Data Quality
Définir les exigences par usage, mesurer les écarts et organiser leur traitement durable.
Rendez vos données prêtes pour l’IA et les nouveaux usages
Construire les fondations Data nécessaires à vos ambitions.
Les ambitions autour de l’IA se multiplient. Mais leur passage à l’échelle dépend d’une condition fondamentale : disposer de données suffisamment fiables, comprises, contextualisées et accessibles pour être réellement exploitables.
Kinoma vous accompagne pour évaluer et construire les fondations Data nécessaires à vos nouveaux usages Data, Analytics et IA.
Échanger avec nous
L’IA ne fait pas disparaître les problèmes de données. Elle augmente leur importance.
Expérimenter rapidement est une chose. Industrialiser durablement suppose de maîtriser les données incorrectes ou incomplètes, le manque de contexte, les ambiguïtés, la connaissance dispersée et les architectures inadaptées.
Préparer les données pour l’IA, c’est les rendre exploitables et compréhensibles dans leur contexte d’usage.
Les questions que nous vous aidons à résoudre
- Nos données sont-elles suffisamment fiables pour les usages visés ?
- Savons-nous précisément quelles données sont critiques ?
- Leur signification et leur contexte sont-ils documentés ?
- Le niveau de qualité attendu est-il défini par usage ?
- Sommes-nous prêts à exploiter les données non structurées et l’IA générative ?
- Notre architecture rend-elle les données accessibles dans de bonnes conditions ?
Nos domaines d’intervention
Data Context & Semantics
Documenter la signification, les règles, les liens et le contexte nécessaires à une utilisation fiable.
Data Architecture & Accessibility
Évaluer la capacité de l’architecture à fournir les bonnes données, au bon moment et dans de bonnes conditions.
Unstructured Data & Knowledge
Structurer documents, contenus et connaissances pour soutenir les nouveaux usages, notamment génératifs.
AI Data Readiness
Évaluer les fondations nécessaires au passage de l’expérimentation à des usages IA fiables et durables.
La qualité nécessaire dépend de l’usage.
Les exigences de complétude, de précision, de fraîcheur ou de cohérence ne sont pas identiques pour un reporting réglementaire, un processus opérationnel ou un modèle d’IA.
Nous relions les exigences aux usages, puis les problèmes observés aux processus, aux responsabilités et aux règles qui permettent de les corriger durablement.
Ce que vous obtenez
- Une vision objective de la préparation de vos données
- Des données critiques et des exigences identifiées
- Une meilleure compréhension et contextualisation
- Des écarts prioritaires clairement établis
- Une trajectoire réaliste pour renforcer les fondations
- Des mécanismes pour maintenir la qualité
Vos données sont-elles prêtes pour vos ambitions ?
Évaluons les fondations nécessaires pour transformer vos ambitions Data & IA en usages réels.