# Présentation de DQS

> Découvrez ce qu'est Data Quality Sense, comment l'application fonctionne et pourquoi une architecture native Salesforce est déterminante pour vos données.

Source: https://dataqualitysense.com/fr/resources/using-dqs/dqs-overview/
Last updated: 2026-06-03

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## Qu'est-ce que Data Quality Sense ?

Data Quality Sense (DQS) est une application native Salesforce de profilage et d'analyse de la qualité des données. Elle vous aide à mesurer, comprendre et améliorer la qualité de vos données afin de garantir des décisions métier fiables et des jeux de données prêts pour l'IA.

DQS s'exécute entièrement dans Salesforce. Vos données ne quittent jamais la plateforme.

## Principaux facteurs de différenciation

### 100 % natif Salesforce

DQS est construit sur la plateforme Salesforce avec une architecture standard :

| Composant | Technologie |
|-----------|------------|
| Interface utilisateur | Lightning Web Components (LWC) |
| Configuration | Custom Metadata Types (CMT) |
| Traitement | Apex Batch Jobs |
| Stockage | Custom Objects |

**Pourquoi le natif est essentiel :**
- Vos données restent dans Salesforce (aucun export, aucune API externe)
- Utilise la sécurité et les permissions Salesforce existantes
- Aucune intégration à maintenir ou à dépanner
- Interface familière pour les utilisateurs Salesforce

### Aucun code requis

Configurez DQS à l'aide d'un assistant point-and-click. Aucun code Apex, aucune formule, aucune compétence technique requise.

Le Definition Builder vous guide à travers :
1. La sélection de ce qu'il faut mesurer
2. Le choix des champs à analyser
3. Le réglage des seuils et des règles
4. La revue et l'activation

Les administrateurs Salesforce peuvent configurer et lancer des analyses sans l'aide d'un développeur.

### Toutes les fonctionnalités incluses

DQS est un produit payant unique. Toutes les capabilities sont accessibles à tous les utilisateurs :

- Toutes les variantes de la dimension Data Quality
- AI Readiness (PII Detection)
- Motifs regex personnalisés
- Export CSV
- Planification et analyses récurrentes
- Mentor Panel — des recommandations contextuelles, en contexte, basées sur ce que chaque analyse vient de mesurer

La seule limite d'usage est le nombre d'analyses par org (configurable, 10 analyses par défaut).

## Ce que DQS mesure

DQS organise ses capabilities en deux dimensions :

### Dimension Data Quality

Contrôles classiques de qualité des données pour l'hygiène opérationnelle :

| Capability | Ce qu'elle mesure |
|------------|------------------|
| Complétude | Les champs obligatoires sont-ils remplis ? |
| Validité | Les valeurs respectent-elles les formats attendus ? |
| Unicité | Les enregistrements sont-ils distincts ? |
| Actualité | Les données sont-elles à jour ? |
| Cohérence | Les valeurs sont-elles uniformes ? |

### Dimension AI Readiness

Contrôle avancé pour la préparation à Agentforce et à l'IA :

| Capability | Ce qu'elle mesure |
|------------|------------------|
| PII Detection | Les données sensibles sont-elles protégées avant toute exposition à l'IA ? |

## Comment fonctionne DQS

### Le workflow DQS

1. **Définissez** ce qu'il faut analyser à l'aide du Definition Builder
2. **Configurez** les seuils et les règles de chaque capability
3. **Exécutez** des analyses qui traitent vos enregistrements par lots
4. **Examinez** les résultats avec leurs métriques et explorez en détail les enregistrements concernés
5. **Agissez** sur les constats — guidé par les recommandations contextuelles du Mentor Panel — pour améliorer la qualité des données
6. **Surveillez** les tendances dans le temps grâce aux analyses récurrentes

### Vue d'ensemble de l'architecture

```
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                     DEFINITION BUILDER                      │
│   Configurez quoi analyser, quels champs, quels seuils      │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              │
                              ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                   EXÉCUTION DES ANALYSES                    │
│   Batch Apex évalue les capabilities sélectionnées          │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              │
                              ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                   STOCKAGE DES RÉSULTATS                    │
│   Métriques en custom objects pour analyse et tendances     │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              │
                              ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                   DASHBOARD DES RÉSULTATS                   │
│   Consultez scores, enregistrements, export nettoyage       │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
```

### Modèle de traitement

DQS utilise Batch Apex pour le traitement, ce qui signifie :

- **Scalable** : traite des millions d'enregistrements
- **Encadré** : respecte automatiquement les limites Salesforce
- **En arrière-plan** : s'exécute sans bloquer les utilisateurs
- **Reprenable** : reprend en cas d'interruption

Le coût de traitement varie selon la capability :

| Niveau de coût | Exemples de capabilities | Remarques |
|------------|----------------------|-------|
| FAIBLE | Complétude, Validité | Contrôles de champs simples |
| MOYEN | Actualité, Cohérence, PII Detection | Analyse de motifs |
| ÉLEVÉ | Unicité | Comparaison entre enregistrements |

## Concepts clés

### Definition

Une Definition est votre contrôle de qualité des données configuré. Elle précise :

- Quel objet Salesforce analyser
- Quels champs inclure
- Quelles capabilities exécuter
- Quels seuils et règles appliquer
- Quels filtres pour restreindre le périmètre

Vous pouvez créer plusieurs Definitions pour différents objets ou cas d'usage.

### Capability

Une capability est un type spécifique de contrôle de qualité des données (Complétude, Validité, etc.). Chaque capability possède :

- **Variants** : différentes implémentations d'un même contrôle
- **Metrics** : ce qu'elle mesure (taux, comptages, scores)
- **Configuration** : les seuils et options que vous définissez

### Variant

Un variant est une implémentation spécifique d'une capability. Par exemple, Complétude propose :

- **Global Fill Rate** : pourcentage de complétude de base
- **Contextual Logic** : complétude avec règles conditionnelles

### Metric

Une metric est une mesure spécifique produite par une analyse. Exemples :

| Metric | Type | Exemple |
|--------|------|---------|
| Completeness Rate | Pourcentage | 85 % des enregistrements ont un Email renseigné |
| Invalid Count | Entier | 234 enregistrements ont un format d'e-mail invalide |
| Dominant Values | JSON | Top 5 des valeurs Industry les plus fréquentes |

## Pour commencer

### Étape 1 : installer depuis l'AppExchange

1. Rendez-vous sur Salesforce AppExchange
2. Recherchez « Data Quality Sense »
3. Cliquez sur « Get It Now » et suivez l'assistant d'installation
4. Attribuez le permission set DQS aux utilisateurs

### Étape 2 : créer votre première Definition

1. Ouvrez DQS depuis l'App Launcher
2. Cliquez sur « New Definition »
3. Suivez l'assistant pour configurer votre première analyse

Pour un guide détaillé, consultez le [Guide du Definition Builder](/fr/resources/using-dqs/definition-builder/).

### Étape 3 : lancer et examiner

1. Enregistrez votre Definition
2. Cliquez sur « Run Scan »
3. Attendez la fin du traitement
4. Examinez vos résultats

Consultez [Comprendre les résultats](/fr/resources/using-dqs/understanding-results/) pour vous guider dans l'interprétation.

## Étapes suivantes

- [Guide du Definition Builder](/fr/resources/using-dqs/definition-builder/) : configuration pas à pas
- [Lancer des analyses](/fr/resources/using-dqs/running-scans/) : exécution et suivi
- [Comprendre les résultats](/fr/resources/using-dqs/understanding-results/) : interpréter vos données