Transformez des données dispersées en un dataset propre et unifié
À partir de 2 000 EUR. Match initial + synchronisation continue.
Pourquoi les projets de matching stagnent
Vous avez des données produits dans votre ERP, des prix concurrents issus d’un flux de scraping, et des catalogues fournisseurs sur un lecteur partagé. Les enregistrements décrivent les mêmes éléments mais rien ne les relie. Les noms ne correspondent pas, les identifiants ne s’alignent pas, les formats diffèrent. Un développeur écrit un script qui traite les cas évidents, mais les 20 % ambigus restent éternellement dans un tableur. Nous construisons des pipelines de matching qui combinent scraping, IA et règles déterministes pour lier les enregistrements entre sources, puis gérer le flux continu d’éléments nouveaux, modifiés et supprimés pour maintenir la correspondance à jour.
Toute source, scrapée ou non
Nous scrapons les sites web, API et plateformes que vous nous indiquez. Nous ingérons aussi vos données internes : bases de données, tableurs, ERP, PIM. Tout entre dans le même pipeline de matching.
IA + matching déterministe
Matching basé sur des règles pour les identifiants propres. Matching assisté par IA pour les noms désordonnés, adresses partielles et attributs incohérents. La bonne technique pour chaque champ.
Précision et couverture selon vos choix
Certains clients ont besoin de zéro faux positif. D’autres privilégient la couverture maximale et tolèrent la révision. Nous calibrons le pipeline selon l’arbitrage qui correspond à vos opérations.
Reste à jour dans le temps
Le matching initial en masse est le plus gros chantier, mais les données continuent d’évoluer. Nouveaux enregistrements, mises à jour, suppressions. Le pipeline s’exécute selon un calendrier et gère le delta continu.
Ce que la plupart des équipes essaient d'abord
VLOOKUP ou scripts de correspondance exacte
Rapide à écrire, traite les cas simples. Matche sur un ID commun ou un nom exact.
S’effondre sur des données sales. Une faute de frappe, un champ manquant, une différence de format, et l’enregistrement tombe. Vous obtenez un ensemble matché qui couvre 60 % et une pile croissante d’exceptions.
Plateformes de gestion de données de référence
Matching de niveau entreprise avec règles configurables. Conçu exactement pour ce problème.
Configuration lourde, coût de licence important et paramétrage continu. Pertinent à l’échelle entreprise mais disproportionné pour la plupart des projets de matching en coût comme en complexité.
Matching manuel dans des tableurs
Une personne peut résoudre les correspondances ambiguës que les algorithmes manquent.
Fonctionne pour des centaines d’enregistrements, pas des milliers. Ne passe pas à l’échelle, ne peut pas se répéter selon un calendrier, et la personne qui a construit le tableur devient un point de défaillance unique.
Pourquoi un pipeline de matching personnalisé
Le matching est un spectre, pas un interrupteur. L’approche adaptée dépend de la propreté de vos données, du nombre de sources, du coût d’une fausse correspondance, et de votre besoin ponctuel ou permanent. Nous construisons le pipeline qui correspond à votre situation réelle, pas celui qui suppose que vos données sont parfaites.
Conçu pour ces situations
Dites-nous ce que vous souhaitez matcher
Quelles sources, combien d’enregistrements, et à quoi ressemble une bonne correspondance ? Nous cadrerons le pipeline.
Obtenir un devisDe sources déconnectées à données liées et dédupliquées
Cartographier les sources
Nous inventorions vos données : systèmes internes, fichiers, et sources web que nous allons scraper. Nous évaluons le chevauchement des schémas, la qualité des données, et où se trouveront les problèmes difficiles de matching.
Construire le modèle de matching
Règles déterministes pour les identifiants propres. Matching flou et IA pour les noms, descriptions et données partielles. Nous définissons les seuils de confiance et la gestion des exceptions : résolution automatisée, signalement pour révision, ou rejet.
Exécuter le matching initial
Le matching en masse sur toutes les sources. C’est généralement le chantier le plus important. Vous examinez un échantillon de résultats pour valider la précision avant finalisation.
Gérer les exceptions
Tous les enregistrements ne correspondent pas parfaitement. Nous construisons le niveau de gestion des exceptions adapté à vos exigences : de la résolution automatique par meilleure estimation aux files de révision humaine structurées.
Maintenir l’exécution
Nouveaux enregistrements, mises à jour et suppressions arrivent selon un calendrier. Le pipeline matche de manière incrémentale, évitant de retraiter l’ensemble du dataset à chaque fois.
Pourquoi choisir Stratalis pour le matching de données
Scraping et matching par une seule équipe
La plupart des projets de matching nécessitent des données web. Nous scrapons les sources et construisons le pipeline de matching. Une équipe, une livraison, aucun écart d’intégration entre le collecteur et le lieur de données.
Économique par conception
Nous cadrons le matching selon vos besoins réels. Si 90 % de précision suffisent, nous ne construisons pas pour 99 %. Si vos données sont assez propres pour des règles, nous n’ajoutons pas d’IA. Vous payez pour la précision que vos opérations nécessitent.
Conçu pour les opérations continues
Le matching initial compte, mais les données changent quotidiennement. Nous construisons des pipelines qui gèrent les enregistrements nouveaux, modifiés et supprimés dans le temps, pas des scripts ponctuels nécessitant des ré-exécutions manuelles.
Des ingénieurs, pas une plateforme
Pas de tarification par enregistrement, pas de modèles de matching rigides. Nous construisons le pipeline exact dont vos données ont besoin, avec les techniques adaptées à chaque source et champ.
FAQ
C’est courant et attendu. Nous évaluons la qualité des données en amont et fixons des attentes réalistes. Le pipeline traite ce qui peut être matché automatiquement et route le reste via une gestion des exceptions adaptée à votre budget : meilleure estimation automatique, révision humaine, ou simple signalement de l’écart.
Le matching assisté par IA gère les données multilingues, abréviations et incohérences de nommage. Nous intégrons aussi des étapes de normalisation dans le pipeline : standardisation des formats, expansion des abréviations, translittération, avant l’exécution de la couche de matching.
Oui. Nous ingérons les données de toute source que vous pouvez exporter ou nous donner accès : bases de données, API, tableurs, dépôts de fichiers. Le pipeline traite les sources scrapées et non scrapées de manière identique.