Collecte de données

La capacité à exploiter un maximum de données pertinentes est un enjeu pour améliorer la connaissance et le pilotage de votre activité. Open Data, données sectorielles, tarifs de vos concurrents : les données sont éparses, hétérogènes et se trouvent parfois en dehors de votre organisation. Notre plateforme de scraping, fruit de 2 ans de R&D, permet d’automatiser la récupération et l’extraction de données sur le web, dans la durée.
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Scrapping de données web

La capacité à exploiter un maximum de données pertinentes est un enjeu pour améliorer la connaissance et le pilotage de votre activité.

De nombreuses données utiles pour mieux comprendre le comportement de vos clients, leur décision d’achat ou le fonctionnement de vos processus sont accessibles sur le web : open data, données sectorielles, météo, registre des sociétés, forums, avis clients, tarifs de vos concurrents.

Il existe sur le marché de nombreuses solutions de scrapping parfois libres d’utilisation. Ces solutions peuvent répondre à votre problématique, pour une utilisation ponctuelle ou personnelle. Mais elles se révéleront bien souvent insuffisantes dans le cadre d’un usage industriel ou professionnel pour différentes raisons :

  • limitation du nombre de pages scrappées
  • scripts à adapter à chaque modification du site
  • exports des données et interconnexions limitées

C’est pourquoi nous avons développé des compétences poussées en scrapping afin d’enrichir les données de nos clients, soit pour un usage direct des données récupérées, soit pour améliorer la précision d’algorithmes de prévisions.

Notre plateforme de scrapping repose sur une technologie propriétaire qui nous permet aujourd’hui de proposer à nos clients des prestations de scrapping avancées, sur mesure, en mode Saas, indétectables, sur quasiment n’importe quel site Internet.
Les données collectées sont directement mises à votre disposition.

Objets connectés

Retail, industrie, santé etc. la vague IoT n’a épargné aucun secteur. La collecte de ces données se révèle généralement plus complexe parce que ce sont des données temps réel et de qualité incertaine. Beaucoup de données sont remontées en très peu de temps, générant ainsi des problématiques spécifiques liées à la capacité de stockage, de traitement et aux temps de réponse des bases et des applications qui en dépendent. Les analyses des données issues de capteurs constituent également une discipline à part entière dans l’univers de la Data Science, celui des Time Series.

Vous vous posez des questions sur l’usage de vos données issues d’objets connectés ? Sur le choix des dispositifs de comptage à déployer ? Sur l’architecture à mettre en place ? Sur les outils à utiliser pour révéler leur valeurs et optimiser leurs traitements ?
Contactez-nous pour discuter de vos problématiques avec nos Datasultants.

Données métier en silos

La plupart de vos données sont stockées dans des bases de données applicatives qui ne communiquent pas forcément entre elles. Les données sont organisées en silos métier et ne sont pas ou peu centralisées.
Dans le cadre de nos missions nous sommes systématiquement amenés à décloisonner ces données pour les croiser et en extraire de la valeur. Peu importe où elles sont, sous quel format et dans quelle base : nous nous adaptons à toutes les technologies et aux différents niveaux d’accessibilité.

Mais attention, le décloisonnement de l’information n’est pas une fin en soi. C’est simplement un moyen de répondre aux besoins des Métiers qui sont de plus en plus amenés à travailler sur des projets transverses nécessitant des données d’autres départements.
Dans les faits, ce cloisonnement de l’information est également accentué par l’utilisation d’outils Saas dont les données sont stockées dans le Cloud.
Bien que ces systèmes tiers mettent à disposition des API pour récupérer facilement les données, la création d’un data model métier, unique et propre à votre organisation, est indispensable pour assurer une harmonisation de toutes vos données métier.

Nos équipes de Datasultants sont spécialisées sur ces problématiques classiques liées à la collecte de données au sens large. La création de valeur passe par les usages, mais elle n’est rendue possible que par la mise en place de solutions techniques adaptées, dans le respect des lois et règlements en vigueur comme la RGPD.