{"id":68379,"date":"2022-07-04T10:24:39","date_gmt":"2022-07-04T14:24:39","guid":{"rendered":"https:\/\/dataladder.com\/comment-ameliorer-la-qualite-des-donnees-dans-les-services-financiers\/"},"modified":"2022-09-13T09:00:52","modified_gmt":"2022-09-13T09:00:52","slug":"comment-ameliorer-la-qualite-des-donnees-dans-les-services-financiers","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dataladder.com\/fr\/comment-ameliorer-la-qualite-des-donnees-dans-les-services-financiers\/","title":{"rendered":"Comment am\u00e9liorer la qualit\u00e9 des donn\u00e9es dans les services financiers"},"content":{"rendered":"\n<figure class=\"wp-block-pullquote\"><blockquote><p>24 % des assureurs se disent \u00ab\u00a0peu confiants\u00a0\u00bb dans les donn\u00e9es qu&rsquo;ils utilisent pour \u00e9valuer et tarifer les risques.<\/p><cite><a href=\"https:\/\/www.coriniumintelligence.com\/insights\/future-of-insurance-data\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Corinium Intelligence<\/a><\/cite><\/blockquote><\/figure>\n\n<p>Le ralentissement \u00e9conomique et les probl\u00e8mes financiers auxquels sont confront\u00e9es les entreprises aujourd&rsquo;hui montrent l&rsquo;importance d&rsquo;utiliser les donn\u00e9es pour pr\u00e9voir les \u00e9v\u00e9nements futurs. Mais les ambigu\u00eft\u00e9s pr\u00e9sentes dans les donn\u00e9es financi\u00e8res peuvent conduire les entreprises \u00e0 fonder des d\u00e9cisions cruciales sur des donn\u00e9es inexactes et \u00e0 en subir les cons\u00e9quences. Les banquiers, les assureurs, les soci\u00e9t\u00e9s de cr\u00e9dit hypoth\u00e9caire et les autres entreprises offrant des services financiers ne sont pas \u00e0 l&rsquo;abri du cauchemar de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es. En effet, ces entreprises subissent les co\u00fbts les plus \u00e9lev\u00e9s r\u00e9sultant de la mauvaise qualit\u00e9 des informations financi\u00e8res.<\/p>\n\n<p>Dans ce blog, nous aborderons la signification de la <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/industries\/normes-de-qualite-des-donnees-dans-la-finance-et-lassurance-data-ladder\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">qualit\u00e9 des donn\u00e9es dans les services financiers<\/a>, les avantages qu&rsquo;elle pr\u00e9sente pour les individus et les organisations, les probl\u00e8mes courants de qualit\u00e9 des donn\u00e9es financi\u00e8res et la mani\u00e8re d&rsquo;am\u00e9liorer la qualit\u00e9 des informations financi\u00e8res.<\/p>\n\n<h2>Qu&rsquo;est-ce que la qualit\u00e9 des donn\u00e9es dans les services financiers ?<\/h2>\n\n<p>La qualit\u00e9 des donn\u00e9es dans les services financiers signifie que les donn\u00e9es financi\u00e8res saisies, stock\u00e9es, trait\u00e9es et pr\u00e9sent\u00e9es par les institutions financi\u00e8res r\u00e9pondent \u00e0 l&rsquo;objectif vis\u00e9. Toute donn\u00e9e qui ne remplit pas son objectif est r\u00e9put\u00e9e \u00eatre de mauvaise qualit\u00e9 et doit \u00eatre test\u00e9e et v\u00e9rifi\u00e9e avant de pouvoir \u00eatre utilis\u00e9e efficacement.<\/p>\n\n<p>Les institutions financi\u00e8res &#8211; telles que les banques, les compagnies d&rsquo;assurance, les soci\u00e9t\u00e9s de cr\u00e9dit hypoth\u00e9caire ou de courtage, les investisseurs, les cr\u00e9anciers ou les pr\u00eateurs &#8211; utilisent des donn\u00e9es dans presque tous les processus commerciaux. Les donn\u00e9es financi\u00e8res sont utilis\u00e9es pour :<\/p>\n\n<ul><li>Pr\u00e9parer les \u00e9tats financiers et les rapports pour l&rsquo;usage interne et les clients,<\/li><li>Approuver les pr\u00eats et mener \u00e0 bien le processus de souscription,<\/li><li>D\u00e9tecter ou pr\u00e9venir les activit\u00e9s frauduleuses telles que le vol de donn\u00e9es ou les fausses demandes,<\/li><li>Identifier les personnes qui sont plus susceptibles de ne pas rembourser leurs pr\u00eats,<\/li><li>\u00c9valuer les risques associ\u00e9s aux d\u00e9cisions financi\u00e8res, tels que le risque op\u00e9rationnel ou de cr\u00e9dit, etc.