Harmonize : outil de nettoyage des données basé sur l'IA
Les entreprises doivent gérer un volume de données sans précédent, réparti sur diverses plateformes. Les données jouant un rôle de plus en plus essentiel dans la réussite des entreprises, il est primordial d'en garantir l'exactitude, la cohérence et la fiabilité. C'est là que Outils de nettoyage des données de référence entre en jeu et constitue la solution de nouvelle génération qui révolutionne la manière dont les entreprises abordent la gestion des données.
Le nettoyage des données de référence est un processus essentiel pour toute organisation qui souhaite garantir la qualité et l'exactitude de ses données. La mise en place d'un processus de nettoyage des données de référence permet d'améliorer la prise de décision et l'efficacité, de réduire les coûts et d'optimiser l'expérience client.
La gestion des fiches de données de référence implique un nombre bien trop important de points de contact. Citons notamment les devis des fournisseurs, les descriptions « punchout », les données techniques et, surtout, les contributions de milliers d'utilisateurs professionnels répartis sur différentes zones géographiques. Cela conduit souvent à des données de référence truffées d'informations manquantes, d'erreurs, d'incohérences et de doublons.
L'IA est capable d'analyser et d'identifier des schémas et des relations complexes dans les données que les méthodes traditionnelles pourraient ne pas détecter. Elle peut tirer des enseignements des corrections apportées aux données historiques et appliquer une logique similaire à de futurs ensembles de données, ce qui permet d'améliorer efficacement la précision des résultats du nettoyage au fil du temps.
Le rôle d'Harmonize dans le nettoyage des données
Classification automatisée des données : Regrouper différents types de données de référence au sein d’un ensemble structuré et normalisé de catégories prédéfinies, dans le cadre de la « taxonomie », afin de mettre en place une structure de classification solide. L'une des taxonomies les plus populaires et les plus largement utilisées à l'échelle mondiale est l'UNSPSC (Code standard des produits et services des Nations Unies) ; parmi les autres types de taxonomies utilisées dans diverses régions ou secteurs d'activité, on peut citer eClass, PIDX, CPV, ETIM, GS1, ISIC et NAICS.
La classification des données de référence pilotée par l'IA d'Harmonize automatise le processus permettant de classer intelligemment et de catégoriser logiquement les données en fonction de modèles, de la sémantique et du contexte. Harmonize apprend à partir des données historiques, améliorant ainsi sa précision au fil du temps, et s'adapte aux besoins spécifiques d'une organisation en matière de classification.
- Détection automatisée des doublons : Des algorithmes sophistiqués permettent d'identifier et de signaler les enregistrements en double, même lorsque les données ne correspondent pas exactement (par exemple, en cas de fautes d'orthographe, d'abréviations ou de présence de plusieurs langues). Les modèles d'IA comprennent le contexte dans lequel s'inscrivent les entrées de données, ce qui les rend extrêmement efficaces pour détecter les doublons qui échapperaient aux approches traditionnelles basées sur la correspondance exacte des valeurs des champs.
- Enrichissement des données : Enrichissement des données existantes par l'ajout d'informations supplémentaires et plus complètes provenant de sources externes du domaine public, notamment des catalogues de fabricants et de fournisseurs, des répertoires de données, etc. Utilisation de l'IA générative avec une validation à plusieurs niveaux, grâce à un recoupement des données avec des sources externes fiables, afin de garantir l'exactitude et l'actualité des informations, ce qui rend ce processus hautement évolutif.
- Standardisation et normalisation des données : Étant donné que les données peuvent provenir de plusieurs sources respectant des normes ou une nomenclature différentes, leur normalisation et leur harmonisation permettent d’améliorer la qualité globale des données et de donner aux utilisateurs les moyens d’effectuer des recherches et d’établir des rapports avec précision, ainsi que de prendre des décisions éclairées. Il est essentiel de disposer d’un ensemble bien défini de règles, de normes et de directives régissant la saisie, le formatage et le stockage des données.
- Prise en charge multilingue :
Des données qui existent dans différentes langues en fonction de leur origine et qui peuvent présenter des incohérences au niveau de l'orthographe, de la mise en forme, des synonymes et des conventions de nommage. La prise en charge multilingue garantit que toutes les données sont gérées selon un ensemble unique de normes, quels que soient la langue ou la région d'origine. Cela est essentiel pour préserver la qualité des données au sein des entités internationales, garantir la conformité aux réglementations locales et, parallèlement, maintenir une gouvernance centralisée des données.
