Data Quality

Solutions de mise en correspondance des données et de résolution des entités

Exploitez des données de qualité optimale avec une mise en correspondance des données et une résolution des entités précises, et bénéficiez d’informations décisionnelles fiables et détaillées pour une gouvernance et une conformité exemplaires, au service vos initiatives stratégiques

Résolution des entités et mise en correspondance des données

La mise en correspondance des données à grande échelle est cruciale pour générer des résultats et des informations décisionnelles fiables et précises. C’est la clé pour bénéficier d’une vue client à 360°, détecter les fraudes et lutter contre le blanchiment d’argent ou mener à bien les nouvelles initiatives de Big Data et de data science à l’aide de l’IA et du machine learning.

Les cas d’utilisation impliquent généralement des volumes massifs de données disparates stockées dans des datalakes ou sur un cluster. Pour distinguer les correspondances indiquant une entité spécifique unique, il faut être en mesure de tester plusieurs rapprochements de données avec de multiples permutations à l’aide d’algorithmes de correspondance multi-champs sophistiqués, et ce, tout en produisant des résultats pertinents, que les utilisateurs métier peuvent comprendre.

Appliquez plusieurs algorithmes de correspondance sur plusieurs champs (avec correspondances approximatives) et attribuez des scores aux différents segments de données de façon cohérente afin d’obtenir des résultats précis.

Solutions de mise en correspondance des données et de résolution des entités de Precisely

Vous avez besoin d’un moyen plus performant, plus rapide, plus précis et plus économique d’assurer la mise en correspondance de vos données. La qualité des données repose sur une résolution précise et efficace des entités. Désormais, vous pouvez simplifier, rationaliser et automatiser le processus en alliant machine learning et expertise humaine, tout en réduisant votre dépendance à l’IT. Vous pouvez également accélérer le processus de mise en correspondance et effectuer le travail de réglage en quelques jours et non plusieurs semaines.

Présentez les données aux utilisateurs métier sous la forme qu’ils comprennent le mieux. Avec Spectrum Smart Data Quality, ils peuvent vérifier si le modèle de machine learning suggère les bonnes décisions de correspondance en quelques clics.

Optimisez le processus de résolution des entités et donnez le contrôle à vos utilisateurs métier grâce aux avantages suivants :

  • Des algorithmes de machine learning prédictifs s’ajustant automatiquement selon les apports d’expert et s’améliorant donc en permanence
  • Une génération de valeur accélérée : Réduction instantanée des itérations de réglage ;
  • Recours limité aux équipes IT grâce à la génération automatique de clés et règles de correspondance ;
  • Entraînement continu des modèles s’appuyant sur la nouvelle interaction entre Spectrum Smart Data Quality et Spectrum Stewardship, permettant aux gestionnaires de données d’améliorer en un clic les règles de correspondance existantes.

Découvrez notre interface métier conviviale et notre processus intuitif en quatre étapes :

  • Sélectionnez la source : transférez vos données d’échantillon.
  • Sélectionnez les colonnes : choisissez les colonnes de données requises pour la recherche de doublons.
  • Balisez les enregistrements : analysez les paires d’enregistrements et affectez-les à différentes catégories selon votre cas d’utilisation métier (correspondance, non-correspondance ou correspondance incertaine).
  • Analysez les résultats : une règle de correspondance et des clés de correspondance potentielles sont générées en fonction des sélections effectuées aux étapes précédentes.

En savoir plus sur Spectrum Smart Data Quality. 

Pour optimiser la prise de décisions stratégiques, les organisations cherchent à élever le niveau de précision des données. Elles doivent ainsi appliquer aux données un nettoyage et un enrichissement efficaces et cohérents afin de produire les données d’entité fiables et de haute qualité indispensables.

De nombreux cas d’utilisation (détection des fraudes, analyse prédictive, marketing omnicanal, évaluation des risques ou amélioration des relations B2B, par exemple) requièrent la mise en correspondance et la liaison de données supplémentaires (démographiques, firmographiques, d’intelligence géospatiale, etc.) aux entités existantes pour l’identification et la minimisation des risques, l’amélioration de l’engagement client, la réduction des coûts et l’optimisation du traitement.

Afin d’assurer sa réussite, votre organisation a besoin de données précises lui apportant l’éclairage décisionnel dont elle a besoin, et ce, aussi bien pour bénéficier d’une vue unique client que pour mener à bien ses initiatives de détection des fraudes ou ses analyses prédictives. Mais à mesure que les volumes de données augmentent, il est toujours plus complexe de comprendre, mesurer, mettre en correspondance et résoudre les entités au sein de ces données tout en garantissant leur qualité et leur adéquation à l’objectif.

