\n

Il s’agit d’une surcharge importante, en particulier dans les organisations qui produisent chaque jour d’\u00e9normes quantit\u00e9s de donn\u00e9es. C’est pourquoi les entreprises doivent embaucher davantage de personnel et consacrer davantage de ressources \u00e0 l’ex\u00e9cution r\u00e9guli\u00e8re des contr\u00f4les de qualit\u00e9 des donn\u00e9es configur\u00e9es sur les nouvelles donn\u00e9es \u00e0 venir. Mais certaines organisations envisagent la possibilit\u00e9 d’automatiser la v\u00e9rification de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es \u00e0 grande \u00e9chelle pour un traitement par lots \u00e0 certains moments de la journ\u00e9e ou de la semaine.<\/p>\n\n

Dans ce blog, nous allons examiner la validation programm\u00e9e de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es, et voir comment elle se compare \u00e0 la validation instantan\u00e9e de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es.<\/p>\n\n

Validation de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es<\/h2>\n\n

Avant d’aborder les deux mani\u00e8res diff\u00e9rentes de g\u00e9rer la validation de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es, il est important de revoir ce que recouvre r\u00e9ellement la validation de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es.<\/p>\n\n

La plupart des donn\u00e9es produites aujourd’hui dans les organisations pr\u00e9sentent diverses formes d’erreurs de qualit\u00e9. C’est pourquoi les responsables des donn\u00e9es con\u00e7oivent des cadres de gestion de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es<\/a> ou des plans d’am\u00e9lioration qui permettent d’\u00e9valuer, d’identifier, de corriger et de surveiller les probl\u00e8mes de qualit\u00e9 des donn\u00e9es. Dans ce cadre, une liste de processus de qualit\u00e9 des donn\u00e9es<\/a> est configur\u00e9e pour \u00eatre ex\u00e9cut\u00e9e sur les nouvelles donn\u00e9es afin de garantir que toute erreur \u00e9ventuelle soit corrig\u00e9e \u00e0 temps. Ces processus comprennent g\u00e9n\u00e9ralement :<\/p>\n\n

  1. Recueillir des informations<\/strong>
    1. R\u00e9cup\u00e9ration de nouvelles donn\u00e9es<\/a> \u00e0 partir de sources disparates.<\/li><\/ol><\/li>
    2. Traitement<\/strong>
      1. Profiler les donn\u00e9es<\/a> pour mettre en \u00e9vidence les erreurs,<\/li>
      2. Ex\u00e9cuter des<\/a> techniques d’analyse, de nettoyage<\/a> et de normalisation des <\/a>donn\u00e9es<\/a> pour obtenir une vue coh\u00e9rente,<\/li>
      3. Correspondance des enregistrements<\/a> qui appartiennent \u00e0 la m\u00eame entit\u00e9 (correspondance exacte sur un identifiant unique ou correspondance floue<\/a> sur une combinaison de champs),<\/li>
      4. Fusionner les enregistrements<\/a> pour supprimer les informations inutiles et obtenir une source unique de v\u00e9rit\u00e9.<\/li><\/ol><\/li>
      5. Chargement de la sortie<\/strong>
        1. Stocker la source unique de v\u00e9rit\u00e9 \u00e0 la source de destination.<\/li><\/ol><\/li><\/ol>\n\n

          Quand valider la qualit\u00e9 des donn\u00e9es ?<\/h3>\n\n

          L’ex\u00e9cution de ces processus sur les nouvelles donn\u00e9es peut avoir lieu \u00e0 deux moments : vous pouvez soit programmer la validation de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es \u00e0 un moment ult\u00e9rieur de la journ\u00e9e ou de la semaine (planifi\u00e9), soit la valider imm\u00e9diatement sur chaque flux de donn\u00e9es \u00e0 venir avant qu’il ne soit stock\u00e9 dans la base de donn\u00e9es (en temps r\u00e9el).<\/p>\n\n

          Examinons les deux plus en d\u00e9tail.<\/p>\n\n

          Planification de la validation de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es pour le traitement par lots<\/h2>\n\n

