Data Quality

Les applications ou algorithmes les plus performants sont inopérants si les données qui les alimentent sont fausses ou incomplètes. Le travail de complétion est chronophage et doit faire appel à des méthodologies bien bornées pour éviter le gaspillage d’énergie.

Dans le domaine de la qualité de données la notion d’optimum prend tout son sens tant le 100% est souvent difficile et inutile à atteindre. Il faut alors adopter des méthodologies en cycle et mettre en place des tâches d’amélioration continue.

Nous mettons en oeuvre des processus d’amélioration continue pour permettre aux utilisateurs d’analyser au plus vite leurs données en assurant un niveau de qualité minimum. Ensuite vient la phase d’amélioration qu’il s’agisse d’ouverture de fonctionnalités complémentaires ou d’accroissement de la précision des résultats.

Nous sommes aussi amenés à intervenir en audit afin d’assurer la cohérence entre les données et les résultats obtenus.