Lors du traitement de données multilingues, il est fréquent de rencontrer des erreurs de traduction, des correspondances incorrectes ou des difficultés liées au contexte qui nécessitent un nettoyage des données. Un outil prenant en charge plusieurs langues peut détecter automatiquement ces incohérences et garantir que les données saisies sont exactes et adaptées au contexte, quelle que soit la langue dans laquelle elles ont été créées.
Des outils avancés basés sur l'IA permettent de traduire les données dans une langue commune à des fins d'analyse et de nettoyage, tout en conservant la langue d'origine dans le résultat final. Il est important de noter que ces outils sont capables de reconnaître le contexte des mots et des expressions, ce qui leur permet d'éviter les écueils des traductions mot à mot.
Integrity : un outil performant de gouvernance des données de référence
Integrity est une plateforme de gouvernance des données de référence basée sur l'IA qui offre une solution robuste cadre grâce auquel les données sont contrôlées, normalisées, nettoyées, gérées et communiquées afin de garantir la qualité et la cohérence des données de référence d’une organisation à travers plusieurs systèmes et unités opérationnelles. Integrity fournit le cadre et les flux de travail nécessaires pour mettre en place des politiques, des procédures et une gestion responsable des données, afin de garantir que les données de référence restent exactes, complètes et conformes aux normes internes prédéfinies et aux réglementations externes.
Principales caractéristiques d'Integrity :
1. Gestion en libre-service :
En matière de gouvernance des données, la fonctionnalité en libre-service est révolutionnaire. Sans avoir à dépendre du service informatique, elle permet aux utilisateurs métier de consulter, gérer et mettre à jour directement les données de référence. Cette démocratisation de la gestion des données réduit les goulots d'étranglement et augmente la productivité, en donnant aux collaborateurs de différents services les moyens de contribuer à la qualité des données.
Les modèles de données d'IA s'appuient sur des règles métier et des normes de données élaborées à partir du traitement de plus de 150 millions d'enregistrements et de plus de 250 déploiements chez des clients. Integrity analyse les données saisies par l'utilisateur afin de classer, d'enrichir, de normaliser et de dédupliquer les enregistrements, dans le but de constituer un « enregistrement de référence » fiable. Tout cela dès la toute première étape du processus : le lancement d'une demande de création ou de mise à jour de données.
2. Validation en temps réel :
L'exactitude des données est essentielle, et la validation en temps réel permet de s'assurer que les données de référence sont conformes aux normes de qualité des données de l'entreprise dès leur saisie ou leur mise à jour.
- Réaction immédiate : Au fur et à mesure que les données sont saisies dans le système, un processus de validation en temps réel vérifie s'il y a des erreurs, des doublons ou des incohérences, et fournit un retour d'information immédiat aux utilisateurs.
- Amélioration de la qualité des données : En détectant les erreurs dès leur saisie, cet outil garantit que seules des données de haute qualité sont intégrées au système, ce qui permet d'éviter les problèmes en aval.
- Règles personnalisables : Les règles de validation peuvent être adaptées aux politiques spécifiques d'une organisation en matière de gouvernance des données, garantissant ainsi le respect des normes internes et des exigences réglementaires.
- Enrichissement à la demande : Grâce à la fonctionnalité AutoEnrichAI, Integrity attribue en temps réel des informations provenant des fabricants, telles que les caractéristiques, les images, la disponibilité et les alternatives des pièces. Cela évite d'avoir à rechercher manuellement les données, améliore la qualité des données et réduit le délai de traitement des demandes.
3. Accès basé sur les rôles :
Pour assurer une gouvernance efficace des données, il faut que les bonnes personnes aient accès aux bonnes données au bon moment. Le contrôle d'accès basé sur les rôles garantit que les utilisateurs ne peuvent accéder qu'aux données et aux fonctionnalités pertinentes pour leur rôle.
L'intégrité garantit que différents rôles d'utilisateurs puissent se voir accorder l'accès à des ensembles de données et à des flux de travail spécifiques, ce qui rend l'outil plus intuitif et plus efficace pour toutes les personnes concernées.
