Comment fonctionnent les analyses
Lorsque vous lancez une analyse, DQS traite vos enregistrements Salesforce au regard des capabilities que vous avez configurées. L’analyse s’exécute en arrière-plan grâce à Salesforce Batch Apex : vous pouvez donc continuer à travailler pendant le traitement.
DQS respecte automatiquement les limites des governor limits de Salesforce. Votre org reste réactif pendant les analyses.
Lancer une analyse manuelle
Démarrer une analyse
- Ouvrez DQS depuis l’App Launcher
- Repérez votre Definition dans la liste
- Cliquez sur Run Scan (ou l’icône de lecture)
- Confirmez pour démarrer
L’analyse commence le traitement immédiatement.
Indicateurs de statut d’analyse
| Statut | Icône | Signification |
|---|---|---|
| Queued | Horloge | En attente de démarrage |
| Processing | Roue de progression | En cours d’exécution |
| Completed | Coche | Terminée avec succès |
| Failed | X | Une erreur s’est produite |
Voir les analyses en cours
L’écran d’accueil de DQS affiche toutes les analyses en cours :
- Le nom de la Definition
- Le pourcentage de progression
- Les enregistrements traités / total
- Le temps écoulé
- Le temps restant estimé
Comprendre la progression
Suivi de la progression
DQS traite les enregistrements par lots (batches). La barre de progression indique :
- Les batches terminés sur le nombre total de batches
- Les enregistrements traités sur le nombre total d’enregistrements
- La capability en cours d’évaluation
Exemple : « Processing batch 5 of 12 (2 500 of 6 000 records) - Completeness »
Ordre de traitement
DQS évalue les capabilities dans cet ordre :
- Complétude (contrôles de champs rapides)
- Validité (correspondance de motifs de format)
- Actualité (comparaisons de dates)
- Cohérence (conformité des valeurs)
- Unicité (détection des doublons)
- Capabilities AI Readiness
Les capabilities les moins coûteuses s’exécutent en premier afin de fournir un retour rapide.
Temps estimé
La durée d’une analyse dépend de :
| Facteur | Impact |
|---|---|
| Nombre d’enregistrements | Plus d’enregistrements = temps plus long |
| Nombre de champs | Plus de champs = temps plus long |
| Coût des capabilities | Les capabilities à coût ÉLEVÉ prennent plus de temps |
| Charge de l’org | Les orgs sollicités traitent plus lentement |
Cadences de traitement typiques :
| Nombre d’enregistrements | Temps estimé |
|---|---|
| 1 000 | Moins d’une minute |
| 10 000 | 2 à 5 minutes |
| 100 000 | 15 à 30 minutes |
| 1 000 000+ | 1 à 2 heures |
Ce ne sont que des estimations. Le temps réel varie selon les capabilities sélectionnées et l’activité de l’org.
Coûts de traitement
Chaque capability a un coût de traitement qui influe sur la durée de l’analyse.
Niveaux de coût
| Coût | Capabilities | Remarques sur le traitement |
|---|---|---|
| FAIBLE | Complétude, Validité | Contrôles de champs simples par enregistrement |
| MOYEN | Actualité, Cohérence, PII Detection | Analyse de motifs et calculs de dates |
| ÉLEVÉ | Unicité | Comparaisons entre enregistrements |
Calcul du coût
Le récapitulatif de la Definition affiche le coût total estimé :
- Faible — toutes les capabilities sélectionnées sont à coût FAIBLE
- Moyen — au moins une capability à coût MOYEN
- Élevé — au moins une capability à coût ÉLEVÉ
Astuce : pour votre première analyse sur un grand jeu de données, commencez uniquement avec des capabilities à coût FAIBLE. Ajoutez les capabilities à coût ÉLEVÉ une fois que vous avez compris votre point de référence.
Détails du traitement par lots
Comment fonctionne Batch Apex
DQS utilise Salesforce Batch Apex pour traiter les enregistrements. Voici ce que cela implique :
- Les enregistrements sont répartis en batches (par défaut : 200 enregistrements par batch)
- Chaque batch est traité indépendamment
- Si un batch échoue, les autres se poursuivent
- Les governor limits sont réinitialisées entre les batches
Cette approche permet à DQS de :
- Traiter des millions d’enregistrements
- Respecter les limites de Salesforce
- S’exécuter sans bloquer les utilisateurs
- Reprendre en cas d’interruption
Governor limits de Salesforce
Batch Apex impose ces limites clés :
| Limite | Valeur | Remarques |
|---|---|---|
| Nombre max. de batch jobs en file | 5 | DQS utilise 1 job par analyse |
| Enregistrements via QueryLocator | 50 millions | Largement suffisant pour la plupart des orgs |
| Exécutions de batch quotidiennes | 250 000 | Tous batch jobs confondus dans l’org |
DQS est conçu pour rester bien en deçà de ces limites.
Optimisation de la taille des batches
DQS ajuste la taille des batches selon la complexité des capabilities :
| Type de capability | Taille du batch |
|---|---|
| Coût FAIBLE uniquement | 200 enregistrements |
| Coût MOYEN inclus | 200 enregistrements |
| Coût ÉLEVÉ inclus | 100 enregistrements |
Des batches plus petits pour les capabilities complexes évitent les erreurs de timeout.