<\/li><\/ul>\n\n<p>Il est \u00e9vident qu&rsquo;une <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/limpact-de-la-mauvaise-qualite-des-donnees-risques-defis-et-solutions\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">mauvaise qualit\u00e9 des donn\u00e9es peut avoir un impact n\u00e9gatif sur<\/a> l&rsquo;ex\u00e9cution et les r\u00e9sultats de ces processus. L&rsquo;alimentation de ces processus en donn\u00e9es pr\u00e9cises et propres est pr\u00e9judiciable \u00e0 la protection de la cr\u00e9dibilit\u00e9 des institutions financi\u00e8res.<\/p>\n\n<h2>Pourquoi la qualit\u00e9 des donn\u00e9es est-elle importante dans les services financiers ?<\/h2>\n\n<p>Les donn\u00e9es \u00e9tant \u00e9troitement int\u00e9gr\u00e9es dans le secteur des services financiers, il est tr\u00e8s important que les donn\u00e9es soient exemptes d&rsquo;erreurs. Des donn\u00e9es de haute qualit\u00e9, propres et sans erreur permettent aux clients de faire confiance \u00e0 leurs banques d&rsquo;investissement et aux compagnies d&rsquo;assurance. Examinons l&rsquo;importance de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es dans le secteur des services financiers et les avantages que vous pouvez retirer en garantissant la qualit\u00e9 de vos donn\u00e9es financi\u00e8res.<\/p>\n\n<h3>1. \u00c9valuer, planifier et att\u00e9nuer les risques<\/h3>\n\n<p>Le risque est in\u00e9vitable dans certaines activit\u00e9s financi\u00e8res &#8211; que vous souhaitiez investir dans une entreprise, pr\u00eater de l&rsquo;argent \u00e0 un emprunteur ou approuver des pr\u00eats ou des demandes de cr\u00e9dit hypoth\u00e9caire. Mais une planification intelligente des risques est essentielle pour survivre dans le monde financier. En analysant soigneusement les donn\u00e9es et en \u00e9valuant les risques, vous pouvez att\u00e9nuer les risques et prendre de meilleures d\u00e9cisions concernant les rendements attendus, la rentabilit\u00e9 et d&rsquo;autres alternatives. Mais pour cela, vous avez besoin de donn\u00e9es correctes, pr\u00e9cises et pertinentes qui vous aident \u00e0 \u00e9viter les risques financiers et les pertes potentielles qui peuvent exister.<\/p>\n\n<h3>2. D\u00e9tecter et pr\u00e9venir les activit\u00e9s frauduleuses<\/h3>\n\n<p>Les banques, les compagnies d&rsquo;assurance et les investisseurs dont les donn\u00e9es sont de mauvaise qualit\u00e9 sont plus expos\u00e9s aux comportements frauduleux et aux pertes. En effet, les failles dans la qualit\u00e9 des donn\u00e9es permettent aux fraudeurs d&rsquo;usurper des identit\u00e9s, de faire de fausses demandes, de contourner les contr\u00f4les de renouvellement des demandes et d&rsquo;effectuer des attaques malveillantes sur les donn\u00e9es sensibles stock\u00e9es par les organismes financiers. Des donn\u00e9es propres, pr\u00e9cises et consolid\u00e9es vous permettent de d\u00e9tecter les anomalies \u00e0 temps et de pr\u00e9venir les activit\u00e9s frauduleuses.<\/p>\n\n<h3>3. Permettre la num\u00e9risation des processus financiers<\/h3>\n\n<p>Les services bancaires num\u00e9riques, les paiements en ligne et les demandes de cr\u00e9dit en ligne r\u00e9volutionnent le secteur financier. Mais la mise en \u0153uvre et l&rsquo;ex\u00e9cution r\u00e9ussies de ces services num\u00e9riques ne sont possibles qu&rsquo;avec des donn\u00e9es de haute qualit\u00e9. De nombreux banquiers et investisseurs conservent encore des dossiers physiques, car les donn\u00e9es sont dispers\u00e9es entre diff\u00e9rentes sources et n\u00e9cessitent une intervention manuelle pour \u00eatre appr\u00e9hend\u00e9es selon les besoins. La gestion de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es permet aux institutions financi\u00e8res de num\u00e9riser tout aspect de leurs activit\u00e9s ou de leurs offres de services.