4. Automatisation des processus :
Integrity propose une automatisation des flux de travail au sein d'un outil de gouvernance des données de référence qui rationalise les processus de saisie, d'approbation, de validation et de mise à jour des données, garantissant ainsi la cohérence et réduisant le recours à l'intervention humaine.
Les flux de travail automatisés permettent de mettre en place des chaînes d'approbation, dans lesquelles les modifications apportées aux données sont transmises aux responsables compétents pour validation, ce qui réduit les erreurs humaines et les suivis manuels.
Les flux de travail automatisés offrent une visibilité claire sur l'état d'avancement des demandes de données dans le processus, ce qui permet de suivre facilement leur progression et de résoudre rapidement les éventuels goulots d'étranglement.
5. Audits complets des données :
Un audit complet des données consiste en un examen systématique et approfondi des données visant à s'assurer qu'elles sont conformes aux politiques de gouvernance, aux normes de qualité des données et aux exigences réglementaires.
La fonctionnalité « Intégrité » comprend des règles d'audit prédéfinies qui vérifient automatiquement la conformité des données aux exigences réglementaires, garantissant ainsi que les organisations restent en conformité.
Integrity tient à jour des pistes d'audit détaillées, qui consignent chaque modification apportée aux données, ainsi que l'identité de la personne qui l'a effectuée, la date et la raison de cette modification. Cela garantit la transparence et la responsabilité, deux éléments essentiels dans les environnements réglementés.
Les avantages de la gouvernance des données de référence :
- Amélioration de la qualité des données: L'intégrité garantit que les données de référence sont propres, exactes, complètes et cohérentes, ce qui est essentiel pour prendre des décisions commerciales éclairées.
- Efficacité opérationnelle: L'intégrité garantit la normalisation des données d'un système à l'autre, ce qui réduit les inefficacités et permet un fonctionnement plus fluide des activités et des processus.
- Conformité renforcée: Integrity met en place des cadres de gouvernance clairs, permettant ainsi aux organisations de s'assurer qu'elles respectent les exigences réglementaires, ce qui réduit le risque de sanctions financières, d'amendes et de pénalités liées à des données non conformes ou erronées.
- Data Trust: Des données fiables permettent aux parties prenantes de l'ensemble de l'organisation de s'appuyer sur les données de référence pour leurs opérations quotidiennes et leurs stratégies à long terme.
- Atténuation des risques : Integrity veille au respect des politiques de sécurité des données et assure le suivi des modifications apportées à celles-ci, réduisant ainsi le risque de fuites de données et d'accès non autorisés au sein de l'organisation.
Points clés pour l'entreprise :
Dans un monde axé sur les données, les entreprises doivent accorder la priorité à la gouvernance et à la qualité des données pour rester compétitives. Harmonize et Integrity garantissent non seulement l'exactitude et la fiabilité des données, mais apportent également des avantages concrets à l'entreprise en améliorant efficacité, au volant réductions de coûts, en veillant au respect des règles et en apportant un soutien évolutivité.
1. Efficacité :
L'efficacité des opérations d'une entreprise repose sur des données de haute qualité et correctement gérées. Grâce à la mise en œuvre d'Harmonize et d'Integrity, les entreprises peuvent automatiser leurs processus clés et améliorer leur efficacité opérationnelle.
- Validation et normalisation automatisées des données : Les outils Harmonize et Integrity valident automatiquement les données par rapport à des règles et normes prédéfinies, ce qui garantit leur exactitude, leur exhaustivité et leur cohérence à l'échelle de l'entreprise, réduisant ainsi les erreurs manuelles et les retouches.
- Amélioration de l'accessibilité des données : Grâce à une bonne gestion des données de référence, les utilisateurs de différents services peuvent facilement accéder aux informations dont ils ont besoin et les extraire. Cela permet de réduire le temps consacré à la recherche de données et d'améliorer la prise de décision.
- Réduction de la saisie de données redondantes : Harmonize permet d'identifier et d'éliminer les enregistrements en double, ce qui évite les redondances et réduit au minimum les efforts de saisie de données. Cela permet non seulement de gagner du temps, mais aussi de garantir que les décisions s'appuient sur une source unique et fiable d'informations.
2. Réductions de coûts :
La qualité des données n'est pas seulement une question d'efficacité, mais aussi de réduction des coûts. Une mauvaise qualité des données peut entraîner des pertes financières importantes, notamment une augmentation des coûts d'exploitation, des amendes réglementaires et des opportunités commerciales manquées.
