Spectrum Quality

Assurez-vous que vos données sont précises, valides et complètes pour mieux comprendre vos clients et mieux interagir avec eux.

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Validation et normalisation des données

Extrayez et normalisez vos données en toute confiance, quels que soient les formats et données d’entrée.

Normalisez toutes vos informations, y compris celles des personnes morales et physiques, qu’elles soient structurées ou non.  Notre approche s’appuie du machine learning supervisé basé sur des techniques de réseaux neuronaux. Elle vise à comprendre la structure et les variations des différents types d’informations pour pouvoir analyser les données de manière automatisée.

Il s’agit de la solution idéale pour les clientèles internationales imposant une normalisation et une translittération des données sur plusieurs niveaux, pour plusieurs langues et pour des termes culturellement spécifiques, notamment en arabe, chinois, japonais et coréen.

Notre système de traitement avancé permet également d’extraire des informations depuis n’importe quel texte en langage naturel, puis d’attribuer des catégories à ce texte non structuré. Grâce à des modèles pré-entraînés, vous pouvez extraire des entités et poursuivre l’apprentissage et la personnalisation de ces modèles pour identifier des entités spécifiques de tout domaine ou type.

Étude de cas client – Des données de meilleure qualité permettent à L’Occitane de renforcer la personnalisation de sa relation clients

Reconnaissance des noms et mise en correspondance avancée

Normalisez, mettez en correspondance, dédoublonnez, dédupliquez, analysez et consolidez. Il est essentiel de comprendre les noms des personnes et organisations du monde entier pour proposer une expérience riche tout en réduisant le risque et les coûts inutiles.

Appuyez-vous sur une base de données complète de noms de familles, de prénoms et leurs variantes, d’ethnicités et de code de genre (y compris pour les langues arabes et asiatiques) pour repérer facilement les erreurs de saisie, les écritures alternatives et les abréviations dans leur format natif ou romanisé (pour le Japon, la Chine et la Corée).

Spectrum Quality utilise des algorithmes phonétiques sophistiqués basés sur la distance et spécifiques à chaque pays pour analyser de manière poussée les données B2B et B2C, extraire des données et faire correspondre de manière flexible des noms internationaux pour plus de 200 pays, en tenant compte de millions de variations de noms.

Vous pouvez utiliser notre base de données complète d’entreprises pour identifier les entités légales en indivision, les abréviations, les contacts dont les noms varient et les intitulés de poste.

Étude de cas client : avec des acheteurs globe-trotters qui s’attendent à être reconnus où qu’ils aillent, des marques de luxe se concentrent sur la qualité de leurs données client

Spectrum Quality
Exemple de problèmes de qualité de données client
Gestion collaborative des données

Corrigez, approuvez et réintégrez les exceptions dans vos processus de gestion de la qualité des données pour que votre organisation puisse avoir confiance dans l’intégrité de ses données.

Notre framework collaboratif basé sur des interfaces Web permet une gouvernance des données efficace en simplifiant le processus manuel d’examen et de correction des enregistrements d’exception.

Avec Spectrum Quality, vous pouvez :

  • Évaluer des enregistrements par rapport à un ensemble de conditions afin de déterminer s’ils nécessitent une validation ou correction manuelle
  • Injecter les enregistrements d’exception dans le référentiel des exceptions pour révision manuelle
  • Retraiter les enregistrements d’exception déjà corrigés par un Data Steward
  • Utiliser le portail Business Steward, un tableau de bord Web contenant des statistiques et graphiques
  • Utiliser le résultat de votre gestion des exceptions pour affiner les modèles de data matching générés par Smart Data Quality (utilisant des techniques de machine learning)

Étude de cas client : une banque de Nouvelle-Angleterre transforme son expérience client en créant une vision unifiée

Connecteurs CRM et ERP pour la gestion de qualité des données

Vous pouvez intégrer les processus de gouvernance et de gestion de la qualité des données au front-end à l’aide de modules complémentaires natifs pour les systèmes CRM et ERP les plus populaires, à savoir : Salesforce, SugarCRM, NetSuite, Microsoft Dynamics et SAP.

Intégrez la gestion de la qualité des données au point d’entrée ou à un processus de traitement par lot pour donner accès à des données précises et fiables permettant de prendre de meilleures décisions, plus efficacement.

Ensuite, à l’aide de nos modules complémentaires natifs et prêts à l’emploi, vous obtiendrez très facilement une image consolidée de vos clients, fournisseurs et contacts.

Vous pouvez valider et enrichir en toute simplicité des adresses dans plus de 250 territoires en vous appuyant sur des sources de données postales et non postales, ainsi que sur des géolocalisations, pour atteindre un niveau de qualité inégalé et déterminer immédiatement si une distribution est possible à l’adresse qui vous intéresse. Par ailleurs, vous avez la possibilité de fusionner les enregistrements en double afin de les mettre à jour et les rapprocher. Vous serez alors en mesure de proposer une expérience omnicanale personnalisée et de meilleure qualité, mais aussi d’assurer l’intégrité des données.

Étude de cas client – Poste Maroc utilise Spectrum pour réduire le nombre de courriers non délivrables partout dans le pays

Avantages

Précision extensible
Vérifiez et normalisez des volumes importants de données pour créer des profils, associations et enrichissements complets.
Options de déploiement flexibles
Profitez d'une conception ouverte compatible avec votre infrastructure, qu'il s'agisse de serveurs centralisés ou de plateformes Big Data.
Machine learning
Améliorez en continu la vitesse, la précision et le traitement pour assurer l'intégrité des données et la résolution des entités.
Génération rapide de valeur
Bénéficiez d'une plateforme unifiée conçue et configurée pour être facile à utiliser.

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