<\/p>\n\n<h3>4. Assurer la fid\u00e9lit\u00e9 des clients<\/h3>\n\n<p>Lorsque les dossiers des clients sont appari\u00e9s, fusionn\u00e9s et consolid\u00e9s pour repr\u00e9senter une vue compl\u00e8te \u00e0 360\u00b0, il devient plus facile de tirer parti des exp\u00e9riences personnalis\u00e9es des clients et de garantir leur confidentialit\u00e9 et leur s\u00e9curit\u00e9. Lorsque les donn\u00e9es sont \u00e9parpill\u00e9es entre diff\u00e9rentes sources &#8211; y compris les fichiers locaux et physiques, les applications tierces et les soumissions de formulaires web &#8211; il devient impossible d&rsquo;offrir une exp\u00e9rience connect\u00e9e \u00e0 vos clients et d&rsquo;instaurer la confiance et la fid\u00e9lit\u00e9.<\/p>\n\n<h3>5. Permettre un scoring pr\u00e9cis du cr\u00e9dit pour l&rsquo;approbation des pr\u00eats<\/h3>\n\n<p>Lorsqu&rsquo;il s&rsquo;agit de pr\u00eater de l&rsquo;argent \u00e0 des emprunteurs, il est crucial pour les investisseurs et les banquiers de comprendre la responsabilit\u00e9 de leurs d\u00e9cisions. Ils doivent valider l&rsquo;identit\u00e9 et la cote de cr\u00e9dit du demandeur, ainsi que calculer la valeur et le taux d&rsquo;int\u00e9r\u00eat \u00e0 utiliser pour le pr\u00eat. Une bonne qualit\u00e9 des donn\u00e9es permet d&rsquo;\u00e9liminer les divergences ou les retards qui peuvent survenir dans le processus de souscription et de s&rsquo;assurer que vous investissez dans la bonne personne au bon moment.<\/p>\n\n<h3>6. Respecter les normes r\u00e9glementaires<\/h3>\n\n<p>Les normes de conformit\u00e9, telles que la lutte contre le blanchiment d&rsquo;argent (AML) et la lutte contre le financement du terrorisme (CFT), obligent les institutions financi\u00e8res \u00e0 revoir et \u00e0 r\u00e9viser leur gestion des donn\u00e9es dans les services financiers. Pour se conformer \u00e0 ces normes, ces entreprises doivent surveiller les transactions de leurs clients afin de d\u00e9tecter les d\u00e9lits financiers, tels que le blanchiment d&rsquo;argent et le financement d&rsquo;activit\u00e9s terroristes. En raison de l&rsquo;inexactitude et de la mauvaise qualit\u00e9 des informations, les institutions financi\u00e8res ne signalent pas \u00e0 temps les activit\u00e9s anormales ou inhabituelles aux autorit\u00e9s comp\u00e9tentes.<\/p>\n\n<h3>7. Faciliter l&rsquo;analyse pr\u00e9dictive<\/h3>\n\n<p>La science des donn\u00e9es a \u00e9volu\u00e9 pour permettre des pr\u00e9dictions et des aper\u00e7us en temps r\u00e9el dans le monde de la finance et des risques potentiels associ\u00e9s aux activit\u00e9s de financement. Les investisseurs pr\u00e9disent la faisabilit\u00e9 d&rsquo;un investissement sur un certain march\u00e9, ou les actions qui seront les plus rentables \u00e0 long terme. Ces calculs ne seront pas pr\u00e9cis et pertinents si les donn\u00e9es utilis\u00e9es pour ces statistiques sont de mauvaise qualit\u00e9. Par cons\u00e9quent, un autre grand avantage de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es est de permettre aux analystes et aux scientifiques des donn\u00e9es de faire des pr\u00e9dictions pr\u00e9cises sur les b\u00e9n\u00e9fices financiers.<\/p>\n\n<h2>Probl\u00e8mes courants de qualit\u00e9 des donn\u00e9es dans les services financiers<\/h2>\n\n<p>Nous avons discut\u00e9 de la mani\u00e8re dont la qualit\u00e9 des donn\u00e9es offre une grande valeur aux institutions financi\u00e8res. Dans cette section, nous allons voir \u00e0 quoi ressemble la mauvaise qualit\u00e9 des donn\u00e9es pour diff\u00e9rentes institutions financi\u00e8res, comme les probl\u00e8mes de qualit\u00e9 des donn\u00e9es dans le secteur bancaire ou les probl\u00e8mes de qualit\u00e9 des donn\u00e9es dans les compagnies d&rsquo;assurance. Vous pouvez en savoir plus sur les <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/12-most-common-data-quality-issues-and-where-do-they-come-from\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">probl\u00e8mes de qualit\u00e9 des donn\u00e9es les plus courants et sur leur origine<\/a>.