- Réduction des coûts informatiques : La gestion manuelle des données nécessite souvent un soutien informatique important, notamment lorsqu'il s'agit de corriger des erreurs, des doublons ou des incohérences dans les données. Grâce aux outils Harmonize et Integrity qui automatisent ces processus, les entreprises peuvent réduire leur dépendance vis-à-vis d'interventions informatiques coûteuses, ce qui leur permet de libérer des ressources pour des initiatives plus stratégiques.
- Gestion optimisée des stocks : Pour les entreprises des secteurs tels que l'industrie manufacturière ou le commerce de détail, une mauvaise gestion des données peut entraîner des excédents ou des pénuries de stocks, deux situations qui engendrent des coûts importants. Des données propres et bien gérées permettent des prévisions de la demande et une gestion des stocks plus précises, ce qui réduit le gaspillage et améliore la trésorerie.
- Réduction des coûts liés à la conformité : La conformité réglementaire impose souvent aux organisations de disposer de données propres et exactes. Les outils de gouvernance des données permettent aux organisations de respecter ces exigences réglementaires, évitant ainsi les amendes et sanctions liées aux violations de données ou aux inexactitudes.
3. Évolutivité :
À mesure que les entreprises se développent, le volume et la complexité de leurs données augmentent également. Sans la mise en place de pratiques adéquates en matière de gestion et de gouvernance des données, les organisations peinent à répondre à leurs besoins croissants en la matière. Les outils Integrity et Harmonize sont conçus pour favoriser l'évolutivité, permettant ainsi aux entreprises de se développer tout en conservant le contrôle de leurs données.
- Une architecture de données à l'épreuve du temps : Les outils d'Harmonize et d'Integrity garantissent la mise en place de politiques de gouvernance des données permettant de s'adapter aux nouveaux systèmes, processus et entités opérationnelles à mesure que l'organisation se développe. Les entreprises peuvent ainsi étendre leurs activités sans se heurter à des problèmes de qualité des données à l'avenir.
- Gestion de grands volumes de données : À mesure que les organisations se développent, le volume de données qu'elles gèrent augmente de manière exponentielle. Harmonize est conçu pour traiter des ensembles de données à grande échelle, garantissant ainsi le maintien de la qualité des données même lorsque la quantité d'informations traitées augmente.
- Accompagnement des fusions et acquisitions (M&A) : Lorsque des entreprises font l'objet de fusions ou d'acquisitions, elles sont souvent confrontées au défi d'intégrer de grands volumes de données hétérogènes. Les outils Harmonize et Integrity facilitent le bon déroulement des processus de fusion-acquisition en garantissant que les données provenant de différentes sources soient harmonisées et alignées sur les normes de gouvernance de l'entreprise.
Cas d'utilisation :
Le parcours de transformation des données de référence d’un groupe international spécialisé dans l’agroalimentaire et la confiserie :
Une réussite de Verdantis en matière de gestion des données de référence
Fondée en 1911, cette multinationale américaine est l'un des principaux fabricants de confiseries, d'aliments pour animaux de compagnie et d'autres produits alimentaires, ainsi qu'un prestataire de services de soins aux animaux. Elle emploie plus de 100 000 collaborateurs répartis sur plus de 300 sites, dont plus de 130 usines, dans environ 75 pays à travers le monde. Basée à McLean, en Virginie (États-Unis), elle figure parmi les plus grandes entreprises agroalimentaires au monde, avec un chiffre d'affaires annuel mondial de plus de $35 milliards.
Le défi : complexité et incohérence des données entre les différentes sources :
Les activités de l'organisation s'étendaient à plusieurs régions, chacune disposant de ses propres systèmes pour gérer les données relatives aux clients, aux produits et aux fournisseurs.
- Régions géographiques – Amérique du Nord et Amérique latine (NALA), Europe et CEI (EUCIS), ainsi qu'Asie-Pacifique, Moyen-Orient et Afrique (APMEA).
- Systèmes sources : 5 instances SAP et Microsoft One Navision.
- Volume de données : 1 million de références – Pièces de rechange et consommables MRO.
- Langues : 10
- Taxonomie : SMD et UNSPSC.
