Processus d'analyse

Préparation des données opérationnelles

Cette vue montre comment les données brutes d'une entreprise sont contrôlées avant la prévision et l'analyse d'anomalies. L'alignement des dates, les périodes manquantes, la définition du KPI et la disponibilité des données sont vérifiés avant toute publication de résultat de modèle.

Operion AI détermine d'abord si les données sont adaptées à la décision, puis compare une méthode de référence simple aux résultats de modèle pour le KPI retenu.

01

Définir la question opérationnelle

02

Vérifier l'historique

03

Comparer à une référence

04

Publier uniquement les résultats validés

Définition du KPI cible

Ce qui doit être prévu ou examiné est défini explicitement.

Alignement temporel

Nous vérifions si les enregistrements étaient réellement disponibles durant la période concernée.

Revue des données manquantes

Les périodes vides, dupliquées ou incohérentes sont identifiées.

Seuil de publication du modèle

Seuls les résultats validés qui dépassent la méthode de référence sont présentés.

Pilote de données privées

Commencez par un KPI opérationnel.

Un pilote en lecture seule commence par une revue structurée des données et une limite d'évaluation documentée.

Discuter d'un pilote de données privées