<\/p>\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table><tbody><tr><td><strong>Probl\u00e8me de qualit\u00e9 des donn\u00e9es<\/strong><\/td><td><strong>Explication<\/strong><\/td><td><strong>Exemple de mauvaise qualit\u00e9 des donn\u00e9es dans les services financiers<\/strong><\/td><\/tr><tr><td>Donn\u00e9es inexactes<\/td><td>Les donn\u00e9es ne d\u00e9peignent pas la r\u00e9alit\u00e9 ou la v\u00e9rit\u00e9.<\/td><td>Le nom l\u00e9gal complet d&rsquo;un client est mal orthographi\u00e9 dans le contrat de pr\u00eat.<\/td><\/tr><tr><td>Donn\u00e9es manquantes<\/td><td>Les donn\u00e9es ne sont pas aussi compl\u00e8tes que n\u00e9cessaire.<\/td><td>2 des 15 clauses restrictives d&rsquo;un contrat de pr\u00eat sont laiss\u00e9es en blanc.<\/td><\/tr><tr><td>Enregistrements en double<\/td><td>Les donn\u00e9es contiennent des doublons et ne repr\u00e9sentent pas des identit\u00e9s uniques.<\/td><td>La pr\u00e9sence de dossiers de clients en double permet des demandes de pr\u00eats multiples.<\/td><\/tr><tr><td>Unit\u00e9s de mesure variables<\/td><td>Les donn\u00e9es sont stock\u00e9es dans diff\u00e9rentes unit\u00e9s de mesure.<\/td><td>Les transactions internationales enregistrent les valeurs mon\u00e9taires dans les monnaies locales, plut\u00f4t que dans une unit\u00e9 commerciale standard, telle que le dollar am\u00e9ricain.<\/td><\/tr><tr><td>Formats et motifs variables<\/td><td>Les donn\u00e9es sont stock\u00e9es sous diff\u00e9rents formats et mod\u00e8les.<\/td><td>Les num\u00e9ros de t\u00e9l\u00e9phone des clients sont stock\u00e9s selon diff\u00e9rents sch\u00e9mas &#8211; certains ont des codes internationaux, tandis que d&rsquo;autres n&rsquo;ont m\u00eame pas d&rsquo;indicatif r\u00e9gional.<\/td><\/tr><tr><td>Informations obsol\u00e8tes<\/td><td>Les donn\u00e9es ne sont pas \u00e0 jour ou aussi actuelles que possible.<\/td><td>Les transactions mettent un peu trop de temps \u00e0 appara\u00eetre dans les dossiers des clients, ce qui rend les processus du syst\u00e8me susceptibles d&rsquo;effectuer des calculs incorrects.<\/td><\/tr><tr><td>Domaine incorrect<\/td><td>Les donn\u00e9es n&rsquo;appartiennent pas \u00e0 un domaine de valeurs correctes.<\/td><td>Les codes mon\u00e9taires utilis\u00e9s n&rsquo;appartiennent pas au domaine ISO.<\/td><\/tr><tr><td>Incoh\u00e9rence<\/td><td>Les donn\u00e9es ne sont pas les m\u00eames selon les diff\u00e9rentes sources.<\/td><td>Des taux de change diff\u00e9rents sont utilis\u00e9s pour les diff\u00e9rents segments de client\u00e8le de l&rsquo;organisation.<\/td><\/tr><tr><td>Irrelevance<\/td><td>Les donn\u00e9es n&rsquo;offrent aucune valeur \u00e0 leurs utilisateurs.<\/td><td>Les employ\u00e9s obtiennent les informations requises apr\u00e8s avoir appliqu\u00e9 de multiples filtres, r\u00e8gles de tri et de hi\u00e9rarchisation.<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n<h2>Comment am\u00e9liorer la qualit\u00e9 de l&rsquo;information financi\u00e8re ?<\/h2>\n\n<p>Les probl\u00e8mes de qualit\u00e9 des donn\u00e9es peuvent vous co\u00fbter tr\u00e8s cher, surtout si vous \u00eates dans le secteur financier. Les entreprises qui proposent des services financiers doivent tester et v\u00e9rifier leurs donn\u00e9es avant qu&rsquo;elles ne soient transmises aux processus op\u00e9rationnels critiques. Des mesures calcul\u00e9es doivent \u00eatre prises pour emp\u00eacher les probl\u00e8mes de qualit\u00e9 des donn\u00e9es de se produire dans le syst\u00e8me, ainsi que pour rem\u00e9dier aux probl\u00e8mes qui existent d\u00e9j\u00e0. Nous examinerons ci-dessous les initiatives les plus importantes que les organisations financi\u00e8res peuvent prendre pour garantir la qualit\u00e9 des donn\u00e9es.