Precisely élargit l’accès à la qualité des données grâce aux interfaces en langage naturel dans la Data Integrity Suite

Precisely, leader mondial de l’intégrité des données, annonce de nouvelles améliorations de la Precisely Data Integrity Suite, conçues pour rationaliser et faire progresser encore davantage la qualité des données à l’échelle de l’entreprise. Cette nouvelle version introduit des fonctionnalités puissantes basées sur l’IA, permettant aux organisations d’opérationnaliser des données de haute qualité, prêtes pour l’IA, plus rapidement et plus intelligemment.

S’appuyant sur l’historique éprouvé d’innovation de Precisely, ces nouveautés apportent une assistance alimentée par l’IA tout au long du cycle de vie de la qualité des données, supprimant ainsi les obstacles pour les utilisateurs métiers comme techniques. Precisely continue également de garantir aux entreprises le choix et le contrôle de leur utilisation de l’IA, dans le cadre de confiance de la Data Integrity Suite.

Optimiser la qualité des données grâce à l’IA

Les nouvelles capacités incluent :

  • Interfaces en langage naturel : les tâches de qualité des données décrites en langage simple sont automatiquement converties par l’IA en code personnalisé, rendant la qualité des données avancée accessible aussi bien aux utilisateurs techniques que métiers.
  • Génération de règles et de descriptions par l’IA : des règles et descriptions de qualité des données créées à partir de requêtes en langage naturel réduisent la complexité manuelle et font gagner du temps.
  • Échantillons de données générés par l’IA : des données produites par l’IA à des fins de test permettent de valider la logique, d’accélérer le déploiement et d’accroître la confiance dans les résultats.
  • Intégration de LLM dans les pipelines : des Larges Languages Models (LLM) intégrés directement dans les pipelines de transformation, avec la possibilité d’« intégrer ses propres LLM », permettent une automatisation plus intelligente tout en maximisant la flexibilité.

Donner les moyens d’agir aux équipes dans toute l’entreprise

Ces améliorations répondent aux défis de longue date rencontrés par les organisations en matière de qualité des données, notamment l’accessibilité, la rapidité de déploiement et la flexibilité des pipelines. Grâce à des interfaces intuitives sans code, les équipes techniques comme les utilisateurs métiers peuvent désormais contribuer plus facilement aux efforts de qualité des données. Parallèlement, l’élargissement du support pour les LLM externes permet aux entreprises d’aligner le cadre de confiance de Precisely avec leurs modèles d’IA préférés, garantissant ainsi liberté de choix, contrôle opérationnel et un retour sur investissement plus rapide.

« Chez Precisely, nous nous engageons à appliquer l’IA de manière à générer un impact mesurable pour nos clients, déclare Chris Hall, Chief Product Officer chez Precisely. Cette version marque une nouvelle étape dans l’équipement des organisations avec des outils intuitifs, alimentés par l’IA, qui rendent la qualité des données plus rapide, plus accessible et plus flexible que jamais, libérant ainsi toute la valeur des données dans l’entreprise. »

Découvrez-en plus sur les dernières innovations alimentées par l’IA dans la Precisely Data Integrity Suite.

À propos de Precisely          

En tant que fournisseur mondial d’intégrité des données, Precisely veille à ce que vos données soient précises, cohérentes et contextuelles. Notre portefeuille, y compris la Precisely Data Integrity Suite, permet d’intégrer vos données, d’en améliorer la qualité, d’en régir l’utilisation, de géocoder et d’analyser les données de localisation, et de les enrichir avec des jeux de données complémentaires pour prendre des décisions métiers en toute confiance. Plus de 12 000 organisations dans plus de 100 pays, dont 95 du Fortune 100, font confiance aux logiciels, aux données et aux services stratégiques de Precisely pour alimenter les initiatives d’IA, d’automatisation et d’analyse. Pour en savoir plus, consultez le site www.precisely.com/fr.        

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