● Capacités de DataProof
L'incohérence entre ses banques existe déjà. Cela n'a pas encore causé de problème visible.
DataProof se connecte à ses bases de données, applique les règles métier de l’opération et identifie les incohérences avant qu’elles ne deviennent des erreurs de production. Chaque trouvaille est accompagnée de preuves prêtes à l’emploi.
Banques prises en charge
Valider dans plusieurs technologies avec un moteur de règles unique
DataProof fonctionne comme une couche de validation sur l’infrastructure que vous avez déjà. Pas de remplacement bancaire, aucune migration n’est requise.
PostgreSQL
Oracle
MySQL
SQL Server
Trino
AWS RDS
Azure SQL
Validation intrabancaire
Vérifie les tables, les colonnes, les domaines et les dépendances au sein de la même banque. Largement utilisé pour le contrôle de la qualité après un chargement de données ou pour confirmer que les domaines réglementés sont respectés.
Validation interbancaire
Il compare deux banques différentes, même s’il s’agit de technologies différentes. Conçu spécialement pour les migrations par étapes, lorsque le système hérité et le nouveau besoin de vivre ensemble pendant une période.
Que valide DataProof
Six types d'incohérences qu'une seule exécution de DataProof peut identifier
Domaine
Les valeurs respectent les listes, les fourchettes et les normes réglementaires, en plus du type technique.
Dépendance
Si mode = crédit, le taux ne peut jamais être nul. Une logique impossible détectée.
État complet
Champs obligatoires pour le processus, pas seulement technique non nul.
Unité
Les clés commerciales doublons qui subiraient des contraintes techniques.
Cohérence croisée
Le solde de la table des soldes correspond-il à la somme des mouvements ? DataProof le vérifie.
Calcul
Retraite les intérêts, les frais et les totalisateurs. Détecte l’arrondi et la mauvaise logique.
Comment cela fonctionne
De la connexion au rapport de preuve en 3 étapes
01
Connect with scope control
Informations d’identification en lecture seule. Intégration native avec Azure AD et AWS S3. il contrôle l’accès ; L’entreprise définit les règles.
02
Configurer les règles métier sans code
La conformité modifie les domaines, les dépendances et les cohérences de l’interface. sans vous ouvrir d’appel à chaque ajustement.
03
Agir avec des preuves passibles de droits
Colonne, ligne, clé, règle, valeur. enregistrements problématiques ségrégués ; En bonne santé, suivez le flux immédiatement.
Cas d’utilisation
Où la validation des bases de données génère une valeur immédiate
APRÈS-charge ETL/Pipeline
Migration vers le nouveau noyau bancaire ou ERP
Vérification des domaines réglementés
Qualité pour l’analyse et la BI
Répliques et environnements de contingence
La différence dans la pratique
Avec une approche Dataproof vs.
Sans DataProof
L’erreur commerciale passe par la validation technique d’ETL. Les conséquences apparaissent dans le processus, dans le rapport ou dans la notification de l’organisme de réglementation… trop tard.
Avec DataProof
Validation commerciale appliquée après chaque chargement. L’incohérence est séparée de preuves. Un lot sain suit immédiatement. La conformité a le rapport prêt.
Foire aux questions sur la validation de la base de données
DataProof nécessite-t-il un accès en écriture à la base de données ?
Non. Accédez uniquement avec des autorisations de lecture. La rédaction d’enregistrements dans les preuves se produit dans l’environnement DataProof, jamais directement dans la banque validée.
Quelle est la différence entre les contraintes de la base de données et DataProof ?
Les contraintes valident la structure technique (type, taille, non nulle, clé étrangère). DataProof valide la logique métier : dépendances, calculs, domaines réglementaires, cohérence entre les tableaux. Ce sont des couches complémentaires.
Dataproof a-t-il un impact sur la performance de la banque en production ?
Non. Utilise une lecture optimisée avec une fenêtre de données et un parallélisme contrôlé. Pour un volume élevé, disponible sur site avec une infrastructure dédiée.
Comment les règles de mise à jour de l'entreprise lors de l'évolution de la réglementation ?
Directement dans l’interface DataProof, sans dépendre du développement. Lorsque le manuel BACEN est mis à jour, la conformité ajuste les règles le même jour.
Combiner les capacités
Chaîne de qualité complète
Réconciliation multi-sources
Après avoir validé chaque banque, comparez-les entre elles ou avec des fichiers et des API. Une chaîne de qualité complète.
Dispositions réglementaires
Validez les données à la source (base de données) avant de générer les fichiers destinés au BACEN ou à l’Administration Fiscale Fédérale. Une protection de bout en bout pour vos processus réglementaires.
Étape suivante
Vous voulez savoir quelles incohérences existent aujourd'hui parmi vos banques avant qu'elles ne deviennent une erreur de production ?
Diagnostic gratuit : nous cartographions le premier flux de validation avec le plus grand risque dans votre environnement.