<\/p>\n\n<h3>1. Obtenir l&rsquo;adh\u00e9sion des dirigeants et de la direction<\/h3>\n\n<p>La premi\u00e8re \u00e9tape pour instaurer une culture de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es dans une organisation consiste \u00e0 impliquer les chefs d&rsquo;entreprise et les autres cadres. Vous pouvez commencer par attirer leur attention sur les probl\u00e8mes de qualit\u00e9 des donn\u00e9es qui sont pr\u00e9sents dans les ensembles de donn\u00e9es. Les rapports sur la qualit\u00e9 des donn\u00e9es g\u00e9n\u00e9r\u00e9s par le profilage des donn\u00e9es peuvent \u00eatre utiles pour informer les cadres sup\u00e9rieurs et les autres membres du personnel sur le type de probl\u00e8mes de qualit\u00e9 des donn\u00e9es auxquels votre institution est confront\u00e9e.<\/p>\n\n<p>En outre, vous pouvez obtenir un \u00e9chantillon de donn\u00e9es provenant d&rsquo;activit\u00e9s financi\u00e8res r\u00e9centes et <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/mesure-de-la-qualite-des-donnees-quand-faut-il-sinquieter\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">calculer le co\u00fbt d&rsquo;une mauvaise qualit\u00e9 des donn\u00e9es en utilisant la<\/a> m\u00e9thode de <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/mesure-de-la-qualite-des-donnees-quand-faut-il-sinquieter\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">mesure du vendredi apr\u00e8s-midi<\/a>. Cela vous permettra d&rsquo;\u00e9tablir un argumentaire contre la mauvaise qualit\u00e9 des donn\u00e9es et d&rsquo;obtenir les approbations et l&rsquo;adh\u00e9sion n\u00e9cessaires \u00e0 l&rsquo;ex\u00e9cution des <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/dimensions-de-la-qualite-des-donnees-10-parametres-a-mesurer\/\">mesures de qualit\u00e9 des donn\u00e9es<\/a>.<\/p>\n\n<h3>2. Mettre en \u0153uvre trois niveaux de contr\u00f4le de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es<\/h3>\n\n<p>Le contr\u00f4le de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es se perfectionne au fur et \u00e0 mesure que de nouvelles techniques et technologies apparaissent. Cela permet aux banques et aux compagnies d&rsquo;assurance d&rsquo;activer plusieurs niveaux de contr\u00f4le de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es. Par exemple, au premier niveau, vous pouvez commencer par effectuer une v\u00e9rification rapide des faits et r\u00e9soudre les probl\u00e8mes de qualit\u00e9 des donn\u00e9es qui peuvent \u00eatre pr\u00e9sents. \u00c0 ce niveau, vous voulez vous assurer que l&rsquo;ensemble de donn\u00e9es est complet, pr\u00e9cis et normalis\u00e9.<\/p>\n\n<p>Au deuxi\u00e8me niveau, vous souhaitez mettre en \u0153uvre une analyse statistique plus approfondie de votre ensemble de donn\u00e9es. Cela vous aidera \u00e0 calculer les variations standard des valeurs num\u00e9riques et \u00e0 d\u00e9tecter les anomalies qui peuvent se produire. Le <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/quest-ce-que-le-profilage-des-donnees-portee-techniques-et-defis\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">profilage des donn\u00e9es<\/a> est une bonne technique pour effectuer une telle analyse statistique sur vos donn\u00e9es. Au troisi\u00e8me et dernier niveau, vous pouvez utiliser des outils complexes d&rsquo;apprentissage automatique et d&rsquo;IA qui peuvent pr\u00e9dire les \u00e9ventuels probl\u00e8mes de qualit\u00e9 des donn\u00e9es au moment de l&rsquo;ex\u00e9cution que vos sources sont susceptibles d&rsquo;avoir.