Cette fragmentation a entraîné plusieurs difficultés :
- Silos de données : Chaque service et chaque région disposait de ses propres processus de gestion des données, ce qui créait des silos d'informations qui entravaient la visibilité globale.
- Données en double et incohérentes : La duplication des données entre les fournisseurs et les produits constituait un problème majeur, entraînant des pertes d'efficacité et des erreurs au niveau des achats, des stocks et de la distribution.
- Informations inexactes : En raison du manque d'uniformité des normes de saisie des données et de la fragmentation des systèmes, les rapports et les analyses étaient souvent peu fiables, ce qui rendait difficile la mise en œuvre de stratégies mondiales.
- Des processus manuels coûteux : Les données étant dispersées dans divers systèmes, une intervention manuelle était nécessaire pour les regrouper et les nettoyer, ce qui entraînait une augmentation des coûts opérationnels.
La solution : la gestion des données de référence de Verdantis
Pour relever ces défis, l'entreprise s'est associée à Verdantis pour mettre en place une plateforme MDM robuste capable d'harmoniser ses données à l'échelle mondiale. Verdantis a tiré parti de son Solution MDM basée sur l'IA pour nettoyer, dédupliquer et enrichir les données, afin d'améliorer la qualité et la gouvernance des données dans l'ensemble des opérations. Les éléments clés de la solution comprenaient :
- Plateforme centralisée de données : Verdantis a mis en place une source unique de données fiables en regroupant les informations relatives aux produits, aux fournisseurs et aux clients provenant de différents systèmes au sein d'une plateforme unifiée et centralisée.
- Déduplication basée sur l'IA : Verdantis a utilisé des algorithmes d'IA de pointe pour identifier et supprimer les enregistrements en double, garantissant ainsi la qualité et l'exactitude des données à l'échelle de l'entreprise.
- Normalisation des données : Afin de garantir la cohérence, Verdantis a appliqué des normes mondiales aux champs de données, harmonisant ainsi la manière dont les fiches produits, fournisseurs et clients étaient saisies et mises à jour.
- Gouvernance automatisée des données : Verdantis a contribué à la mise en place de protocoles de gouvernance des données permettant de contrôler en permanence la qualité des données, de réduire les interventions manuelles et de prévenir les erreurs futures liées aux données.
- Accessibilité des données en temps réel : La solution MDM offrait un accès facile à des données fiables grâce à une interface conviviale, ce qui leur permettait de prendre plus rapidement des décisions fondées sur ces données.
Les résultats : efficacité opérationnelle et précision des données
L'impact de la solution MDM de Verdantis sur les activités de l'entreprise a été immédiat et considérable :
- Réduction des enregistrements en double : En éliminant les doublons, l'entreprise a constaté une réduction considérable de la confusion et des malentendus au sein de ses données de référence.
- Amélioration générale de la qualité des données : Grâce à des données cohérentes et normalisées, la précision des données de référence s'est considérablement améliorée.
- Réductions de coûts dans la gestion des données : L'automatisation du nettoyage et de la gouvernance des données a permis de réduire les interventions manuelles de 80%, ce qui s'est traduit par des économies substantielles en termes de coûts opérationnels.
- Rationalisation des opérations mondiales : La solution MDM de Verdantis a permis à l'entreprise de gérer plus efficacement ses opérations, en réduisant les délais d'exécution, en diminuant les coûts d'approvisionnement et en améliorant la gestion des stocks.
- Une prise de décision plus rapide et mieux éclairée : Grâce à un accès en temps réel à des données fiables et précises, la direction de l'entreprise a pu prendre des décisions plus rapides, fondées sur ces données.
Comment « Harmonize » et « Integrity » fonctionnent ensemble pour une gestion efficace des données de référence :
Pour une gestion efficace des données de référence, l'harmonisation et l'intégrité sont toutes deux indispensables. L'harmonisation garantit que vos données de référence sont exactes, cohérentes et exemptes d'erreurs, tandis que l'intégrité définit les règles, les politiques et les cadres qui assurent la qualité des données et la conformité à long terme.
Une fois intégrés, ces outils se complètent et permettent de mettre en place une stratégie globale de gestion des données.
Voici comment « Harmonize » et « Integrity » fonctionnent ensemble pour garantir une efficacité optimale Gestion des données de référence:
1. Amélioration de la qualité des données : La qualité des données est un objectif commun au nettoyage et à la gouvernance des données. Harmonize permet d'éliminer les inexactitudes, les incohérences et les doublons dans les données de référence, tandis qu'Integrity veille au respect des normes et des règles de qualité afin de prévenir tout problème futur lié aux données.
