Une migration ERP, un déploiement Fabric ou un projet IA hérite de chaque erreur déjà présente dans vos données.
Aucun de ces projets ne corrige les mauvaises données par lui-même. Ils les déplacent, ou construisent par-dessus. Pearstop nettoie et structure d'abord les données de référence, que le projet soit une migration ERP, un déploiement Microsoft Fabric, une initiative IA, ou l'unification de chaque ligne de service sur un contrat FM pluriannuel unique.
Les données de référence sont arrivées erronées. Personne ne l'a remarqué pendant des années.
Nous sommes globalement satisfaits de ce que nous avons vu, mais peut-être attendions-nous un peu plus, dès le départ, de ce qui était possible avec les données.
Les données de référence ne sont pas neutres. Elles portent les erreurs de celui qui les a saisies, multipliées sur chaque site et chaque année depuis. Un numéro de pièce fabricant erroné, un nom orthographié de deux façons différentes selon le système utilisé ce jour-là. Rien de tout cela n'apparaît avant que vous ne tentiez de construire par-dessus : le migrer vers Microsoft Fabric, le connecter à un modèle d'IA, ou comparer les coûts de nettoyage aux coûts de services techniques sur le même contrat FM intégré. Les trois échouent pour la même raison. Les données sous-jacentes n'étaient en réalité jamais deux fois les mêmes.
- Les données de référence sont erronées avant même d'atteindre un nouveau système, s'accumulant sur les sites et les années avant que quiconque ne le remarque
- Chaque ligne de service, ou chaque système source, rapporte dans son propre format, si bien qu'aucun jeu de données structuré unique n'existe pour migrer, modéliser ou analyser
- Une migration ERP, un déploiement Fabric ou un pilote IA livre moins que prévu, parce que les données de référence sous-jacentes étaient déjà défaillantes avant le début du projet
- La réconciliation manuelle a lieu à chaque cycle de reporting ou à chaque lancement de projet, et repart de zéro la fois suivante
De systèmes sources dispersés à un jeu de données unique
Le système vérifie, nettoie et standardise vos données sur chaque source qui l'alimente, et s'améliore avec le temps à mesure que votre équipe l'utilise.
Ingestion, par source
Connectez les données de chaque système via API ou CSV, dans le format où elles arrivent déjà, qu'il s'agisse d'un module ERP, d'un registre d'actifs, ou des lignes de service d'un contrat de facilities (nettoyage, services techniques, sécurité, restauration).
Standardiser et réconcilier
La nomenclature, le codage et les données de référence sont corrigés et standardisés sur chaque source, afin que le même équipement ou le même fournisseur apparaisse identique partout.
Signaler et vérifier
Les éléments hors des seuils de confiance sont signalés à votre équipe. Les décisions alimentent le moteur en retour, ce qui réduit la file d'attente au fil du temps.
Ce que des données propres rendent possible
Des décisions que vous pouvez défendre
Un seul rapport au niveau du contrat, pas cinq
Des initiatives ERP, Fabric et IA qui fonctionnent
“Vous vous sentez un peu cloisonné, n'est-ce pas ?”
Qu'est-ce que l'automatisation de la qualité des données et pourquoi est-ce important avant une migration ERP, un déploiement Fabric ou une initiative IA ?
L'automatisation de la qualité des données utilise des règles, du machine learning et des grands modèles de langage pour identifier et corriger les erreurs dans les jeux de données opérationnels sans intervention manuelle. Une migration ERP déplace les données telles quelles. Un déploiement Fabric ou une initiative IA suppose que les données sous-jacentes sont déjà structurées. Ni l'un ni l'autre ne corrige ce qui était erroné au départ. Pour les prestataires de services techniques et de FM gérant plusieurs lignes de service, le nettoyage, les services techniques, la sécurité et la restauration arrivent chacun dans un format différent, avec des données de référence souvent erronées dès le départ. Pearstop a corrigé les données de référence des fournisseurs et des équipements pour des prestataires FM, dont SPIE, en standardisant la nomenclature entre les lignes de service et les sites, afin que le même jeu de données propre puisse alimenter une migration, un modèle d'IA ou un seul rapport au niveau du contrat au lieu de cinq rapports distincts.
Questions fréquentes
En quoi est-ce différent du simple fait de construire un tableau de bord sur ce que nous avons déjà ?
Un tableau de bord affiche ce qui se trouve en dessous. Si les données de référence du nettoyage et des services techniques ne décrivent pas réellement la même chose, le tableau de bord ne fait qu'afficher cette incohérence plus rapidement. Pearstop corrige les données elles-mêmes, afin que ce qu'affiche le tableau de bord soit réel.
Toutes nos lignes de service doivent-elles être sur le même système pour que cela fonctionne ?
Non. Les données de chaque ligne de service sont ingérées là où elles se trouvent déjà, dans le format où elles arrivent déjà. La standardisation a lieu après l'ingestion, pas comme condition préalable pour démarrer.
Prêt à corriger les données à la base de votre prochain projet ?
Parlez à un commercial. Nous vous montrerons exactement où vos données feraient échouer aujourd'hui une migration ERP, un déploiement Fabric ou une initiative IA.