          Le traitement par lots consiste \u00e0 ex\u00e9cuter le m\u00eame ensemble d’op\u00e9rations de mani\u00e8re r\u00e9p\u00e9titive sur un volume important de donn\u00e9es \u00e0 un moment programm\u00e9.<\/strong><\/p>\n\n

          Le concept de traitement par lots est assez courant lorsqu’il s’agit de traitement de donn\u00e9es. Le volume de donn\u00e9es augmentant de mani\u00e8re exponentielle, la validation des flux de donn\u00e9es \u00e0 venir en temps r\u00e9el peut \u00eatre tr\u00e8s difficile et limit\u00e9e. C’est pourquoi le traitement par lots de grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es \u00e0 un moment pr\u00e9cis de la journ\u00e9e ou de la semaine peut \u00eatre tr\u00e8s efficace.<\/p>\n\n

          Voici quelques aspects \u00e0 prendre en compte lors de la planification des t\u00e2ches de validation de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es par le biais de la gestion automatis\u00e9e de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es :<\/p>\n\n

          1. Quelles sont les t\u00e2ches \u00e0 ex\u00e9cuter ?<\/li>
          2. Dans quel ordre les t\u00e2ches doivent-elles \u00eatre ex\u00e9cut\u00e9es ?<\/li>
          3. Quelles sont les variables configur\u00e9es et les d\u00e9finitions des t\u00e2ches \u00e0 ex\u00e9cuter (le cas \u00e9ch\u00e9ant) ?<\/li>
          4. Quels sont les emplacements des entr\u00e9es et des sorties ?<\/li>
          5. Quand d\u00e9clencher l’ex\u00e9cution des t\u00e2ches ?<\/li><\/ol>\n\n

            Sc\u00e9nario : Planification de la validation de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es pour les donn\u00e9es clients<\/h3>\n\n

            En fonction de votre cadre de gestion de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es, vous pouvez configurer plusieurs t\u00e2ches sur un ensemble de donn\u00e9es. Par exemple, vous capturez et stockez probablement les informations relatives aux clients \u00e0 plusieurs endroits dans votre organisation ; un outil d’analyse suit l’activit\u00e9 du site web, un outil d’automatisation du marketing enregistre l’activit\u00e9 du courrier \u00e9lectronique, un logiciel de comptabilit\u00e9 stocke les transactions de facturation, un CRM conserve les informations de contact des clients, etc. Mais pour rendre ces donn\u00e9es utilisables, vous avez probablement besoin qu’elles le soient :<\/p>\n\n

            1. Exempt d’erreurs de qualit\u00e9 des donn\u00e9es, telles que le formatage, les fautes d’orthographe, le caract\u00e8re incomplet, etc.<\/li>
            2. Agr\u00e9g\u00e9s ensemble pour repr\u00e9senter une source unique de v\u00e9rit\u00e9 sur chaque client.<\/li><\/ol>\n\n

              Une mani\u00e8re efficace de g\u00e9rer ce sc\u00e9nario est de choisir une approche automatis\u00e9e o\u00f9 un service d’arri\u00e8re-plan ex\u00e9cute les t\u00e2ches de validation de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es (mentionn\u00e9es ci-dessus) \u00e0 des moments programm\u00e9s. Cela permettra de s’assurer que les donn\u00e9es des clients sont r\u00e9cup\u00e9r\u00e9es, trait\u00e9es et charg\u00e9es vers une source de destination \u00e0 la fin de chaque journ\u00e9e (par exemple), et que les frais g\u00e9n\u00e9raux manuels de gestion de ces processus sont r\u00e9duits.<\/p>\n\n

              Avantages et inconv\u00e9nients de la planification de la validation de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es<\/h3>\n\n

              Voici quelques avantages et d\u00e9fis de la programmation de la validation de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es :<\/p>\n\n

