Faites confiance à vos ensembles de données avec
Tests de données

Les tests d'ensembles de données de BEEM permettent aux équipes de données de dormir la nuit en sachant que les transformations automatisées qu'elles ont mises en place n'aboutissent qu'à des résultats positifs.

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Automatisez vos tests de données dès maintenant
Visual data testing with patterns

La fiabilité des données est une capacité

Fiabilité des données

Grâce aux fonctions de test automatisé des ensembles de données de BEEM, votre entreprise en tire de nombreux avantages, de la précision des données lors de la prise de décision à l'enrichissement des données de vos outils opérationnels.
Icon report chart
Plus de rapports indignes de confiance ou de tableaux de bord cassés
Capacité d'afficher la dernière mise à jour valide des données ou le niveau d'imprécision des données
Icon action item
Éléments d'action faciles qui peuvent être partagés entre les équipes
Icon security
Gardien de la qualité et de l'intégrité des données toujours en service

Comment nous gardons vos ensembles de données à jour et toujours valides

comment ça fonctionne

Visual data testing diagram
Icon sync

Actualisation du jeu de données

Vos jeux de données s'exécutent automatiquement en fonction de leur programme d'actualisation.

Exécution de tests personnalisés

Vos tests de jeux de données personnalisés s'exécutent automatiquement par rapport à la nouvelle version des résultats produits par l'actualisation du jeu de données.
Icon deploy

Déployer uniquement des résultats valides

Selon les résultats de vos tests, la nouvelle version de l'ensemble de données est invalidée si des résultats de tests avec des bloqueurs apparaissent.

Tests aussi uniques que vos données

Que ce soit des tests logiques ou analytiques, vous pouvez avoir un contrôle total sur les tests exécutés lors de chaque actualisation d'ensemble de données. Personnalisables à l'infini, les tests sont écrits en SQL, ce qui les rend extrêmement faciles à configurer et faciles à comprendre par toute l'équipe.

Tests personnalisés

Visual customized dataset test

Tous les incidents ne sont pas égaux

Bloqueurs et avertissements

Les tests peuvent être configurés en fonction de tous vos besoins et de votre criticité.
Définissez des bloqueurs sur les tests les plus critiques qui devraient empêcher la propagation des nouvelles données aux utilisateurs de votre entreprise ou la synchronisation de résultats erronés avec des applications opérationnelles.
Pensez aux avertissements comme des indicateurs qui indiquent à votre équipe que certaines valeurs ne respectent pas vos critères rigoureux et doivent être traitées, mais qu'elles ne sont pas des éléments phares pour vos processus en aval.
Visual dataset tests with status blockers and warnings
Visual dataset results with tags to control data quality

Maîtrisez vos incidents liés aux données

Prenez des mesures sur les résultats qui ne correspondent pas à votre niveau de qualité en un seul aperçu rapide.
Avec notre vue des résultats de test consolidés, vous pouvez avoir une liste complète des lignes qui n'ont pas réussi un ou plusieurs tests exécutés, y compris les valeurs, le nom du test et la criticité de chaque instance.

Vous pouvez utiliser cette liste comme plan d'action pour que votre équipe puisse commencer à enquêter et réduire considérablement le temps nécessaire pour identifier la cause du problème.

Qualité des données

Obtenez des données fiables grâce aux tests d'ensembles de données dès maintenant.

Vous pouvez commencer à modéliser vos données en quelques minutes au lieu de quelques mois.

Prêt à vous plonger dans l'analyse des données ?

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Obtenir une démo

Vous avez des questions, nous avons des réponses !

Foire aux questions

Comment pouvons-nous détecter les problèmes de qualité des données avant qu'ils n'atteignent nos tableaux de bord ?

Des tests automatisés sont exécutés après chaque actualisation des données. Définissez des règles telles que « les revenus ne peuvent pas baisser de 50 % d'une journée à l'autre » ou « le nombre de clients doit être positif ». Recevez des alertes avant que votre chef de la direction ne détecte de mauvais chiffres lors de la réunion du lundi.

Pouvons-nous tester des données provenant de sources multiples pour détecter les problèmes d'intégration ?

Oui, la validation intersource détecte des problèmes tels que les identifiants clients incorrects entre votre CRM et votre système de facturation. Détecter automatiquement les problèmes de rapprochement au lieu de les découvrir lors de vérifications trimestrielles.

Que se passe-t-il lorsqu'un test échoue - les données sont-elles toujours chargées ou s'arrêtent-elles ?

Vous choisissez. empêchez les données douteuses d'atteindre les tableaux de bord ou laissez-les passer avec des indicateurs d'avertissement. La plupart des entreprises commencent à être permissives, puis resserrent les règles à mesure qu'elles définissent les normes de qualité.

Doit-on écrire du code pour mettre en place des tests de données ?

Création de tests sans code pour les vérifications courantes. Cliquez pour ajouter des tests comme « vérifier les doublons » ou « valider le format de courriel ». Les utilisateurs expérimentés peuvent écrire des tests SQL personnalisés pour une logique métier complexe.

Combien de temps les tests de données permettent-ils de gagner par rapport aux vérifications manuelles ponctuelles ?

Les entreprises qui consacrent 10 à 15 heures par semaine à la vérification des données réduisent ce nombre à moins d'une heure. Un directeur financier a détecté une erreur de duplication de factures de 2 millions de dollars qui aurait pris 3 semaines à faire surface manuellement - l'a trouvée en 10 minutes grâce à des tests automatisés.

Pouvons-nous tester les données historiques pour détecter les problèmes qui se sont glisonnés au fil du temps ?

Exécuter des tests sur n'importe quelle plage de temps. Comparez les tendances de données de ce mois-ci à celles de l'année précédente. Repérer la dérive graduelle des données qui est difficile à remarquer au jour le jour, mais évidente lorsqu'elle est mesurée systématiquement.

Quel retour sur investissement les entreprises perçoivent-elles des fonctions de test de données ?

La première fois que vous détectez une erreur majeure avant qu'elle n'atteigne les cadres, la fonctionnalité est rentable. Une entreprise a évité la radiation des stocks de 500 000$ en saisissant des registres d'expédition en double. Un autre a permis d'éviter un dépassement des dépenses du budget marketing lorsque des tests ont signalé une erreur de signalement d'un fournisseur.

Comment traitez-vous les faux positifs sans créer de fatigue alerte ?

Régler la sensibilité pour chaque essai. Définir des seuils d'avertissement par rapport aux défaillances dures. La plupart des entreprises commencent par 20 à 30 tests et affinent sur 2 à 3 mois pour trouver le point idéal - détecter les vrais problèmes sans pleurer le loup.