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Ingestion
Connectez vos sources de données via API ou CSV. N'importe quel format, n'importe quel système — de SAP et Oracle aux exports Excel et bases de données héritées.
Data quality
Des données propres sont le fondement de chaque bonne décision.
Pearstop nettoie, standardise et enrichit automatiquement vos données opérationnelles afin que vos équipes, systèmes et partenaires travaillent tous à partir de la même source fiable plutôt que de leur propre version de la vérité.
Le problème
Vos données existent techniquement. Mais elles ne sont pas utilisables.
La plupart des entreprises techniques ont beaucoup de données. Le problème est qu'elles sont incohérentes, fragmentées et incomplètes. Le même fournisseur est enregistré de six façons différentes. Les noms d'actifs varient selon les sites. Les catégories sont appliquées différemment par différentes équipes. Et le résultat est que personne ne fait confiance aux données, donc personne n'agit dessus.
- ×Les dénominations incohérentes rendent impossible l'agrégation des données entre sites, équipes ou périodes
- ×Les valeurs manquantes dans les champs critiques bloquent le traitement automatisé et le reporting
- ×Les enregistrements en double gonflent les comptages, faussent les analyses et érodent la confiance dans les rapports
- ×Le nettoyage manuel des données est coûteux, lent et crée de nouvelles erreurs tout en corrigeant les anciennes
Le problème
Contrôle qualité automatisé à grande échelle
Le système vérifie, nettoie et améliore automatiquement vos données — et s'améliore au fil du temps à mesure que votre équipe l'utilise.
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Nettoyage automatique
Le moteur résout automatiquement 95 % des erreurs — fautes d'orthographe, mauvais placement de champ, enregistrements en double, valeurs manquantes — sans intervention humaine.
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Signalement et révision
Les éléments hors des seuils de confiance sont signalés à votre équipe. Vos décisions sont directement réintégrées dans le moteur — ainsi la file d'attente diminue au fil du temps.
Ce que des données propres rendent possible
Des décisions que vous pouvez défendre
Quand vos données sont propres et cohérentes, les insights qui en résultent sont suffisamment fiables pour agir dessus — et pour les expliquer à un directeur financier.
Un reporting qui fonctionne vraiment
Un reporting financier et opérationnel à l'échelle de l'entreprise sans la réconciliation manuelle qui se produit actuellement chaque mois avant la publication des chiffres.
Des initiatives IA et Fabric qui fonctionnent
Les outils IA, Copilot et Microsoft Fabric nécessitent tous des données propres et structurées. Résoudre la data quality n'est pas un luxe pour ces initiatives — c'est le prérequis.
Qu'est-ce que l'automatisation de la data quality et comment fonctionne-t-elle en pratique ?
L'automatisation de la data quality utilise des règles, l'apprentissage automatique et des grands modèles de langage pour identifier et résoudre les erreurs dans les ensembles de données opérationnelles sans intervention manuelle. Pour les entreprises de Hard Services, de construction et de fabrication, les problèmes de data quality les plus courants sont les conventions de nommage incohérentes, les valeurs manquantes dans les champs critiques, les enregistrements en double entre systèmes et les données de dépenses qui n'ont jamais été catégorisées selon une norme comme l'UNSPSC. Le moteur à quatre couches de Pearstop traite automatiquement 95 % de ces problèmes, ne signalant que les éléments où la révision humaine apporte une réelle valeur ajoutée — et apprenant de chaque décision prise par votre équipe pour réduire cette file de révision au fil du temps.
Nos données d'actifs fonctionnaient pour les techniciens sur site. Elles ne fonctionnaient pas pour quiconque essayait de planifier la maintenance ou d'effectuer des analyses. Pearstop a réglé ça.
Prêt à résoudre votre problème de data quality ?
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