Governance for your data assets

Open Data Quality supports your initiative to provide your organisation with consistent and valuable data that meets your business needs.

Connaissance

Nous construisons une base de connaissances de métadonnées définies ou acquises pour soutenir l'harmonisation et la validation des données dans l'ensemble de vos processus métiers.

Cohérence

En s'appuyant sur les métadonnées, données de référence (masterdata) et règles métiers, vos données sont profilées et contrôlées pour assurer la conformité avec les exigences de votre organisation.

Pilotage

Effectuez des analyses sur la valeur ajoutée et le coût de possession de votre capital de données. Construisez des stratégies et définissez des objectifs sur la base de connaissances solides.

Open Data Quality est née en 2014 avec l’objectif de permettre aux entreprises d’évaluer et de gérer la qualité de leurs données. Ses compétences se sont naturellement étendues de la gestion des données à la gouvernance des métadonnées. Les métadonnées sont les informations qui décrivent vos données, et permettent d’en prévoir le comportement attendu. Elles permettent désormais aux organisations de déterminer la valeur intrinsèque de leurs données.

What customers say

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Manuela Lenk

Manuela Lenk

Responsable du programme "Interopérabilité"

"La base de connaissances des métadonnées a été le catalyseur de notre stratégie d'harmonisation des données et des métadonnées. Nos utilisateurs ont pu s'impliquer dès le début du projet, ce qui nous a permis d'ajuster et de valider les processus de production statistique. L'application a contribué à l'agilité du projet et à la mise en œuvre immédiate de l'objectif clé : l'interopérabilité."

Fabian Santi & Fabrice Gouzi

Fabian Santi & Fabrice Gouzi

SIS Data Stewards

"User friendly et adaptative, la base de connaissance des métadonnées a su répondre aux exigences spécifiques des activités statistiques. Elle facilite aussi le travail d'approbation des Data Stewards, et la vision globale des métadonnées et de leur qualité. Certaines fonctionnalités indispensables pour mener l’harmonisation à bien ont pu être rapidement implémentées avec succès."

Christian Stadler

Christian Stadler

Data Scientist

La séparation des variables définies (concepts) et des variables utilisées (implémentations) assure une structure claire à nos processus métiers, et facilite grandement l’harmonisation des métadonnées à travers la réutilisation de concepts existants . Le résultat premier est un jeu de données qui est cohérent avec les autres activités statistiques, et ce dans une interface graphique simple d’utilisation et clairement structurée.

Louis Belle

Louis Belle

Business Architecture

La base de connaissance des métadonnées a permis de construire les fondations de l’harmonisation des données dans le cadre d’un projet complexe, avec comme résultat une adoption des utilisateurs pour des processus nouveaux.

News

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Data Quality Manager 0.8 publié

Grâce aux efforts des équipes d’Open Data Quality et de l’Office Fédéral de la Statistique, cette version met désormais l’accent sur l’unicité des définitions des métadonnées afin de garantir l’harmonisation des données en tant qu’évolution Lire…

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