DISTRIBUTEUR DE PRODUITS PROMOTIONNELS
Automatiser la classification des données avec l’analyse NLP
Comment le Natural Language Processing, ou NLP, permet d’automatiser la classification et le dédoublonnage des données pour notre client, un grand distributeur mondial de produits promotionnels ?
Mise en oeuvre d’une stratégie de qualité des données
Dans ce livre blanc, vous découvrirez la méthodologie complète pour assurer et optimiser la qualité des données (processus, outils, rôles et responsabilités).
Automatiser la classification des données grâce au Natural Language Processing
Notre client, un grand distributeur de produits promotionnels dans le monde, a fait appel à nos équipes pour les accompagner sur deux problématiques majeures : la classification des prospects par analyse NLP et le dédoublonnage entre prospects et clients au sein du datawarehouse.
Les informations clients et partenaires étant le cœur de métier de notre client, il fallait trouver une solution permettant de compacter l’adresse, d’en vérifier l’intégrité, de la communiquer en toute sécurité, et de contrôler l’égalité des adresses.
Après une première étape de normalisation des données issues du datawarehouse, DataValue Consulting a contribué à la définition des stratégies d’analyse du langage (sélection des tables et champs, analyse préparatoire des champs textes libres, etc).
Cette étape préparatoire aboutit à la réalisation d’algorithmes de dédoublonnages entre prospects et clients (appariements flous), et d’algorithmes NLP pour la classification des prospects réels (Python, Keras, TensorFlow, numpy, etc).
Les bonnes pratiques pour assurer la qualité des données
Des résultats qui dépassent leurs attentes
01
Meilleure capacité d’identification et de classification des prospects.
02
Amélioration globale de la qualité des données.
03
Mise en place d’une stratégie d’analyse du langage avancée.
Pour aller plus loin
Les bonnes pratiques pour assurer la qualité des données
À l’occasion de ce webinar, nous vous livrons un éclairage sur les bonnes pratiques, facteurs clés de succès et points de vigilance pour assurer une qualité des données efficace.
Comment appliquer une stratégie de qualité des données à l’échelle de toute l’entreprise
Qu’est-ce qu’une mauvaise qualité des données ? Quels sont les leviers de traitement de la qualité des données ? Quid des outils ?
Data Management
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IA/Data Science