              Pour<\/h4>\n\n
              1. L’un des principaux avantages du traitement des donn\u00e9es par lots est l’utilisation efficace des ressources<\/strong>. Non seulement vous r\u00e9duisez et \u00e9liminez l’intervention humaine dans l’ex\u00e9cution, mais vous vous assurez \u00e9galement que d’autres ressources (telles que la puissance de calcul des ordinateurs de bureau ou des serveurs) sont utilis\u00e9es au meilleur moment – lorsqu’elles sont inactives et disponibles.<\/li>
              2. Un autre avantage est qu’il r\u00e9duit la probabilit\u00e9 d’erreur humaine<\/strong> et produit des r\u00e9sultats coh\u00e9rents <\/strong>\u00e0 intervalles r\u00e9guliers. Les m\u00eames t\u00e2ches, si elles sont trait\u00e9es par des individus, sont susceptibles d’\u00eatre en retard ou incoh\u00e9rentes en raison de la diversit\u00e9 des jugements humains.<\/li>
              3. Le traitement programm\u00e9 am\u00e9liore \u00e9galement l’efficacit\u00e9 et la productivit\u00e9 de l’entreprise<\/strong>, car les r\u00e9sultats sont pr\u00eats \u00e0 temps avec un minimum de frais g\u00e9n\u00e9raux et d’implication.<\/li>
              4. La planification des t\u00e2ches de qualit\u00e9 des donn\u00e9es en masse et en une seule fois est plus simple <\/strong>et moins complexe<\/strong> que la conception d’une architecture de validation en temps r\u00e9el.<\/li>
              5. Vous n’avez g\u00e9n\u00e9ralement pas besoin de mat\u00e9riel sp\u00e9cialis\u00e9<\/strong> pour ex\u00e9cuter des services d’arri\u00e8re-plan planifi\u00e9s, car il n’y a pas de besoin urgent de traitement rapide et de g\u00e9n\u00e9ration de r\u00e9sultats.<\/li><\/ol>\n\n

                Cons<\/h4>\n\n
                1. L’un des principaux inconv\u00e9nients du report de la validation de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es est le temps d’indisponibilit\u00e9 lorsque les donn\u00e9es restent invalid\u00e9es<\/strong> et attendent d’\u00eatre trait\u00e9es au moment pr\u00e9vu.<\/li>
                2. Les t\u00e2ches sont programm\u00e9es pour \u00eatre ex\u00e9cut\u00e9es pendant les heures creuses – et si le service de programmation ne parvient pas \u00e0 se d\u00e9clencher <\/strong>(en raison d’un bug ou d’un p\u00e9pin quelconque), les donn\u00e9es peuvent \u00eatre laiss\u00e9es sans traitement jusqu’\u00e0 ce qu’un humain interagisse et les d\u00e9clenche de force.<\/li>
                3. Une expertise technique suppl\u00e9mentaire<\/strong> peut \u00eatre n\u00e9cessaire pour concevoir les t\u00e2ches planifi\u00e9es en vue d’une utilisation appropri\u00e9e du mat\u00e9riel et de la puissance, ainsi que pour d\u00e9clencher des alertes d’ach\u00e8vement des t\u00e2ches et des notifications d’erreur.<\/li><\/ol>\n\n

                  Mise en \u0153uvre de la validation de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es en temps r\u00e9el<\/h2>\n\n

                  La validation de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es en temps r\u00e9el consiste \u00e0 v\u00e9rifier la qualit\u00e9 des donn\u00e9es avant qu’elles ne soient stock\u00e9es dans la base de donn\u00e9es.<\/strong><\/p>\n\n

                  Pour conserver \u00e0 tout moment une vue propre, normalis\u00e9e et d\u00e9dupliqu\u00e9e des donn\u00e9es, celles-ci peuvent \u00eatre valid\u00e9es avant d’\u00eatre enregistr\u00e9es dans la base de donn\u00e9es. Cela peut \u00eatre possible de deux mani\u00e8res :<\/p>\n\n

                  1. Mettre en \u0153uvre des contr\u00f4les de validation des donn\u00e9es<\/a> sur tous les outils de saisie de donn\u00e9es ; par exemple, les formulaires de sites web, les CRM, les logiciels de comptabilit\u00e9, etc.<\/li>
                  2. D\u00e9ployer un pare-feu ou un moteur central de qualit\u00e9 des donn\u00e9es qui traite chaque flux de donn\u00e9es entrant et le valide avant de le stocker dans la base de donn\u00e9es.<\/li><\/ol>\n\n