Gérer les grands jeux de données
Jeux de données de plus de 100 000 enregistrements
Pour les grands jeux de données, suivez ces pratiques :
- Utilisez des filtres pour restreindre le périmètre
- Commencez par les capabilities à coût FAIBLE
- Lancez les analyses en heures creuses lorsque c’est possible
- Surveillez la progression pour détecter d’éventuels problèmes
Jeux de données de plus d’un million d’enregistrements
Pour les très grands jeux de données :
- Segmentez vos données à l’aide de plusieurs Definitions avec filtres
- Planifiez les analyses pendant les fenêtres de maintenance
- Exécutez les capabilities séparément si nécessaire
- Utilisez la segmentation pour traiter les données en parallèle
Exemple de segmentation :
- Definition A : Contacts où Region = ‘Americas’
- Definition B : Contacts où Region = ‘EMEA’
- Definition C : Contacts où Region = ‘APAC’
Conseils de performance
| Conseil | Bénéfice |
|---|---|
| Moins de champs par Definition | Traitement plus rapide |
| Utiliser des filtres d’enregistrements | Jeu de données à analyser plus petit |
| Exécuter séparément les capabilities à coût ÉLEVÉ | Meilleure visibilité sur la progression |
| Planifier en heures creuses | Moins de concurrence sur les ressources |
Fin de l’analyse
Notifications de fin
Lorsqu’une analyse se termine, vous recevez :
- Une notification dans l’application — l’icône en forme de cloche signale de nouveaux résultats
- Une notification par e-mail — un récapitulatif envoyé à votre adresse e-mail
- Une mise à jour de l’écran d’accueil — le statut passe à Completed
Voir les résultats
Cliquez sur une analyse terminée pour voir :
- Le score global de qualité
- Les scores par dimension
- Le détail des métriques
- L’exploration en détail des enregistrements concernés
Consultez Comprendre les résultats pour vous guider dans l’interprétation.
Historique des analyses
DQS conserve un historique de toutes les analyses pour chaque Definition :
- Date et heure
- Durée
- Nombre d’enregistrements
- Score global
- Comparaison avec l’analyse précédente
Servez-vous de l’historique pour suivre les progrès dans le temps.
Planifier des analyses
Vous pouvez planifier des analyses récurrentes pour automatiser le suivi de la qualité des données.
Configurer une planification
- Ouvrez votre Definition
- Cliquez sur Schedule (icône d’horloge)
- Choisissez la fréquence :
- Quotidienne
- Hebdomadaire (sélectionnez le jour)
- Mensuelle (sélectionnez la date)
- Définissez l’heure de début
- Cliquez sur Save Schedule
Bonnes pratiques de planification
| Fréquence | Cas d’usage |
|---|---|
| Quotidienne | Saisie de données à fort volume, suivi de qualité critique |
| Hebdomadaire | Suivi de qualité standard, analyse de tendances |
| Mensuelle | Reporting de direction, audits de conformité |
Astuce : planifiez les analyses en heures creuses (tôt le matin ou le week-end) afin de minimiser l’impact sur les utilisateurs.
Gérer les planifications
Depuis la page de détail de la Definition :
- Edit — modifier la fréquence ou l’heure
- Pause — suspendre temporairement sans supprimer
- Resume — relancer une planification suspendue
- Delete — supprimer entièrement la planification
Limites de planification
Les analyses planifiées sont accessibles à tous les utilisateurs, sans plafond sur le nombre de planifications que vous pouvez configurer.
Annuler une analyse
Comment annuler
- Repérez l’analyse en cours sur l’écran d’accueil
- Cliquez sur l’icône d’arrêt (ou Cancel)
- Confirmez l’annulation
Ce qui se passe en cas d’annulation
- Le traitement s’arrête après le batch en cours
- Les résultats partiels sont enregistrés
- Le statut passe à « Canceled »
- Vous pouvez consulter les données partielles collectées
Les analyses annulées ne sont pas décomptées des limites.
Dépannage
« Scan queued but not starting »
Cause : d’autres batch jobs sont en cours d’exécution dans votre org.
Solution : attendez la fin des autres jobs. Salesforce autorise au maximum 5 batch jobs simultanés.
Vérification : Setup > Apex Jobs pour voir ce qui est en cours d’exécution.
« Scan failed »
Cause : généralement un problème de données ou de permissions.
Solution :
- Vérifiez le message d’erreur dans les détails de l’analyse
- Assurez-vous que vous avez accès à l’objet et aux champs
- Vérifiez l’absence d’erreurs dans les conditions de filtre
- Essayez de lancer l’analyse avec moins d’enregistrements
« Scan taking too long »
Cause : grand jeu de données ou capabilities à coût ÉLEVÉ.
Solution :
- Laissez l’analyse se terminer (elle finira par aboutir)
- Ajoutez des filtres pour réduire le nombre d’enregistrements
- Retirez les capabilities à coût ÉLEVÉ
- Planifiez l’analyse en heures creuses
« Results don’t show all records »
Cause : les conditions de filtre ont exclu certains enregistrements.
Solution : revoyez et ajustez les filtres de votre Definition.
Étapes suivantes
- Comprendre les résultats : interpréter les données de vos analyses
- Guide du Definition Builder : modifier votre Definition
