L’intelligence artificielle est de plus en plus utilisée par les entreprises dans leur stratégie de gestion des données. Les applications d’IA permettent non seulement de traiter et d’analyser les données avec efficacité et en réduisant la marge d’erreur, mais elles permettent aussi de mieux les protéger en détectant rapidement les menaces. Découvrez en quoi l’IA peut booster votre stratégie de Data Quality.
Qu'est-ce que la gestion des données ?
Aujourd’hui, les données sont au cœur des processus. Nous sommes dans ce que l’on appelle l’ère de la data. Les entreprises, quel que soit leur secteur d’activité, récoltent une multitude de données provenant de sources variées. Cette collecte se fait en temps réel. Avec une telle quantité de données, les processus de décision et les actions marketing sont plus complexes. Mais si l’entreprise sait comment bien utiliser l’information, elle peut s’en servir à bon escient, pour mettre en place des actions plus efficaces.
C’est pourquoi les organisations ont besoin d’une vision complète des données collectées. L’utilisation d’outils de gestion des données permet aux entreprises d’améliorer la manière dont elles collectent, analysent et réutilisent les données. Ces solutions permettent aussi de gagner du temps et d’effectuer des mises à jour fréquentes des données pour améliorer leur qualité.
Voir aussi notre article sur l’importance de l’automatisation dans les entreprises pour découvrir comment elle peut améliorer l’efficacité opérationnelle.
Qualité de la data : quelle importance pour les entreprises ?
La qualité de la data (Data Quality) est primordiale dans la gestion de données. De plus en plus, les entreprises se concentrent sur la qualité des données plutôt que sur la quantité. En effet, la data joue un rôle central dans les processus des organisations.
La gestion de la qualité des données est essentielle pour s’assurer qu’elles sont correctement stockées, gérées et protégées, afin de limiter le risque de corruption ou de vol de données. C’est aussi une approche indispensable pour être en mesure d’identifier les erreurs et les incohérences dans la méthode de collecte des données. Enfin, la qualité des données permet d’évaluer que la data collectée corresponde bien aux objectifs à atteindre.
Pour les entreprises, il est plus que jamais crucial de collecter des données complètes, précises et cohérentes. Et ce, quel que soit le secteur d’activité. Dans le domaine de l’assurance, des données de qualité serviront de base pour la tarification des polices d’assurance, la détection des fraudes et le service client. Dans le secteur de la banque, la qualité des données est essentielle pour personnaliser les services, évaluer les risques et protéger les données sensibles. no
Les critères de qualité des données
Pour évaluer la qualité des données, les entreprises se basent sur plusieurs critères :
- La complétion et la précision des données : l’information doit être complète et précise. Elle doit refléter la réalité pour être efficace.
- La cohérence : la même donnée stockée à plusieurs endroits doit être cohérente avec elle-même. Si une donnée est mise à jour quelque part, elle doit l’être partout. De cette manière, les entreprises ne se retrouvent pas avec des données obsolètes.
- La validité des données : les données ne doivent pas comporter d’erreur (syntaxe et orthographe, véracité…).
- L’actualisation des données : les données doivent être récentes. Il est important de régulièrement mettre à jour les données et supprimer celles qui sont obsolètes.
- La disponibilité des données : les données doivent être stockées au bon endroit pour que chaque partie prenante puisse y accéder facilement à tout moment.
L'intelligence artificielle pour réduire les erreurs de traitement des données
S’assurer que les données soient bien fiables, cohérentes et récentes est un travail de titan. La technologie nous permet aujourd’hui d’effectuer cette tâche plus rapidement, plus efficacement et en limitant le nombre d’erreurs, grâce à l’intelligence artificielle. En effet, le nettoyage manuel des données est source d’erreurs humaines et prouve rapidement ses limites. Il n’est plus possible lorsque le volume de données augmente de manière importante.
L’IA peut automatiser le nettoyage des données et détecter les anomalies en temps réel, ce qui permet de gagner du temps.
L'IA pour améliorer la gestion des données
En automatisant les tâches chronophages, l’intelligence artificielle rend plus efficace la gestion des données. L’IA se charge de la collecte, de l’analyse et du traitement des données, rapidement, efficacement et en toute sécurité. Non seulement, les entreprises peuvent pendant ce temps se consacrer à des tâches plus stratégiques, mais en plus, elles pourront prendre des décisions plus rapides grâce à un traitement des données en temps réel.
L'IA pour sécuriser les flux de données
Certains outils d’IA incluent des fonctionnalités avancées comme la détection des menaces de sécurité. Ces outils agissent de manière proactive : ils détectent les menaces en fonction de règles assimilées par l’algorithme, puis ils déploient des réponses dictées par la politique de sécurité de l’entreprise. Cela permet de mieux sécuriser les données, notamment les données sensibles comme les données personnelles ou bancaires.
