Le gartner a récemment publié le positionnement des différents acteurs de la business intelligence sur la qualité de données. Et voici ce qu’il en ressort :

Les critères de classement :

* Profiling : capacité à récupérer des informations qui permettent de se rendre compte de la qualité de données et des types de problèmes dans les données
* Parsing and standardization: permettre la création de règles de gestion, pattern…pour standardiser les informations
* Generalized « cleansing »: pouvoir appliquer ces règles de gestion à un large spectre de données
* Matching: identifier, lier ou merger des données connexes ou non ou à travers un ensemble de données
* Monitoring: mettre des contôles pour s’assurer que les règles de gestion pour la qualité de données sont bien appliquées
* Enrichment: enrichir l’information avec des informations de ressources externes, des méta-datas…

* Connectivity/adapters: possibilité de faire communiquer plusieurs types de données
* Subject-area-specific support: pouvoir standardiser des informations spécifiques
* International support: gestion de multi langue
* Metadata management: ajouter des metadatas au process de data quality
* Configuration environment: Capacité à créer, gérer, déployer des règles de gestion.
* Operations and administration: Facilité à gérer le data quality process.
* Workflow/data quality process support: possibilité de données aux utilisateurs la validation de données.
* Service enablement: Architecture orienté SOA

Et je ne sais pas si vous l’avez remarqué mais Microsoft ne fait pas parti de ce cadran…Il n’est pas encore dans la course. Nous verrons si avec SQL server 2012, il réussira à rattraper son retard sur ces sujets de data management.

Qu’en pensez-vous?