- Harmonize en action : Harmonize est capable de détecter si l'adresse e-mail d'un client est manquante ou erronée. L'outil corrige alors ce problème ou le signale pour qu'il fasse l'objet d'une vérification manuelle.
- L'intégrité en action : Une fois l'adresse e-mail corrigée, Integrity s'assure qu'elle respecte les règles de qualité des données de l'entreprise. Il peut ainsi imposer que toutes les adresses e-mail des clients respectent un format précis, garantissant ainsi la cohérence entre les différents systèmes.
En travaillant de concert, Harmonize corrige les erreurs immédiates tandis qu'Integrity garantit la qualité des données à long terme grâce à une surveillance continue et à l'application des règles.
2. Cohérence entre les systèmes : L'harmonisation garantit la cohérence en normalisant et en unifiant les données, tandis que l'intégrité assure le respect des règles dans l'ensemble des systèmes afin de préserver cette cohérence dans le temps.
- Harmonize en action : Harmonize identifie les enregistrements clients multiples répartis entre différents services ou systèmes. Il les fusionne en un seul enregistrement précis, en supprimant les doublons et en garantissant la cohérence des informations.
- L'intégrité en action : L'intégrité garantit que cette fiche client unique est appliquée dans tous les systèmes concernés et que toute mise à jour future de cette fiche respecte les règles prédéfinies, assurant ainsi une cohérence globale.
Cette coordination garantit l'harmonisation des données de référence sur l'ensemble des plateformes, ce qui favorise la précision des rapports et la prise de décision.
Prévenir les erreurs de données à la source : Alors qu'Harmonize permet de corriger efficacement les erreurs existantes, Integrity empêche l'apparition de nouvelles erreurs. En définissant des normes de saisie des données, des contrôles d'accès et des processus de validation, les outils de gouvernance garantissent que seules des données valides et conformes soient intégrées au système dès le départ.
- Harmonize en action : Harmonize analyse régulièrement la base de données afin de détecter les erreurs, telles que des codes produit erronés ou des doublons, et de les corriger.
- L'intégrité en action : Les politiques de gouvernance garantissent que les données produit saisies dans le système sont validées au regard des normes en vigueur, ce qui réduit d'emblée le risque d'erreurs.
Ensemble, ces outils créent un environnement de gestion des données à la fois proactif et réactif : Integrity prévient les erreurs, tandis qu’Harmonize corrige celles qui parviennent malgré tout à passer entre les mailles du filet.
Favoriser la conformité et la traçabilité : La conformité réglementaire impose aux organisations de respecter des normes élevées en matière d'exactitude, de sécurité et de confidentialité des données. L'intégrité joue un rôle crucial dans l'application de ces réglementations, tandis qu'Harmonize garantit l'intégrité des données concernées.
- Harmonize en action : Harmonize veille à ce que les données à caractère personnel soient exactes et à jour.
- L'intégrité en action : Integrity tient à jour des pistes d'audit qui permettent de savoir qui a consulté ou modifié des données sensibles, garantissant ainsi que toutes les opérations sur les données sont conformes aux politiques internes et aux réglementations externes.
Ensemble, ces outils aident les organisations à éviter des infractions coûteuses en matière de conformité, tout en garantissant que les données de référence respectent les normes réglementaires.
5. Favoriser l'évolutivité : À mesure que les organisations se développent, le volume et la complexité de leurs données augmentent également. La gestion des données de référence à grande échelle nécessite à la fois des données de haute qualité et des politiques de gouvernance capables de s'adapter à l'évolution des besoins métier.
- Harmonize en action : Harmonize est capable de traiter des ensembles de données plus volumineux, garantissant ainsi la détection des doublons et des erreurs, même à mesure que l'entreprise se développe.
- L'intégrité en action : L'intégrité garantit que les nouveaux systèmes, services ou régions mis en service respectent les mêmes règles et normes de gestion des données, ce qui permet d'assurer une qualité des données homogène à l'échelle de l'entreprise.
Cette combinaison garantit que, à mesure que les organisations se développent, leurs données de référence restent exactes, conformes et prêtes à être exploitées.
