Qu’est-ce que la réconciliation des données ?
La réconciliation des données est un terme utilisé pour décrire un ensemble d’outils et de technologies qui vérifient l’exactitude et la cohérence des données – soit lors d’une migration de données d’un système à un autre, soit dans des scénarios de statu quo (BAU) tels qu’une vérification de routine. des données de production, des données de commande ou des coordonnées du client.
Il existe de nombreuses approches de réconciliation des données ; ceux-ci vont du comptage du nombre total de colonnes et de lignes dans un jeu de données et de la comparaison des chiffres aux données source, jusqu’à des vérifications plus détaillées telles que la somme de contrôle, qui compare un petit bloc de données pour déterminer si des erreurs ou des incohérences ont été introduites lors de la migration des données ou stockage.
Qu’est-ce que la réconciliation des données ?
La réconciliation des données est un terme utilisé pour décrire un ensemble d’outils et de technologies qui vérifient l’exactitude et la cohérence des données – soit lors d’une migration de données d’un système à un autre, soit dans des scénarios de statu quo (BAU) tels qu’une vérification de routine. des données de production, des données de commande ou des coordonnées du client.
Les techniques et technologies de rapprochement des données permettent aux organisations d’identifier et de corriger :
- Erreurs qui se produisent lorsque les données sont saisies dans les systèmes
Erreurs de données générées par les clients ou le personnel du service client, entraînant des données inexactes ou mal formatées qui ne peuvent pas être comprises ou utilisées par d’autres systèmes ou équipes. - Les inexactitudes introduites dans les données au fil du temps
Cela peut se produire en raison de changements dans l’industrie, l’organisation ou les clients, tels que les mises à jour des catalogues de produits, les prix des produits et des services, et les changements d’adresses ou de coordonnées des clients. - Différences structurelles dans les systèmes source et les magasins de données qui compromettent les données stockées
Cela peut se produire lorsque le stockage est limité et lorsque les données ont été compressées pour le stockage et la vitesse de traitement transactionnel.
Pourquoi la réconciliation des données est-elle importante ?
Pour toutes les entreprises modernes, des données actualisées et précises sont essentielles pour prendre les décisions les plus éclairées dans un large éventail d’activités et de fonctions. Les données sur les préférences d’achat des clients peuvent aider à éclairer les nouvelles campagnes marketing et les décisions de développement de produits, par exemple, tandis que les données opérationnelles peuvent être utilisées pour améliorer l’efficacité et la gestion des processus et pour tout soutenir, de l’allocation des ressources à la formation des employés et aux initiatives de développement durable.
À l’inverse, des données inexactes peuvent avoir un impact négatif sur le processus de prise de décision, réduire la visibilité des nouvelles opportunités commerciales et affecter les expériences et les relations avec les clients. Dans les cas les plus graves, les clients peuvent être bloqués sur leurs comptes, incapables d’accéder à leurs fonds ou autrement touchés de manière catastrophique, entraînant une perte de revenus et une atteinte irréparable à leur réputation.
Pour s’assurer que les organisations peuvent faire pleinement confiance à leurs données pour la prise de décision commerciale, un processus de rapprochement dynamique et automatisé doit être effectué régulièrement dans le cadre de l’activité habituelle d’une entreprise et défini selon les exigences spécifiques de l’entreprise.
Quand la réconciliation des données est-elle nécessaire ?
Que les données résident dans plusieurs systèmes dans plusieurs formats dans plusieurs divisions commerciales, ou qu’elles soient migrées d’un système « source » vers un nouveau système ou une nouvelle base de données « cible », il existe de multiples possibilités d’introduction d’erreurs et d’inexactitudes. La réconciliation des données permet de vérifier où les données sont manquantes, dupliquées, incorrectes ou où des erreurs de formatage existent, dans trois scénarios clés :
1. Exactitude et cohérence des données lors des migrations de données
La réconciliation des données permet aux organisations d’identifier et de corriger les omissions ou les erreurs qui se produisent lors de la migration des données entre les systèmes. Ceci est réalisé en vérifiant que les données détenues dans le système source d’origine et les données dans le système cible après traitement sont identiques ou ne diffèrent que selon un ensemble de règles prédéfinies et comprises.
Différentes technologies et approches sont utilisées pour vérifier la cohérence des données après la migration vers un nouveau système cible. Ceux-ci examinent souvent le nombre total de colonnes et de lignes migrées pour s’assurer que les totaux, tels que la valeur totale des ventes pour l’année, par exemple, sont cohérents dans les données d’origine et dans le système cible. D’autres technologies, telles que les sommes de contrôle, peuvent être utilisées pour comparer de petits blocs de données et pour vérifier les incohérences entre les systèmes.
Ces types de vérifications et les meilleures pratiques de réconciliation de la migration des données donnent aux organisations la confiance nécessaire pour mettre en service de nouveaux systèmes, en sachant que toutes les données ont été migrées correctement et avec précision à partir du système source.
2. Évaluations générales de la qualité et de la cohérence des données dans des scénarios de statu quo (BAU)
Le deuxième scénario clé pour un processus de rapprochement des données consiste à vérifier l’exactitude et la cohérence des données à l’échelle de l’organisation.
Dans ce contexte, une gamme de vérifications est utilisée périodiquement pour s’assurer que les données sont et restent cohérentes entre les multiples divisions et systèmes de l’entreprise. Ces vérifications signaleront les divergences trouvées dans les enregistrements nécessitant un nettoyage et une validation supplémentaires des données.