                    Bien que le premier cas soit comparativement moins complexe sur le plan technique, il pourrait \u00eatre difficile de synchroniser les contr\u00f4les de qualit\u00e9 des donn\u00e9es<\/a> et les fixations entre des applications disparates. C’est pourquoi de nombreuses organisations optent pour la deuxi\u00e8me solution, qui consiste \u00e0 mettre en place un pare-feu de qualit\u00e9 des donn\u00e9es au sein de leur architecture de gestion des donn\u00e9es.<\/p>\n\n

                    Certains con\u00e7oivent un pare-feu de qualit\u00e9 des donn\u00e9es personnalis\u00e9 pour leurs besoins sp\u00e9cifiques en mati\u00e8re de qualit\u00e9 des donn\u00e9es, tandis que d’autres utilisent les services API de fournisseurs tiers et les int\u00e8grent dans leur architecture de donn\u00e9es. Dans les deux cas, le m\u00eame r\u00e9sultat est atteint : vous \u00eates en mesure de valider la qualit\u00e9 des donn\u00e9es au moment de leur saisie ou avant leur stockage dans la base de donn\u00e9es.<\/p>\n\n

                    Sc\u00e9nario : Validation en temps r\u00e9el de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es des clients<\/h3>\n\n

                    Dans le m\u00eame exemple mentionn\u00e9 ci-dessus, vous pouvez choisir d’effectuer des contr\u00f4les de qualit\u00e9 des donn\u00e9es sur les donn\u00e9es clients \u00e0 venir en temps r\u00e9el. Lorsqu’une modification est apport\u00e9e \u00e0 un enregistrement client ou lorsqu’un nouvel enregistrement client est cr\u00e9\u00e9 dans une application connect\u00e9e, la mise \u00e0 jour est d’abord envoy\u00e9e au moteur central de qualit\u00e9 des donn\u00e9es. Ici, la modification est v\u00e9rifi\u00e9e par rapport \u00e0 la d\u00e9finition de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es configur\u00e9e, en s’assurant par exemple que les champs obligatoires ne sont pas vides, que les valeurs respectent le format et le mod\u00e8le standard, qu’un nouvel enregistrement client ne peut pas correspondre \u00e0 un enregistrement client existant, etc.<\/p>\n\n

                    Si des erreurs de qualit\u00e9 des donn\u00e9es sont trouv\u00e9es, une liste de r\u00e8gles de transformation est ex\u00e9cut\u00e9e pour nettoyer les donn\u00e9es. Dans certains cas, vous pouvez avoir besoin d’un responsable de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es pour intervenir et prendre des d\u00e9cisions lorsque les valeurs des donn\u00e9es sont ambigu\u00ebs et ne peuvent pas \u00eatre bien trait\u00e9es par les algorithmes configur\u00e9s. Par exemple, il se peut qu’il y ait 60 % de chances qu’un nouvel enregistrement client soit un doublon, et quelqu’un devra v\u00e9rifier manuellement et r\u00e9soudre le probl\u00e8me.<\/p>\n\n

                    Avantages et inconv\u00e9nients de la validation instantan\u00e9e de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es<\/h3>\n\n

                    Voici quelques avantages et d\u00e9fis de la validation instantan\u00e9e de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es :<\/p>\n\n

