Data Quality

Les entreprises souhaitent prendre des décisions basées sur la donnée, mais cette ambition se heurte à des problèmes récurrents : données incomplètes, règles métiers inconsistantes, doublons, défauts de fraîcheur, incidents invisibles, manque de traçabilité, documentation insuffisante.

Dataraise intervient pour résoudre ces défis et instaurer une confiance durable dans votre patrimoine data :

• Standardisation des règles métiers de qualité,
• Contrôles automatisés de complétude, cohérence, unicité et fraîcheur,
• Monitoring continu de la qualité tout au long des pipelines,
• Documentation automatique,
• Amélioration progressive en approche DataOps.

Cette démarche repose sur une méthodologie alignée sur DAMA-DMBOK, DQD et les standards internationaux de Data Quality.

La qualité ne peut plus être dissociée de l’observabilité.
Dataraise adopte une approche intégrée “Data Quality + Data Observability”, combinant :

• Contrôles automatisés basés sur des règles,
• Profilage statistique,
• Suivi des SLA DataOps,
• Lineage technique et métier,
• Supervision continue via SQOPS (notre solution d’observabilité avancée),
• Alertes intelligentes et détection proactive des anomalies.

Résultat :
* Réduction drastique des incidents,
* Meilleure stabilité des plateformes,
* Diminution du run,
* Meilleure confiance métier.

Dans certains contextes à forte volumétrie ou soumis à des règles complexes, l’IA devient un levier puissant pour renforcer la qualité des données.
Dataraise a déjà déployé chez plusieurs clients — notamment un établissement public — une approche d’IA sécurisée permettant d’identifier, corriger ou enrichir les données sans jamais exposer les données en dehors de l’infrastructure du client.

Cette IA, exécutée en environnement cloisonné ou dans un cloud sécurisé, permet :

• La détection automatique d’anomalies (doublons complexes, incohérences, valeurs aberrantes),
• La suggestion de nouvelles règles de qualité apprises sur les données historiques,
• La classification et l’enrichissement automatisé,
• La génération d’explications compréhensibles pour les métiers,
• La remédiation accélérée via des propositions de corrections conformes aux référentiels,
• La détection proactive de dérives qualité.

Une IA 100 % sécurisée

Notre approche garantit :

• Aucune sortie de données vers l’extérieur,
• Conformité RGPD et souveraineté,
• Exécution locale ou en cloud privé,
• Anonymisation ou pseudonymisation contrôlée,
• Isolation stricte des workloads IA.

L’IA ne remplace pas les règles métier :
* Elle les renforce,
* Elle détecte ce qu’un humain ne voit pas,
* Elle accélère le diagnostic et la correction des anomalies.

Dataraise accompagne également la mise en place d’une gouvernance qualité complète :

• Data Catalog & lineage,
• Rôles et responsabilités (owner, steward),
• Documentation automatique,
• Conformité réglementaire (RGPD, auditabilité),
• Gestion des référentiels et modèles métiers.

L’objectif : structurer une pratique durable et reproductible de la Data Quality.

Notre offre Data Quality couvre :

• Audit de qualité et diagnostic racine,
• Création du référentiel de règles,
• Implémentation des contrôles automatisés,
• Intégration dans les pipelines existants,
• Observabilité via SQOPS,
• Gouvernance et DataOps qualité,
• Formation & accompagnement.

Grâce à notre expertise transverse (Data Integration, Data Engineering, DataOps, Observability), Dataraise propose une approche globale, capable de s’intégrer à toutes les architectures modernes.