Des données imprécises, incomplètes ou manquantes compromettent votre capacité à assurer la mise en correspondance exacte et précise dont vous avez besoin pour offrir à vos clients une expérience de haute qualité, optimiser votre efficacité opérationnelle ou mener à bien vos initiatives de détection et d’anticipation des fraudes.

Les solutions Precisely Spectrum Quality vous aident à relever les grands défis de la mise en correspondance des données. Le profilage des données et les règles métier permettent d’appréhender, en amont, le contenu et la qualité des données et notamment de déterminer les données pouvant être utilisées pour les clés de correspondance (qui segmentent les données pour chaque rapprochement) et les données à comparer et auxquelles un score doit être attribué pour l’identification des entités communes.

De plus, il est possible de créer des règles métier pour poursuivre l’évaluation de la qualité de ces champs clés au fil du temps. À mesure que les problèmes sont identifiés, les fonctionnalités de nettoyage, d’enrichissement, de mise en correspondance et de consolidation des données vous aident à améliorer la qualité des données et à générer des données précises et efficaces pour une diversité de cas d’utilisation.

Lisez l’étude de cas « Une banque mondiale doit résoudre de graves problèmes de qualité des données pour être en conformité avec les directives de lutte contre le blanchiment d’argent ». 

Afin d’assurer sa réussite, votre organisation a besoin de données précises lui apportant l’éclairage décisionnel dont elle a besoin, et ce, aussi bien pour bénéficier d’une vue unique client que pour mener à bien ses initiatives de détection des fraudes ou ses analyses prédictives. Mais à mesure que les volumes de données augmentent, il est toujours plus complexe de comprendre, mesurer, mettre en correspondance et résoudre les entités au sein de ces données tout en garantissant leur qualité et leur adéquation à l’objectif. Des données imprécises, incomplètes ou manquantes compromettent votre capacité à assurer la mise en correspondance exacte et précise dont vous avez besoin pour offrir à vos clients une expérience de haute qualité, optimiser votre efficacité opérationnelle ou mener à bien vos initiatives de détection et d’anticipation des fraudes.

Les solutions de gestion de la qualité des données Precisely vous aident à relever les grands défis de la mise en correspondance des données. Le profilage des données et les règles métier permettent d’appréhender, en amont, le contenu et la qualité des données et notamment de déterminer les données pouvant être utilisées pour les clés de correspondance (qui segmentent les données pour chaque rapprochement) et les données à comparer et auxquelles un score doit être attribué pour l’identification des entités communes. De plus, il est possible de créer des règles métier pour poursuivre l’évaluation de la qualité de ces champs clés au fil du temps. À mesure que les problèmes sont identifiés, les fonctionnalités de nettoyage, d’enrichissement, de mise en correspondance et de consolidation des données vous aident à améliorer la qualité des données et à générer des données précises et efficaces pour une diversité de cas d’utilisation.

Nos solutions sont conçues pour mettre en œuvre des processus de mise en correspondance des données s’adaptant rapidement et facilement à l’évolution de vos besoins métier et permettant la collaboration entre équipes IT et commerciales. En vous appuyant sur des logiciels innovants, sur l’enrichissement des données et la validation d’adresses internationales, sur une mise en correspondance des données robuste basée sur un large panel d’algorithmes de correspondance configurables et sur une méthodologie éprouvée, vous pouvez concevoir et déployer rapidement des solutions de résolution des entités en batch ou en temps réel à l’échelle de votre entreprise, dans le cadre de vos pipelines d’intégration d’applications et de données.

Tirez parti de l’évolutivité des solutions Big Data de Trillium pour déployer vos solutions de résolution des entités et de mise en correspondance des données où vous le souhaitez et quand vous le souhaitez : la clé pour une résolution des entités à haute valeur plus rapide que jamais, vous aidant à respecter vos engagements de niveau de service critiques.

Exploitez toute la valeur commerciale du Big Data avec les solutions de profilage et de gestion de la qualité des données leaders du secteur pour mettre en œuvre des applications métier fiables ; des solutions offrant l’évolutivité et les performances dont vous avez besoin pour vos volumes de données les plus massifs.

Depuis plus de 20 ans, Precisely est reconnu comme l’un des leaders du marché de la gestion de la qualité des données. Forts d’une technologie innovante et d’une expertise du domaine inégalée, nous aidons nos clients à relever les défis les plus complexes liés aux données. Notre approche pragmatique consiste à offrir une valeur commerciale tangible à court terme et à inscrire cette valeur dans la durée.

Découvrez comment Trillium DQ for Big Data relève le défi de la mise en correspondance des données à grande échelle.

Améliorez la qualité des données avec le machine learning

Le temps est venu d’axer le machine learning sur l’expertise.

