Data Quality Platform

Qu’est-ce qu’une Data Quality Platform ?

Une Data Quality Platform centralise les contrôles de qualité des données, qu’ils soient automatisés ou manuels, et permet d’implémenter des règles de validation, des alertes, des workflows de correction et des tableaux de bord. Contrairement à de simples scripts ou outils ponctuels, elle propose une gouvernance structurée et une supervision continue de la qualité, à grande échelle.

Ces plateformes ne se contentent pas de détecter des erreurs : elles permettent également d’en analyser les causes, d’assigner leur résolution à des rôles métiers ou techniques, et de suivre les progrès dans le temps. Elles s’intègrent souvent dans une architecture plus large (ETL, MDM, catalogue, etc.) et jouent un rôle essentiel dans toute démarche de gouvernance ou de valorisation de la donnée.

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Quelles sont les fonctionnalités clés d’une Data Quality Platform ?

Avant de choisir ou d’évaluer une plateforme, il est essentiel de comprendre les fonctionnalités qui permettent de véritablement assurer une qualité de données robuste et opérationnelle.

Voici des exemples de fonctionnalités: 

• Profiling des données : identification automatique des valeurs manquantes, doublons, formats incohérents, distributions statistiques ou dérives anormales sur les données collectées.
• Définition de règles de qualité : possibilité de configurer des règles de validation métiers ou techniques (unicité, conformité, cohérence inter-champs, dépendances conditionnelles...).
• Monitoring et alertes : détection en temps réel ou à fréquence régulière des violations de qualité, avec génération d’alertes, logs ou tickets à destination des équipes concernées.
• Workflows de correction : mécanismes de réconciliation, suggestions de nettoyage, approbation manuelle, ou automatisation de certaines corrections selon des règles définies.
• Reporting et tableaux de bord : visualisation de scores de qualité, évolution dans le temps, comparaisons par domaine de données ou par système source.
• Gestion des métadonnées et documentation : traçabilité des anomalies, journalisation des décisions de correction, historisation des évolutions de règles ou d’indicateurs.

Ces fonctionnalités sont essentielles pour offrir une vision consolidée de la qualité des données et responsabiliser les équipes.

Quels sont les outils de Data Quality les plus répandus ?

Le marché regroupe à la fois des solutions spécialisées et des plateformes intégrées dans des suites plus larges. Le choix dépend du contexte technique, des besoins de gouvernance et du budget.

Il est utile de connaître les outils les plus utilisés pour se repérer dans l’écosystème actuel: 

• Talend Data Quality : propose des composants graphiques dans Talend Studio pour analyser, nettoyer, enrichir et valider les données avec un fort ancrage ETL.
• Informatica Data Quality : solution robuste, largement utilisée dans les grandes entreprises, offrant un moteur puissant pour les règles, la gestion des exceptions et l’intégration avec le MDM.
• Ataccama ONE : plateforme tout-en-un combinant gouvernance, qualité, MDM et catalogue avec une interface no-code/low-code moderne et orientée Data Mesh.
• DataGalaxy ou Collibra : bien que centrées sur le data catalog, ces plateformes proposent des modules de suivi qualité liés aux métadonnées, à la traçabilité et à la documentation.
• Great Expectations : bibliothèque open source pour définir et valider des assertions de qualité dans les workflows de données, très utilisée dans les pipelines de données modernes.
• Monte Carlo, Soda ou Bigeye : outils de Data Observability focalisés sur la détection de dérives, ruptures de schéma ou changements anormaux dans les flux de données.

Chaque outil possède ses spécificités : certains sont plus adaptés aux architectures cloud modernes, d’autres aux systèmes legacy ou aux exigences réglementaires fortes.

Pourquoi intégrer une Data Quality Platform dans son architecture ?

Au-delà des aspects techniques, adopter une plateforme de qualité des données répond à des enjeux stratégiques. Il est donc nécessaire de bien comprendre les apports transverses pour l’organisation: 

• Sécuriser la prise de décision : des données fiables permettent de baser les choix stratégiques sur des faits concrets et cohérents.
• Réduire les coûts opérationnels : la détection et la correction manuelle des erreurs de données entraînent des pertes de temps importantes. L’automatisation permet un gain en efficacité.
• Renforcer la conformité réglementaire : dans des secteurs sensibles (banque, santé, énergie…), disposer de données auditées, tracées et corrigées est une exigence critique.
• Favoriser la confiance dans la donnée : la transparence sur la qualité des données améliore leur adoption par les équipes métiers et réduit le scepticisme ou les blocages à leur usage.
• Améliorer les projets data : que ce soit dans la BI, la data science ou les projets IA, des données de qualité sont la base indispensable pour obtenir des résultats fiables et interprétables.

Mettre en place une Data Quality Platform est donc un investissement structurant, qui renforce l’ensemble des chaînes de valeur autour de la donnée.