Qualité & référentiels
Un golden record de confiance et une qualité qui se mesure en continu, parce qu'une donnée dont personne ne connaît la fiabilité ne se décide pas dessus.
Une qualité qu'on ne mesure pas se dégrade en silence.
Doublons, champs manquants, formats hétérogènes : la qualité se dégrade sans que rien ne le signale. Les décisions et les modèles héritent de ces défauts, et l'IA générative les amplifie au lieu de les révéler.
Fiabiliser tient en deux choses. Réconcilier les référentiels en un golden record que tous les domaines partagent. Et transformer la qualité en mesure continue plutôt qu'en audit occasionnel, avec la remédiation qui suit.
Ce que nous faisons
Quatre chantiers pour qu'un chiffre arrive avec un niveau de fiabilité connu.
MDM et golden record
Les enregistrements dispersés d'une même entité sont réconciliés en une version unique. C'est ce qui transforme un contrôle en consultation plutôt qu'en enquête.
sur les entités partagées entre domaines, client, produit, fournisseur
- Clé métier et règles de rapprochement
- Règle de survivance champ par champ
- Arbitrage humain sur les cas douteux
Contrôles automatisés
Complétude, doublons, formats et fraîcheur sont vérifiés à chaque exécution, face à des seuils convenus avant la mise en service.
seuils négociés avec le métier, pas posés par défaut
- Complétude, doublons, formats
- Fraîcheur mesurée, jamais supposée
- Le flux s'arrête au lieu de passer
Remédiation outillée
Un écart détecté déclenche une correction tracée plutôt qu'un ticket. Ce qui se répare à la main revient, ce qui se répare dans la chaîne ne revient pas.
la correction remonte à la source, pas au tableau de bord
- Correction portée dans la chaîne
- Journal des corrections
- Suivi du taux de récidive
Contrats de données
Sources, fraîcheur, plages et unicité s'écrivent avant les usages. Une attente rompue arrête le flux au lieu de le laisser passer en aval.
un contrat par flux, versionné avec le code qui le produit
- Sources, fraîcheur, plages, unicité
- Un propriétaire nommé par domaine
- Rupture notifiée au consommateur
Ce que vous recevez
Audit de qualité
Un état des lieux chiffré par domaine : sources inventoriées, écarts hiérarchisés par valeur et par risque, et ce qu'ils coûtent en aval. Chaque écart porte son domaine, son propriétaire et son rang dans la file.
Référentiel unique
Le MDM en place et le golden record alimenté, avec les règles de réconciliation écrites : quelle source gagne sur quel attribut, comment un doublon se ferme, et ce qui se passe quand deux systèmes ne sont pas d'accord.
Qualité en continu
Les contrôles automatisés en production (sources, fraîcheur, plages, unicité), les seuils posés, la remédiation branchée et un propriétaire nommé par domaine. Une rupture ne se découvre plus dans un rapport : elle est notifiée au consommateur de la donnée.
La qualité se mesure, elle ne se suppose pas
Une qualité qu'on ne mesure pas se dégrade en silence, et l'IA générative amplifie le défaut au lieu de le révéler. Voici ce que le socle surveille en continu, et ce qui se déclenche quand un écart apparaît.
Alertes de qualité
Complétude, doublons, formats et fraîcheur sont contrôlés à chaque exécution, face à des seuils convenus avant la mise en service. Passer sous le seuil déclenche une alerte, pas une découverte trois mois plus tard.
Détection d'anomalies
Le volume, la distribution et la latence de chaque flux sont comparés à leur historique. Un écart hors de la bande attendue remonte avant que la donnée n'alimente un tableau de bord ou un modèle.
Pipelines orchestrés
Ingestion, contrôles, transformation et publication s'enchaînent dans un ordre explicite. Un contrôle en échec arrête la chaîne à son étape, au lieu de laisser passer la donnée en aval.
Trois principes qu'on applique
Une alerte doit bloquer quelque chose
Un contrôle qui se contente de journaliser finit ignoré au bout de trois semaines. Décidez, pour chaque test, ce qu'il empêche de partir en aval, sinon ne l'écrivez pas.
La fraîcheur avant le volume
Un flux complet mais vieux de deux jours fait plus de dégâts qu'un flux partiel et à l'heure, parce que rien ne signale son âge. Mesurez la date de dernière mise à jour en premier.
Un propriétaire avant une règle
Une règle de qualité sans nom en face ne sera jamais corrigée, seulement contournée. Nommez le propriétaire du domaine avant d'écrire le premier contrôle.
Des référentiels qui tiennent
La fraude détectée en temps réel, le KYC réduit de plus de moitié
+40 % de détection de fraude · −60 % de temps de KYC
Détecter la fraude sur des volumes massifs en temps réel, raccourcir un KYC ralenti par des données clients dispersées, et fiabiliser la donnée réglementaire, sous forte contrainte de conformité et de souveraineté.