Ce type de processus de rapprochement peut être utilisé pour s’assurer que les détails du client sont corrects dans le système de gestion de la relation client (CRM) et les systèmes de facturation, ou que les prix des produits correspondent dans le catalogue de produits, sur la plate-forme de commerce électronique et dans d’autres systèmes connexes, Par exemple. Dans de nombreux cas, les outils de rapprochement des données utilisent un ensemble de données de référence pour assurer la cohérence des informations entre plusieurs systèmes et/ou divisions commerciales.
Il est important de noter que les vérifications des données BAU doivent être effectuées en permanence, car les données sont fréquemment mises à jour dans plusieurs systèmes et les opportunités d’introduire des erreurs ou des incohérences dans les données sont permanentes.
Ce type de méthode de rapprochement des données est également inestimable pour les organisations qui se développent de manière inorganique par le biais de fusions et d’acquisitions, et où des intégrations de données personnalisées ont été mises en œuvre pour connecter des systèmes dans différents domaines de l’entreprise, ou lorsque des processus hors ligne ont été utilisés pour migrer des données vers différents systèmes. les affaires. Dans ces types de scénarios, le rapprochement des données peut prendre en charge des techniques telles que la détection d’erreurs grossières (GED), qui est utilisée pour identifier d’éventuelles erreurs systématiques dans les mesures ou les données.
3. Scénarios de services financiers complexes
Le rapprochement des données dans les services financiers nécessite des fonctionnalités spécifiques ou spécialisées en raison des fluctuations des facteurs macroéconomiques (tels que l’inflation) et d’autres variables, notamment la devise de la transaction d’origine (conversions de devises) et les tolérances d’arrondi des erreurs et des marges.
Tout cela signifie que la validation et le rapprochement des données dans les services financiers nécessitent des fonctionnalités supplémentaires au-delà de la comparaison des données de plusieurs systèmes. Pour répondre à ces besoins, des algorithmes ou une logique métier supplémentaires peuvent être superposés pour garantir que toutes les variables sont prises en compte et que les données sont formatées de manière à rationaliser les rapports financiers et comptables mensuels, trimestriels ou annuels.
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Quels sont les quatre principaux défis de la réconciliation des données ?
Pour répondre à leurs exigences de rapprochement des données sur plusieurs systèmes, de nombreuses organisations développent des outils personnalisés basés sur des algorithmes mathématiques, généralement en SQL ou dans un environnement similaire. Mais cela coûte cher et prend du temps. Cela signifie également que les décideurs d’entreprise ont besoin du soutien des développeurs ou d’autres membres de l’équipe technique pour comprendre et agir sur les incohérences des données ou d’autres problèmes de qualité des données.
Pour tenter de surmonter ces défis, les entreprises ont la possibilité de travailler avec des outils de réconciliation de données « prêts à l’emploi ». Malheureusement, ceux-ci nécessitent souvent une personnalisation qui implique un travail de codage supplémentaire et une puissance de traitement et des ressources de stockage excessives pour fonctionner correctement, ce qui les rend peu pratiques pour certains projets et besoins commerciaux. L’utilisation de ces outils de rapprochement de données « prêts à l’emploi » entraîne souvent les défis fréquemment observés suivants :
- Pas de version unique de la vérité
La plupart des entreprises ont différentes versions des mêmes ensembles de données dans plusieurs systèmes de l’entreprise, sans aucun moyen de vérifier quelles informations sont à jour et exactes. - Développement de solutions complexes et coûteuses
Les solutions internes sont généralement coûteuses et nécessitent des capacités techniques internes importantes. - Informations limitées sur la réconciliation des données
Les solutions personnalisées de réconciliation des données ne peuvent être exploitées et utilisées que par les membres de l’équipe technique, ce qui rend difficile pour les décideurs de l’entreprise d’accéder à des informations sur la qualité et la cohérence des données. - Mauvaise connectivité
Une connectivité faible ou inexistante entre les systèmes cloisonnés et les sources de données peut entraîner des inexactitudes et des incohérences dans les données entre les systèmes.
Comment pouvons nous aider?
Notre solutions vous permettent d’analyser rapidement et efficacement de gros volumes d’informations afin d’identifier les erreurs et les incohérences entre les données stockées dans différents systèmes de votre entreprise. Surtout, vous pouvez repérer et prévenir les erreurs, telles que les erreurs de formatage et les modifications apportées aux détails des clients, et prendre des mesures immédiates pour assurer la cohérence des données.
Il n’y a pas besoin de codage personnalisé ou de solutions « boîte noire » qui limitent les informations sur les données aux équipes techniques. Au lieu de cela, tous les décideurs, y compris les décideurs commerciaux, peuvent accéder aux vérifications de rapprochement des données avec un minimum de formation et d’efforts, ce qui augmente la confiance dans les données à l’échelle de l’organisation et soutient efficacement vos décisions, processus et activités critiques.
Comme avantage supplémentaire, nos solutions se connectent facilement à vos systèmes et flux de travail, ce qui permet d’améliorer rapidement et simplement l’exactitude et la cohérence de tous les actifs d’information de votre entreprise. Ils sont également hautement évolutifs, ce qui les rend idéaux même pour les plus grands projets de migration de données et les scénarios de réconciliation des données BAU.