<\/p>\n\n<h3>3. Rapprocher et consolider les enregistrements en double<\/h3>\n\n<p>La duplication des donn\u00e9es est l&rsquo;un des principaux probl\u00e8mes de qualit\u00e9 des donn\u00e9es auxquels sont confront\u00e9es les banques et les compagnies d&rsquo;assurance. Ils doivent utiliser un <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/conception-dun-cadre-pour-la-gestion-de-la-qualite-des-donnees\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">cadre de qualit\u00e9 des donn\u00e9es<\/a> qui permet de rep\u00e9rer les doublons et de les regrouper en un seul. Les enregistrements peuvent \u00eatre mis en correspondance au moment de l&rsquo;ex\u00e9cution avec chaque mise \u00e0 jour ou trait\u00e9s par lots \u00e0 intervalles r\u00e9guliers. En savoir plus sur le <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/traitement-par-lots-ou-validation-de-la-qualite-des-donnees-en-temps-reel\/\">traitement par lots par rapport \u00e0 la validation de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es en temps r\u00e9el<\/a>.<\/p>\n\n<p>Le processus de rapprochement des enregistrements ou de <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/logiciel-de-deduplication-de-donnees-utilisez-des-regles-integrees-et-personnalisees-pour-la-deduplication-crm\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">d\u00e9doublonnage des donn\u00e9es<\/a> comprend les \u00e9tapes suivantes :<\/p>\n\n<ol><li><a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/logiciels-et-outils-de-profilage-de-donnees-obtenez-des-resultats-instantanes-devaluation-de-la-qualite-des-donnees\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Profiler les donn\u00e9es<\/a> pour mettre en \u00e9vidence les erreurs,<\/li><li><a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/logiciel-de-nettoyage-de-donnees-outil-de-nettoyage-des-donnees-crm-rapide-et-economique\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Ex\u00e9cuter des<\/a> techniques d&rsquo;<a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/logiciel-de-nettoyage-de-donnees-outil-de-nettoyage-des-donnees-crm-rapide-et-economique\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">analyse, de nettoyage<\/a> et de <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/logiciel-de-normalisation-des-donnees-outil-de-standardisation-des-donnees-rapide-et-economique\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">normalisation des <\/a><a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/logiciel-de-nettoyage-de-donnees-outil-de-nettoyage-des-donnees-crm-rapide-et-economique\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">donn\u00e9es<\/a> pour obtenir une vue coh\u00e9rente,<\/li><li><a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/logiciel-de-correspondance-de-donnees-classe-parmi-les-meilleurs-de-sa-categorie-avec-une-precision-de-correspondance-de-96\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Correspondance des enregistrements<\/a> qui appartiennent \u00e0 la m\u00eame entit\u00e9 (correspondance exacte sur un identifiant unique ou <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/correspondance-floue-101-nettoyage-et-mise-en-relation-de-donnees-desordonnees\/\">correspondance floue<\/a> sur une combinaison de champs),<\/li><li><a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/logiciel-merge-purge-utiliser-des-regles-de-survie-integrees-et-personnalisees\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Fusionner les enregistrements<\/a> pour supprimer les informations inutiles et obtenir une source unique de v\u00e9rit\u00e9.<\/li><\/ol>\n\n<h3>4. Utiliser la technologie pour la gestion de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es<\/h3>\n\n<p>L&rsquo;utilisation de la technologie pour atteindre un cycle de vie durable de gestion de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es est au c\u0153ur de l&rsquo;am\u00e9lioration de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es dans toute institution financi\u00e8re. Aucun processus n&rsquo;est cens\u00e9 \u00eatre performant et offrir le meilleur retour sur investissement s&rsquo;il n&rsquo;est pas automatis\u00e9 et optimis\u00e9 par la technologie. Investissez dans l&rsquo;adoption d&rsquo;un syst\u00e8me technologique dot\u00e9 de toutes les fonctionnalit\u00e9s dont vous avez besoin pour garantir la qualit\u00e9 des donn\u00e9es dans tous les ensembles de donn\u00e9es.