Dans un environnement où règne une concurrence féroce, la qualité des données n’a jamais été aussi importante. C’est pourquoi, dans tous les secteurs d’activité, les utilisateurs de données doivent jouer un rôle plus actif dans la gestion de la qualité des données. Or, la plupart des applications de machine learning ne sont pas conçues pour tirer parti de l’expertise de ces utilisateurs. Les plateformes de nettoyage des données et de résolution des entités requièrent souvent l’expertise des équipes informatiques. La conception des projets de machine learning est longue et technique. De plus, les véritables experts des données sont tenus à l’écart du processus.

Cependant, des solutions innovantes associent machine learning de pointe et outils intuitifs, permettant aux utilisateurs métier de consulter les données et d’interagir avec les données dans des formats qui leur sont familiers. Le machine learning est directement alimenté par les actions des utilisateurs, accélérant la résolution des entités et renforçant l’efficacité. Découvrez comment les organisations tirent parti de cette approche intelligente pour améliorer la qualité des données et obtenir de meilleurs résultats moyennant moins d’efforts.

Téléchargez le livre blanc « La gestion de la qualité des données gagne en intelligence » pour en savoir plus.

Les institutions financières incarnent, pour les gouvernements, les meilleures lignes de défense dans la lutte contre le terrorisme et la délinquance financière. Pour les banques, le défi consiste à éviter de consacrer des ressources précieuses aux enquêtes sur leurs partenaires qui, par ailleurs, ont peu de chances d’aboutir. Ainsi, elles doivent minimiser le nombre d’alertes injustifiées générées par leurs systèmes de contrôle. Découvrez comment cette banque commerciale américaine minimise les risques de conformité en matière de lutte contre le blanchiment d’argent tout en améliorant l’efficacité des enquêteurs.

Découvrez comment cette banque commerciale américaine minimise les risques de conformité en matière de lutte contre le blanchiment d’argent tout en améliorant l’efficacité des enquêteurs.

La correspondance parfaite

Mise en correspondance des données pour tous les types d’entités

Pour les organisations, la résolution des données ne doit pas se limiter aux données client ou aux données personnelles. Elle doit couvrir tous les types d’entité : partie, foyer, entreprise, actif, produit, pièce, emplacement… Dans la mesure où les données sont des ressources partagées, les problèmes de fiabilité se répercutent d’une organisation à l’autre, compromettant les initiatives IT critiques (ERP, gestion de la chaîne logistique, gestion des données de référence, etc.) ainsi que les initiatives en aval comme l’analyse prédictive.

Ces données proviennent généralement de sources aussi nombreuses que variées (notamment à la suite de fusions et acquisitions). Par conséquent, les règles d’intégration correspondantes sont souvent difficiles à déterminer et changent au fil du temps. De plus, les problèmes prolifèrent et se propagent entre les différents systèmes et processus métier. Grâce aux capacités de configuration de nos solutions, les organisations peuvent appliquer des règles de correspondance des données pertinentes pour créer un enregistrement correct, unique et complet pour chaque entité (foyer, actif, produit, pièce, emplacement ou autre).

Lisez notre livre blanc « Créer un avantage concurrentiel via la maturité des données » pour en apprendre davantage sur le moyen d’analyser les informations efficacement pour une prise de décision éclairée.

 

Détection des fraudes et lutte contre le blanchiment d’argent

Les transactions frauduleuses et le blanchiment d’argent reposent souvent sur des variations subtiles et non détectées de données transitant via les systèmes organisationnels. Les nouvelles technologies de machine learning peuvent identifier les modèles sous-jacents pour détecter les fraudes, mais les données nécessaires sont souvent trop volumineuses et trop disparates pour permettre une analyse efficace. La mise en correspondance des données et la résolution des entités sont essentielles à la production de données propres, consolidées et vérifiées pour ces cas d’utilisation. Pour répondre à ces exigences, nous assurons la vérification et l’enrichissement des données ainsi quel la résolution des entités multi-champs complexe.

Apprenez-en davantage sur les solutions de données Precisely pour les services financiers. 

Production d’une vue client à 360° précise

L’engagement client est un facteur de réussite clé pour les entreprises. Pour favoriser cet engagement, les organisations doivent non seulement comprendre pleinement leurs clients, mais également être à même de les protéger via des moyens de détection des fraudes efficaces. Développer une vue client à 360° précise est une entreprise complexe, surtout si vous opérez à l’international. Les informations client essentielles sont souvent limitées, incorrectes, dépassées ou stockées dans différents systèmes et sous différents formats. Par conséquent, il est essentiel de mettre en œuvre des processus de gestion de la qualité des données visant à standardiser, nettoyer et enrichir ces données afin de mettre en correspondance et résoudre les données d’entité correctement pour n’importe quel client et de générer une vue unique client fiable.

En savoir plus sur les solutions de vue client à 360° de Precisely