                    Pour<\/h4>\n\n
                    1. L’un des principaux avantages de la validation de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es en temps r\u00e9el est qu’elle garantit un \u00e9tat fiable des donn\u00e9es \u00e0 tout moment<\/strong> en validant et en corrigeant la qualit\u00e9 des donn\u00e9es instantan\u00e9ment apr\u00e8s chaque mise \u00e0 jour.<\/li>
                    2. Le pare-feu de qualit\u00e9 des donn\u00e9es \u00e9tant mis en \u0153uvre de mani\u00e8re centralis\u00e9e, vous pouvez obtenir une qualit\u00e9 de donn\u00e9es coh\u00e9rente <\/strong>dans tous les magasins de donn\u00e9es de l’entreprise.<\/li>
                    3. Il peut vous aider \u00e0 mettre en \u0153uvre des flux de travail personnalis\u00e9s<\/strong> en plus de votre architecture de gestion des donn\u00e9es existante. Par exemple, vous pouvez acheminer certaines donn\u00e9es vers des emplacements sp\u00e9cifiques apr\u00e8s le nettoyage ou d\u00e9clencher des alertes si un \u00e9l\u00e9ment n\u00e9cessite une attention urgente.<\/li>
                    4. Un pare-feu de qualit\u00e9 des donn\u00e9es qui met en \u0153uvre un m\u00e9canisme frontal pour l’examen des donn\u00e9es par les responsables des donn\u00e9es peut \u00e9galement aider \u00e0 remplacer les r\u00e9sultats par d\u00e9faut dans des cas particuliers<\/strong>, comme le remplacement des d\u00e9cisions incorrectes prises par les algorithmes de correspondance. D’autre part, le traitement par lots \u00e9limine compl\u00e8tement l’intervention humaine, ce qui entra\u00eene la pr\u00e9sence de quelques faux n\u00e9gatifs ou positifs dans votre ensemble de donn\u00e9es.<\/li>
                    5. Avec cette approche, vous pouvez activer le traitement multithread, ce qui signifie que le pare-feu peut servir plusieurs requ\u00eates en m\u00eame temps<\/strong>, provenant de diverses applications.<\/li><\/ol>\n\n

                      Cons<\/h4>\n\n
                      1. Le d\u00e9ploiement d’un moteur central de qualit\u00e9 des donn\u00e9es est comparativement plus complexe sur le plan technique<\/strong>. Et comme toutes les donn\u00e9es passent par cette voie, elles ont un impact \u00e9lev\u00e9<\/strong> et ne laissent aucune place aux erreurs.<\/li>
                      2. Cette approche peut n\u00e9cessiter un mat\u00e9riel sp\u00e9cialis\u00e9<\/strong> pour un calcul rapide et instantan\u00e9, et la g\u00e9n\u00e9ration de r\u00e9sultats pr\u00e9cis.<\/li>
                      3. La mise en \u0153uvre de la validation de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es en temps r\u00e9el peut n\u00e9cessiter une expertise technique et un savoir-faire plus pouss\u00e9s<\/strong>, ainsi qu’un r\u00e9examen de l’ensemble de l’architecture de gestion des donn\u00e9es<\/strong>. Cela rend probablement la mise en \u0153uvre plus risqu\u00e9e et complexe.<\/li><\/ol>\n\n

                        Que choisir : validation de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es programm\u00e9e ou en temps r\u00e9el ?<\/h2>\n\n

                        Comme toujours, la r\u00e9ponse courte \u00e0 cette question est la suivante : cela d\u00e9pend.<\/p>\n\n

                        Certains de ces facteurs d\u00e9pendants comprennent :<\/p>\n\n

                        1. Vos r\u00e8gles et exigences en mati\u00e8re de qualit\u00e9 des donn\u00e9es,<\/li>
                        2. La fr\u00e9quence \u00e0 laquelle vos op\u00e9rations commerciales demandent des donn\u00e9es nouvelles ou mises \u00e0 jour,<\/li>
                        3. La quantit\u00e9 d’efforts, de temps et de co\u00fbts que vous \u00eates pr\u00eat \u00e0 investir,<\/li>
                        4. L’ampleur de l’impact que votre entreprise peut supporter lors de la mise en \u0153uvre de l’une ou l’autre approche.<\/li><\/ol>\n\n

                          Le meilleur des deux mondes<\/h3>\n\n

                          Parfois, les organisations utilisent les deux approches en m\u00eame temps. Cela peut se produire de trois fa\u00e7ons :<\/p>\n\n

