Data quality monitoring automatisé
Surveiller en continu la qualité des données (complétude, cohérence, fraîcheur) et alerter sur les dérives.
-40%
d'incidents data
Le problème
Pas de pilotage fiable sur data quality monitoring automatisé.
Le processus actuel est manuel ou hétérogène.
Les décisions arrivent trop tard faute de signaux clairs.
La confiance dans les chiffres est insuffisante.
Prérequis : les données et outils nécessaires
Données requises
- Bases de données
- flux de données
- règles métier
Outils compatibles
- Great Expectations
- Monte Carlo
- Soda
- dbt tests
Pas sûr d’avoir ces données ? Notre Maturity Auditor peut diagnostiquer votre situation en 2 semaines.
Découvrir le Maturity Auditor →Ce qu’on met en place en 3-6 mois
En 3-6 mois : Surveiller en continu la qualité des données (complétude, cohérence, fraîcheur) et alerter sur les dérives. avec un impact mesuré sur incidents data.
Semaine 1-2
Diagnostic
Semaine 3-6
Construction
Semaine 7+
Livraison
Livrables concrets
Cadrage métier et règles de décision pour data quality monitoring automatisé
Moteur opérationnel pour data quality monitoring automatisé
Tableau de bord de pilotage et alertes
Playbook d’actions et gouvernance
L’insight expert
Fondation de tout projet data/IA. Sans qualité de données, pas de ROI sur l'IA.
— Datasive, expertise terrain
Maturité technologique
Élevée
Solutions matures, déploiement rapide
Moyenne
Techno en maturation, nécessite du sur-mesure
Émergente
Innovation de pointe, approche R&D
Propulsé par nos agents spécialisés
Data Quality & Observability
Traiter la data quality comme un produit avec SLA, alerting, et runbooks.
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Scorecard + roadmap 90 jours pour cadrer la transformation data/AI.
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