Des données propres et enrichies
pour alimenter les IA

Les cas les plus populaires d’enrichissement de données avec le server-side

La qualité des données ingérées pour l’apprentissage des IA est clé pour obtenir une meilleure performance et des prédictions précises lors de la phase d’utilisation. Et Gartner estime que les modèles entrainés sur des données enrichies améliorent de 70% la pertinence de leurs prédictions.

Ces phases de nettoyage et d’enrichissement sont donc essentielles pour éviter les coûts liés aux erreurs et mauvaises interprétations de données.

PlatformX propose plusieurs fonctionnalités natives pour atteindre ces objectifs :

• Le Normalized Datalayer permet de définir à la source le format de collecte de données et d’être alerté à la milliseconde en cas de valeur non conforme.
• Les scripts de transformation de données permettent de créer des règles pour corriger à la volée les erreurs constatées sans besoin de passer par l’équipe IT.
• Les systèmes d’enrichissement de données vont ajouter des dimensions ou des informations issus de n’importe quelle source avant l’envoi aux modèles d’apprentissage, et ce sans recours aux développeurs.

Avec les outils de Data Management de PlatformX, vous améliorez significativement la précision de vos IA.