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Son principal inconvénient? Il n'existe pas de version gratuite… TIBCO Clarity reste un logiciel de choix, et vous pouvez le tester avant de l'adopter. 3. Melissa Clean Suite Melissa Clean Suite est un outil de gestion et de nettoyage des données très ciblé: conçu pour prendre en charge les systèmes de gestion de la relation client (CRM) Salesforce et Microsoft Dynamics, il n'est axé que sur ces deux systèmes, et s'adapte à leurs caractéristiques uniques. Par exemple, il prend en charge tous les objets de Salesforce et s'intègre aux formulaires de Dynamics. Il ne nécessite pas de formation complexe et est livré avec plusieurs fonctions marketing intégrées (création de données démographiques, ciblage des données et segmentation). Outils qualité des données privées. Mais revenons au ménage: le principal avantage de Melissa Clean Suite est qu'il nettoie les données au fur et à mesure qu'elles sont collectées, minimisant les efforts ultérieurs. MCS autocomplète, corrige et vérifie les contacts avant de les entrer dans le système.
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À lire aussi: 6 logiciels de Business Intelligence à connaître 4. Automatisez ces tâches L'identification des données erronées et leur traitement peuvent être largement automatisés pour plus d'efficacité. C'est à cela que serve les outils que nous allons désormais vous présenter. Les outils data cleansing pour nettoyer vos données 1. Winpure Clean & Match Le logiciel primé Winpure Clean & Match vous permet de nettoyer, dé-dupliquer et de croiser des données, le tout via son interface utilisateur intuitive. L'outil s'installant localement, vous n'avez pas à vous soucier de la sécurité des données, à moins que vous ne téléchargiez votre ensemble de données vers le cloud. Qualité des données collectées - outils et process - The tea house. Il s'agit d'une caractéristique particulièrement importante de Winpure, qui est spécialement conçu pour le nettoyage des données commerciales et des données clients (telles que les données CRM et les listes de diffusion). Winpure Clean & Match interagit avec une très grande variété de bases de données et de feuilles de calcul, des fichiers CSV à SQL Server, Salesforce et Oracle.
Data Architecture 26 octobre 2017 Audace, organisation, curiosité: comme nous l'avons vu dans un premier article, ce sont les compétences clés qui vous permettront de gérer la qualité de vos données (si vous prenez le train en marche, c'est par ici). Outils qualité des données scientifiques effets. Mais les qualités de chacun d'entre nous s'émoussent lorsqu'il s'agit de gérer la qualité des données collectées: défaut de rigueur, lassitude face à la répétition des tâches… Malgré toute la bonne volonté du monde, les compétences ont besoin de guides pour êtres utilisées à bon escient, comme une locomotive posées sur ses rails: c'est justement dans cette deuxième partie que nous aborderons les outils et les process à mettre en place. La qualité des données dépend directement du soin apporté aux tests Aussi vrai que les projets ont tous (ou presque) un planning sous contrainte, la qualité des données dépend directement du soin apporté aux tests. Il est donc nécessaire de valider en amont du projet le nombre et la durée des différentes phases de test: un minimum de 3 phases de test est à attendre, soit 2 opportunités de corrections pour l'équipe de développement.