Un socle data gouverné, avec un MDM pour un référentiel client unique et une qualité mesurée en continu, des modèles de détection branchés sur les flux, et un data copilot dont chaque réponse porte ses sources.
Une software factory data augmentée par des agents GenAI
×2 de vélocité delivery · 100 % de couverture Row Level Security
Un volume de demandes métier en hausse que le delivery data n'absorbait plus, et un patrimoine data qui s'empile, sans modèle sémantique partagé ni sécurité de bout en bout.
Un modèle sémantique structurant, des standards partagés et Row Level Security sur les domaines à enjeu, avec des agents spécialisés sur tout le cycle et un transfert de compétences dès le premier sprint.
Des règles métier redevenues lisibles et testables
483 règles réimplémentées · 53 flux SAP intégrés
Refondre le moteur de règles de la gestion des temps, dont dépendent les horaires, les plannings et la paie de 12 000 salariés, avec des centaines de règles héritées et des dizaines de flux SAP dont l'erreur se propage en aval.
Chaque règle spécifiée de façon exécutable plutôt qu'écrite en prose, l'implémentation générée sous revue d'ingénieur, la couverture de non-régression produite au même rythme, et les flux SAP validés un par un avant la production.
DevOps et DataOps industrialisés sur Azure
Pipelines automatisés · Plateforme cloud gouvernée
Des flux de données et des déploiements menés sans chaîne commune, où chaque changement devait être rejoué à la main et où rien ne garantissait que deux environnements se comportent pareil.
Une chaîne DevOps et DataOps bâtie sur Azure : pipelines industrialisés, environnements décrits en code, déploiements reproductibles plutôt que rejoués.
Cinké Évolution : les opérations terrain pilotées par la donnée
Power BI · Opérations terrain planifiées
Des équipes régionales qui planifient les opérations terrain sans vue partagée de la donnée, chaque direction préparant son planning à partir de ses propres extractions.
Un outil agile de visualisation qui transforme la donnée d'exploitation en une vue de pilotage unique, pour que la planification s'appuie sur les mêmes chiffres d'une direction à l'autre.
Insights & Perspectives
Au-delà de l'algorithme : six obstacles cachés au succès de l'IA
La plupart des programmes IA n'échouent pas sur le modèle. Ils échouent sur les six obstacles situés en dessous, que personne ne mesure avant qu'il ne soit tard.
De la donnée à la smart data
La smart data prolonge le big data en délivrant des insights lisibles et exploitables dès la collecte, plutôt qu'après des semaines de retraitement.
Le data lake et ses bénéfices
Un référentiel capable de stocker des données de tout format, les trois V du big data, et ce qui le distingue d'un entrepôt de données.
La suite du parcours data
Rendez vos chiffres défendables
Un audit de qualité, un référentiel unique et des contrôles qui tournent en continu.
Questions fréquentes
La version unique et réconciliée d'une entité métier, un client par exemple, à travers tous les systèmes qui en détiennent une version partielle. Sans lui, chaque domaine travaille sur sa propre vérité.
En exécutant des contrôles automatisés en continu plutôt qu'en auditant de temps en temps : complétude, doublons, formats, fraîcheur. Une qualité non mesurée se dégrade sans que rien ne le signale.
Par la fraîcheur. Un flux complet mais vieux de deux jours fait plus de dégâts qu'un flux partiel et à l'heure, parce que rien ne signale son âge à celui qui l'utilise.
À écrire ce qui est garanti avant que quiconque en dépende : sources, fraîcheur, plages, unicité. Ce qui n'est pas garanti là ne le sera pas ensuite, et une attente rompue arrête le flux.
Oui, et avant d'écrire la première règle. Une règle de qualité sans nom en face n'est jamais corrigée, seulement contournée.
À la source dès que c'est possible, en aval seulement quand la source ne vous appartient pas. Une correction en aval doit être rejouée à chaque chargement, elle se duplique dans chaque pipeline qui consomme la même donnée, et elle finit par diverger d'un pipeline à l'autre sans que personne ne s'en aperçoive. Quand la source est un progiciel ou un partenaire hors de portée, la correction se fait une fois, au point d'entrée, et elle est tracée comme telle : ce qui a été corrigé, sur quelle règle, et depuis quand.
Entre douze et dix-huit mois si rien ne surveille sa qualité, et ce délai ne dépend presque pas de la qualité du travail initial. Un référentiel se dégrade par les cas que personne n'avait prévus : une fusion d'entités, un nouveau canal de saisie, un partenaire qui change de format. C'est pourquoi les contrôles qui mesurent la qualité sont livrés avec le référentiel et non après : ils ne servent pas à prouver que le travail est fait, ils servent à voir la dérive pendant qu'elle est encore de la maintenance.