<\/p>\n\n<p>Quelle que soit la comp\u00e9tence de votre <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/constituer-une-equipe-de-qualite-des-donnees-roles-et-responsabilites-a-prendre-en-compte\/\">\u00e9quipe charg\u00e9e de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es<\/a>, elle aura toujours du mal \u00e0 maintenir des niveaux acceptables de qualit\u00e9 des donn\u00e9es tant qu&rsquo;elle ne disposera pas des bons outils. C&rsquo;est l\u00e0 qu&rsquo;un outil de gestion de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es peut s&rsquo;av\u00e9rer utile. Un outil tout-en-un, en libre-service, qui permet de profiler les donn\u00e9es, d&rsquo;effectuer diverses activit\u00e9s de nettoyage des donn\u00e9es, de faire correspondre les doublons et de produire une source unique de v\u00e9rit\u00e9, peut devenir un facteur de diff\u00e9renciation important dans la performance des gestionnaires de donn\u00e9es ainsi que des analystes de donn\u00e9es.<\/p>\n\n<h2>Conclusion<\/h2>\n\n<p>Comprendre les probl\u00e8mes de qualit\u00e9 de vos donn\u00e9es financi\u00e8res et choisir un cadre appropri\u00e9 pour rectifier ces erreurs est une t\u00e2che difficile. Dans de nombreuses situations, une seule technique ne suffit pas, et une combinaison de techniques est utilis\u00e9e pour r\u00e9soudre avec pr\u00e9cision les probl\u00e8mes de qualit\u00e9 des donn\u00e9es. C&rsquo;est pourquoi le besoin d&rsquo;outils num\u00e9riques augmente. Des outils qui non seulement optimisent le temps et l&rsquo;effort, mais aussi s\u00e9lectionnent intelligemment les techniques de qualit\u00e9 des donn\u00e9es en fonction de la nature de la structure et des valeurs de vos donn\u00e9es.<\/p>\n\n<p><a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/produits\/datamatch-enterprise-classe-premier-produit-de-gestion-de-la-qualite-des-donnees\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">DataMatch Enterprise<\/a> est l&rsquo;un de ces outils qui vous aide \u00e0 nettoyer et \u00e0 faire correspondre vos donn\u00e9es pour permettre une analyse pr\u00e9cise et une vision globale. Il offre une gamme de modules qui prennent en charge les donn\u00e9es provenant de diff\u00e9rentes sources, nettoient et normalisent les valeurs, permettent le mappage des champs, sugg\u00e8rent une combinaison de d\u00e9finitions de correspondance sp\u00e9cifiques \u00e0 vos donn\u00e9es et fusionnent les donn\u00e9es pour obtenir une vue compl\u00e8te \u00e0 360\u00b0 de vos finances.<\/p>\n\n<p>Pour en savoir plus, inscrivez-vous \u00e0 un <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/essai-gratuit-logiciel-de-comparaison-de-donnees\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">essai gratuit<\/a> d\u00e8s aujourd&rsquo;hui ou <a href=\"https:\/\/link.dataladder.com\/Book-a-Demonstration\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">r\u00e9servez une d\u00e9monstration<\/a> avec nos experts pour commencer \u00e0 am\u00e9liorer la qualit\u00e9 de vos informations financi\u00e8res.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>24 % des assureurs se disent \u00ab\u00a0peu confiants\u00a0\u00bb dans les donn\u00e9es qu&rsquo;ils utilisent pour \u00e9valuer et tarifer les risques. Corinium Intelligence Le ralentissement \u00e9conomique et les probl\u00e8mes financiers auxquels sont confront\u00e9es les entreprises aujourd&rsquo;hui montrent l&rsquo;importance d&rsquo;utiliser les donn\u00e9es pour pr\u00e9voir les \u00e9v\u00e9nements futurs. 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