La Datapool de DECK : comment ça marche ?

PPE analytics est une société d’édition de logiciel qui a la particularité d’avoir embarqué des compétences techniques en EPI :

-       1/3 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 2 axes principaux : le PIM (Product Information Management) et la Datapool EPI.

C’est quoi la DATAPOOL ?

C’est la compilation de la donnée produits surplus de 55 000 références et 200 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 et la capacité d’enrichir et mettre à jour les SI 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 chaque famille de produits, que l’on nomme segment chez PPE analytics, doit être appréhendé spécifiquement pour être modélisé de manière pertinente et avec le bon niveau de détail.

1ère étape : comprendre et se former au segment cible

Ajouter un segment, c’est d’abord comprendre celui-ci

Pour cela, l’équipe se forme en interne au contact de spécialistes afin d’approfondir ses connaissances et de bénéficier de leur expertise. Les avis croisés de plusieurs fabricants nous permettent également d’obtenir une vue plus exhaustive des caractéristiques sur chaque segment.

2ème étape : créer le modèle de données

Un modèle de données permet de définir la structure des produits qui vont peupler la base. Ce squelette considère les valeurs que peuvent prendre chaque critère technique pour 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 via plusieurs canaux : scraping du site internet des fabricants, partenariats fabricants, portail fabricants, fabricants utilisant le PIM DECK de PPE analytics, …

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 d’abord à sélectionner les critères les plus pertinents et ensuite construire des cheminements de questions possibles pour chacun d’entre eux. 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.

Elle est garante de l’enrichissement, de la mise à jour de la donnée dans la Datapool et contribue à faire progresser 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 7 années maintenant, l’objectif entretenu par l’équipe produit est de véhiculer une donnée précise, à jour et compréhensible de tous !

Mission accomplie !! alors même que le nombre de références et de familles de produits ne cessent de progresser.