DQE One Standalone ne cesse de se réinventer : toutes les fonctionnalités à découvrir
La qualité des données client se dégrade rarement de manière brutale. Elle s’érode au fil du temps pour diverses raisons : une adresse devenue obsolète, une entreprise rachetée sans mise à jour, des doublons qui s’accumulent ou encore un flux mal configuré entre deux systèmes. A terme, ces anomalies non traitées se traduisent par des campagnes marketing moins performantes, des risques de non-conformité ou des décisions fondées sur des informations erronées.
Afin de répondre à ces enjeux, DQE a lancé quatre fonctionnalités sur DQE One Standalone : des agents IA capables d’agir en autonomie, un module de pilotage humain de ces agents, un connecteur Snowflake et une brique d’orchestration multi-systèmes pour des projets de synchronisation ou de migration.
1. Un workflow d'agents IA pour fiabiliser les données B2B
Les bases B2B sont particulièrement exposées à certains types d’anomalies : adresses erronées, doublons multiples, entreprises rachetées sans mise à jour, SIRET obsolètes… DQE One Standalone intègre désormais un pipeline de quatre agents IA spécialisés, orchestrés par un agent d’analyse qui examine le fichier chargé, en comprend la structure et sélectionne automatiquement les agents pertinents.
- Company Info Agent enrichit chaque fiche avec les données officielles du registre légal (SIRET, code NAF, forme juridique, TVA intracommunautaire, etc.).
- Company Event Agent détecte les événements corporate récents (fusions, acquisitions, changements de nom, cessations d'activité) afin d'identifier les tiers devenus obsolètes.
- Address Normalisation Agent standardise les adresses au format ISO 20022.
- Deduplication Agent identifie et supprime les doublons (même sous des graphies différentes).
L’ensemble du traitement de données client s’exécute sous le contrôle de l’utilisateur ; chaque suggestion est présentée en langage naturel, accompagnée d’un score de confiance et soumise à validation avant application.
2. Un Data Stewardship pour garder la main sur vos décisions data avec l'IA en assistance
Dans un projet de qualité des données client, détecter une anomalie ne constitue qu’une première étape : la vraie difficulté réside dans l’arbitrage : faut-il mobiliser l’IA ? Comment arbitrer une fusion complexe entre deux doublons ?
Le Data Stewardship présent dans DQE One Standalone répond directement à ces problématiques en donnant au data steward un contrôle complet sur l’arbitrage des anomalies :
- Choix libre du mode de traitement pour chaque anomalie : soit manuel direct soit automatique.
- Interface de fusion des doublons, présentant les enregistrements candidats champ par champ, avec la possibilité de désigner un enregistrement maître et de sélectionner précisément les valeurs à conserver avant validation.
- Activation à la demande de l'agent de déduplication, chaque recommandation étant accompagnée d'une explication en langage naturel et d'un score de confiance pour éclairer la décision.
- Validation finale systématiquement humaine, que l'IA soit intervenue ou non : chaque action peut être validée, rejetée ou escaladée (avec conservation du motif et du contexte de décision).
- Traçabilité complète des opérations, via un journal d'audit détaillant les actions réalisées, les utilisateurs concernés, l'agent IA sollicité et sa justification (ainsi que l'horodatage des décisions).
Ce fonctionnement repositionne le rôle du data steward : l’IA traite les cas répétitifs, tandis que les équipes se concentrent sur les situations qui exigent un véritable jugement métier, avec une traçabilité intégrale de chaque décision.
3. Un contrôle des données client directement dans Snowflake
De plus en plus d’entreprises centralisent leurs données dans des plateformes cloud telles que Snowflake, afin de faciliter l’analyse et l’exploitation à grande échelle. Cette centralisation n’élimine toutefois pas les risques de dégradation : doublons, adresses obsolètes et données erronées continuent de s’accumuler, tandis que toute extraction hors de l’entrepôt pour un contrôle qualité expose à des risques accrus en matière de conformité RGPD.
Le nouveau connecteur Snowflake de DQE One Standalone répond à cet enjeu en permettant le contrôle et l’amélioration de la qualité des données sans extraction, sans pipeline ETL et sans compromis sur la conformité :
- Profiling automatique des tables : analyse de la structure et du contenu, identification des champs à risque, diagnostic instantané.
- Configuration de règles métier : unicité des emails et des numéros de téléphone, complétude des champs obligatoires, validité des formats, conformité des données légales, détection des doublons.
- Exécution push-down native dans Snowflake : les règles sont traduites en SQL et exécutées directement dans l'entrepôt, sans latence et sans copie des données.
- Dashboard qualité présentant des scores par dimension, des tendances dans le temps et des rapports exportables.
Cette approche permet d’obtenir des bases de données à jour et fiable, d’améliorer la délivrabilité des campagnes email, de réduire les retours logistiques, de fluidifier la facturation et de garantir que les données client ne quittent jamais l’environnement Snowflake.
4. Une interface pour connecter, transformer et nettoyer vos données entre systèmes pour vos projets de synchronisation et de migration
Au sein des organisations, les données circulent en permanence entre CRM, plateformes e-commerce, ERP et entrepôts de données. À chaque migration ou synchronisation, les équipes data se heurtent au même obstacle : la source A et la source B ne parlent pas tout à fait le même langage.
Jusqu’à présent, migrer des données nécessitait deux outils distincts : un ETL pour le reformatage et une solution de data quality pour le nettoyage. DQE One Standalone réunit désormais ces deux fonctions au sein d’une seule et même interface pour :
- Piloter plusieurs flux depuis un point de contrôle unique, avec autant de combinaisons source A / source B que nécessaire sans multiplier les outils ni les licences.
- Configurer un mapping visuel et réutilisable entre les champs source et cible (renommage, fusion, découpage, conversion de structure), sauvegardé et appliqué automatiquement.
- Appliquer le contrôle qualité en transit plutôt qu'en post-migration : les données sont vérifiées et corrigées avant d'atteindre leur destination.
- Assurer une traçabilité par flux : chaque migration dispose de son propre journal recensant les données transitées et les traitements appliqués. Une vision avant/après sera disponible avec l'intégration du Data Stewardship disponible dans DQE One Standalone.
Cette approche permet de limiter le double outillage, de réduire les erreurs liées aux mappings manuels et de sécuriser la cohérence des données entre les différents systèmes.
Une plateforme conçue pour l'autonomie des équipes data
DQE One Standalone réunit désormais des agents IA capables d’intervenir en quelques minutes sur des enjeux spécifiques, un module de pilotage humain de ces agents, un accès direct à la qualité des données au sein de l’entrepôt cloud Snowflake, ainsi qu’une orchestration réunissant ETL et data quality pour les projets de migration ou de synchronisation.
Vous souhaitez découvrir DQE One Standalone ?
À propos de DQE
Parce que la qualité des données est essentielle à la connaissance client et à la construction d’une relation pérenne, depuis 2008 DQE met à la disposition de ses clients des solutions innovantes et complètes facilitant la collecte de données fiables.
18
Années
d'expertise
1 000
Clients tous
secteurs
10Md
Requêtes par
an
240
Référentiels
internationnaux
Autres Actus & Événements
18 juin 2026
Connectez, transformez, nettoyez vos données client entre systèmes avec DQE One Standalone
