DataCollect

Notre logiciel de collecte de données est un système informatisé permettant de récolter et de stocker des données accessibles par voie électronique. Cette solution de collecte de données présente plusieurs avantages : elle ne nécessite pas de préparation ni de planification préalable au processus de collecte de données et elle ingère des données brutes qui peuvent être utilisées immédiatement pour construire des rapports, produire des analyses et mettre à jour des tableaux de bord. Notre outil de collecte de données est un substitut efficace à la saisie de données. La collecte de données mobiles en temps réel sert de source de données pour répondre aux besoins de visualisation des données des entreprises digitalisées. 

DataCollect, une solution unique sur le marché

La collecte de données est le processus de collecte et de mesure des informations qui présentent un intérêt pour l’entreprise. Elle met en place des processus systématiques et automatisés qui répondent aux questions des utilisateurs. Les solutions de collecte de données permettent également de vérifier certaines hypothèses et d’évaluer les résultats. De nombreux processus métier nécessitent des sources de données fiables qui résultent de l’accumulation de données validées. Les données collectées peuvent être quantitatives ou qualitatives. Leur intégrité est cruciale pour valider leur utilité. Un outil de collecte de données doit être aussi fiable que possible pour minimiser la possibilité d’erreur dans la production des résultats. 

Quatre types de méthodes de collecte de données

Il existe quatre types de méthodes de collecte de données : observationnelle, expérimentale, simulation et dérivée. Le type de données influe sur la façon dont elles sont gérées. Par exemple, les données irremplaçables nécessitent des procédures de sauvegarde spécifiques pour les données brutes. Dans le cas de la génération de données résultant d'une fusion d'autres sources de données, la corruption des données peut être une préoccupation centrale. La solution de collecte de données doit mettre en œuvre des procédures de contrôle strictes pour résoudre ces problèmes potentiels.

Les solutions de collecte de données peuvent ingérer des données brutes et des sources de données transformées

Les outils de collecte de données sont alimentés par des données d'observation. Les données collectées sont récoltées en rassemblant le champ de données des activités opérationnelles, financières, administratives et autres de l'entreprise. Les systèmes ERP et CRM sont la source de la plupart de ces données collectées observées. Le logiciel de collecte de données peut ingérer des données brutes de ces systèmes ou ingérer des données déjà transformées par ceux-ci. De plus en plus, des capteurs mesurent l'activité opérationnelle physique de l'entreprise pour produire des données en temps réel. Les données mobiles peuvent provenir d'une chaîne de production ou d'un bâtiment et de ses modules communicants utilisant l'IoT par exemple.

Collecte de données

La collecte de données peut se faire à la fois en ligne et hors ligne. Dans le premier cas, il s’agit de capturer en temps réel des informations d’intérêt diffusées à partir de flux de données brutes. Il peut s’agir de commandes passées en temps réel par des clients sur un site de commerce électronique. Lorsque la source de données n’est pas connectée, l’acquisition des données brutes se fait par extraction d’informations déjà stockées.  

Par exemple, les commerciaux peuvent extraire des données mobiles importantes de leurs bases de données de rendez-vous clients pour préparer leurs rapports commerciaux. 

Capture de données en temps réel

Les entreprises qui souhaitent une réactivité et une agilité accrues dans leurs processus commerciaux se tournent souvent vers la collecte de données mobiles. Ces données fournissent un aperçu rapide de l’évolution des situations opérationnelles. Elles sont généralement introduites dans les systèmes décisionnels de l’entreprise sous forme de données en temps réel pour un suivi continu, voire une analyse prédictive. Cette connexion entre le logiciel de collecte de données et les systèmes d’entreprise tels que CRM et ERP est automatisée au moyen de plugins logiciels permettant de collecter des données brutes. Ce flux de collecte de données mobiles est étroitement couplé à des systèmes d’apprentissage automatique en continu pour mettre à jour l’ensemble du pipeline de données de l’entreprise à l’aide de MLOps. 

Collecte de données hors ligne

L’un des principaux avantages des solutions de collecte de données est la possibilité de collecter des données hors ligne, même en déplacement. Les fonctionnalités des plateformes de collecte de données hors ligne permettent aux utilisateurs qui travaillent dans des endroits où l’internet n’est pas fiable de stocker une sauvegarde des données collectées sur leur appareil mobile et de les télécharger dès qu’une connexion réseau est disponible. L’outil de collecte de données prend ensuite en charge le transfert et le rapprochement des données avec leurs emplacements de stockage dans l’infrastructure numérique de l’entreprise. 

Que faire ensuite des données collectées?

La plateforme de collecte de données est un logiciel qui fournit une source de vérité unique et fiable pour les systèmes d’information de l’entreprise. À ce titre, elle ingère les données en les transformant dans les formats souhaités. Elle évite également les doublons et veille, dans la mesure du possible, à corriger les erreurs commises lors de la saisie des données. Les données collectées et validées sont ensuite disponibles pour être utilisées avec des logiciels de visualisation et pour être analysées afin de faire des prédictions. LOAMICS est un leader dans son domaine grâce à cette intégration unique et rigoureuse de solutions de collecte de données intelligentes et des différentes plateformes basées sur l’IA qui les traitent. 

Fournir une visualisation à 360° personnalisée

Tous les data scientists ou ingénieurs en IA vous le diront, ils passent le plus clair de leur temps à construire des ensembles de données. La propreté, la fiabilité et l'interprétabilité des données dépendent de la fiabilité des modèles qu'ils construisent.

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Notre plateforme LOAMICS-DataCollect vous garantit les meilleures sources d’information pour tous vos traitements en aval. Elle est la pierre angulaire sur laquelle repose notre suite d’outils. Ils transforment rapidement votre entreprise à forte intensité de données en une entreprise numérisée et pilotée par les données.

LOAMICS-DataLake

Une fois ingéré en temps réel, un volume illimité de données, quel que soit leur format, est transformé en une source de vérité unique, homogène et créatrice de valeur. LOAMICS-DataLake l'expose via des métadonnées qui rendent inutile la réplication de vos données propriétaires.

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Vos informations sont prêtes à être utilisées immédiatement pour l’analyse et l’intelligence artificielle. LOAMICS-AlgoEngine les connecte et les analyse en temps réel. Vous pouvez générer des aperçus personnalisés disponibles pour tous les utilisateurs de l’entreprise. Créez votre propre bibliothèque d’algorithmes intelligents, véritables leviers de croissance, pour accroître votre performance industrielle. 

LOAMICS

Collecter, enrichir et analyser les données pour offrir une vision unique de votre entreprise est notre objectif. Avec la suite d'applications LOAMICS, entrez dans l'ère du numérique et permettez à vos données de faire partie intégrante de votre capital, de vos ressources industrielles et commerciales.

Découvrez nos offres

01 DataLake

Fournit un accès à toutes les métadonnées (données contextuelles) dans un système de valeurs clés. Stocker et accéder aux données propriétaires dans un système unique, élastique et évolutif, hébergé au sein de l'organisation. Les données sont prêtes à être exposées sans qu'il soit nécessaire de les répliquer. Ces données sont préparées pour l'analyse et l'intelligence artificielle.

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02 AlgoEngine

Connectez, traitez et analysez les données en temps réel pour générer des informations qui répondent à tous les besoins des utilisateurs finaux au sein de l'organisation. Gérer un workflow et une bibliothèque d'algorithmes qui peuvent être enrichis en permanence. Partager les connaissances en mettant à disposition ou en échangeant les " bonnes " données. Industrialiser les processus de connexion des algorithmes aux données pour tous vos besoins.

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