                          1. Soit les donn\u00e9es sont r\u00e9parties entre les deux approches (une partie est trait\u00e9e avec le service programm\u00e9 tandis que l’autre est trait\u00e9e en temps r\u00e9el),<\/li>
                          2. Chaque approche traite un ensemble diff\u00e9rent de fonctions de qualit\u00e9 des donn\u00e9es sur les m\u00eames donn\u00e9es (le nettoyage et la normalisation des donn\u00e9es sont ex\u00e9cut\u00e9s en temps r\u00e9el et les techniques complexes telles que la correspondance floue<\/a>, la d\u00e9duplication des donn\u00e9es<\/a> ou la purge par fusion sont ex\u00e9cut\u00e9es par lots \u00e0 un moment programm\u00e9), ou<\/li>
                          3. Les sc\u00e9narios \u00e0 faible impact (o\u00f9 la pr\u00e9cision est plus importante que la vitesse) sont trait\u00e9s avec un traitement programm\u00e9 et les sc\u00e9narios \u00e0 fort impact (o\u00f9 la vitesse est plus importante que la pr\u00e9cision) peuvent \u00eatre trait\u00e9s avec une validation en temps r\u00e9el.<\/li><\/ol>\n\n

                            Conclusion<\/h2>\n\n

                            En raison de la nature complexe et d\u00e9licate des erreurs de qualit\u00e9 des donn\u00e9es et de leurs solutions possibles, il est devenu imp\u00e9ratif d’adopter des approches cr\u00e9atives. Cela permettra de r\u00e9duire au minimum les erreurs de qualit\u00e9 des donn\u00e9es dans le syst\u00e8me et de garder la plupart des donn\u00e9es propres et standardis\u00e9es.<\/p>\n\n

                            Pour mettre en \u0153uvre des approches cr\u00e9atives, vous avez besoin d’outils et de technologies cr\u00e9atifs qui peuvent soutenir l’ex\u00e9cution de vos plans. Mais le plus souvent, il est moins probable qu’un seul outil ou un seul fournisseur puisse r\u00e9pondre \u00e0 vos besoins en mati\u00e8re de qualit\u00e9 des donn\u00e9es (sous toutes ses formes).<\/p>\n\n

                            DataMatch Enterprise est un outil exceptionnel qui offre sous toutes ses formes ses fonctions de qualit\u00e9 de donn\u00e9es exclusives et de pointe :<\/p>\n\n

                            1. Une application de bureau<\/a> avec une interface utilisateur intuitive,<\/li>
                            2. Un service d’ordonnancement qui traite les fichiers de donn\u00e9es en vrac au moment pr\u00e9vu, et<\/li>
                            3. Un pare-feu ou une API pour la qualit\u00e9 des donn\u00e9es<\/a> qui expose toutes les fonctions pour le traitement en temps r\u00e9el.<\/li><\/ol>\n\n

                              Pour en savoir plus sur la fa\u00e7on dont DataMatch Enterprise peut vous aider, vous pouvez t\u00e9l\u00e9charger un essai gratuit<\/a> aujourd’hui ou r\u00e9server une d\u00e9monstration<\/a> avec un expert.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

                              Une \u00e9tude r\u00e9cente montre que 24 % des \u00e9quipes charg\u00e9es des donn\u00e9es utilisent des outils pour d\u00e9tecter les probl\u00e8mes de qualit\u00e9 des donn\u00e9es, mais ceux-ci ne sont g\u00e9n\u00e9ralement pas r\u00e9solus. Cela signifie que la plupart des outils de qualit\u00e9 des donn\u00e9es ont la capacit\u00e9 de d\u00e9tecter les probl\u00e8mes et de d\u00e9clencher des alertes en cas […]<\/p>\n","protected":false},"author":9,"featured_media":66915,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_lmt_disableupdate":"","_lmt_disable":"","_links_to":"","_links_to_target":""},"categories":[1253,1255],"tags":[517,1256,1258],"acf":[],"yoast_head":"\nTraitement par lots ou validation de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es en temps r\u00e9el - Data Ladder<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Dans ce blog, nous allons examiner la validation programm\u00e9e de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es, et voir comment elle se compare \u00e0 la validation instantan\u00e9e de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/traitement-par-lots-ou-validation-de-la-qualite-des-donnees-en-temps-reel\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"fr_FR\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Traitement par lots ou validation de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es en temps r\u00e9el - 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