La Datapool de DECK : comment ça marche ?
PPE analytics est une société d’édition de logiciel. Elle a la particularité d’avoir embarqué des compétences techniques en EPI.
Un tiers des effectifs de PPE sont experts en EPI et à la modélisation des datas qui les caractérisent.
L’offre de PPE analytics s’articule autour de deux axes principaux : le PIM (Product Information Management) et la Datapool EPI.
C’est quoi la DATAPOOL ?
C’est la compilation de la données produits de plus de 80 000 références et 220 fabricants dans une base de données homogène et mise à jour mensuellement.
A partir de ces données, PPE analytics a développé différents services : guide de choix produits, plateforme digitale d’aide à la préconisation, création automatique de catalogues et la capacité d’enrichir et mettre à jour les Systèmes d’Information des distributeurs d’EPI.
L’ensemble des familles EPI sont couvertes et la méthodologie développée permet d’accompagner nos clients sur de nouvelles familles plus ou moins proches du secteur des EPI, mais toujours en lien avec la sécurité des hommes et des femmes au travail.
Quelle est cette méthodologie ?
De la tête aux pieds, chaque famille de produits est unique de par les risques qu’elle couvre, les normes qui sont en vigueur, les technologies utilisées, les modes de fabrication, les matériaux...
Ainsi chacune d’entre elles doit être appréhendée spécifiquement pour être modélisée de manière pertinente et avec le bon niveau de détail.
1ère étape : comprendre et se former au segment cible
La phase préliminaire à l’ajout d’un segment de produits est la compréhension de celui-ci. Pour cela, l’équipe se forme en interne et au contact des fabricants spécialistes afin d’approfondir ses connaissances et de bénéficier d’une vision d’expert. Les avis croisés de plusieurs fabricants nous permettent également d’obtenir une vue plus exhaustive des caractéristiques sur chaque famille de produits.
2ème étape : créer le modèle de données
Un modèle de données permet de définir la structure des produits qui apparaîtront dans la base de données. Ce squelette prend en compte les valeurs possibles des critères techniques de chaque produit de ce segment. Une fois ce modèle créé, la donnée est prête à être intégrée de façon précise et homogène.
3ème étape : récolter les données pour remplir le modèle
L’équipe produit identifie des fabricants cibles et récupère la donnée. PPE analytics a développé plusieurs canaux d’acquisition de cette donnée : scraping du site internet des fabricants, portail fabricants, fabricants PIM chez PPE analytics, partenariats fabricants,…
Elle va ensuite tester cette donnée sur le modèle créé et contrôler la cohérence des informations. Lorsque le modèle est complet et validé, l’équipe peut élaborer les outils liés à ce nouveau segment.
4ème étape : construire le guide de choix
Le guide de choix permet de trouver un produit selon des critères variés et s’adapte au niveau d’expertise de l’utilisateur. Sa création consiste à définir les cheminements de questions possibles pour chaque critère utilisé dans la recherche. Chaque réponse peut déclencher une série de nouvelles questions permettant de trouver le produit le plus adapté.
5ème étape : définir les fragmentations
La fragmentation agit comme un filtre sur une population de produits et permet de les visualiser selon différents axes (par risques, par éléments techniques). L’équipe produit construit cette arborescence en sélectionnant les critères pertinents à chaque niveau pour rassembler les produits dans des catégories homogènes.
Comment est organisée l’équipe produit ?
Pour gérer toute cette donnée en continu, il faut du monde !
L’équipe produit est managée par Fanny FAVIER, Chief Data Officer.
Elle est composée de 2 Chefs de Produits avec Camillle DE GUILLEBON et Corentin CHARRETEUR assistés de Nouri SALAH ; d’Amine CHAKER, Ingénieur Intégration de Données soutenu par Davy MOTTE pour l’acquisition de la donnée.
L’équipe est responsable de la mise à jour de la donnée dans la Datapool qui se fait en continu.
De plus, l’équipe contribue à faire progresser continuellement les modèles de données qui doivent accompagner les évolutions des marchés : nouvelles technologies, normes, critères environnementaux, …
Qualité de la donnée et modèles de données produits sont clés dans l’offre de services de PPE analytics.
Depuis huit années maintenant, l’objectif entretenu par l’équipe produit est de véhiculer une donnée précise, à jour et compréhensible de tous !