Le but de notre plateforme est de transformer un important volume de données commerciales (plus de 6 milliards d’enregistrements) en valeur ajoutée pour nos utilisateurs sous forme de savoirs actionnables. Grâce aux différents outils de notre portail, nos clients sont en mesure de bâtir des modèles macroéconomiques plus robustes à partir desquels élaborer leurs décisions stratégiques et renforcer ainsi leurs avantages concurrentiels. Avant leur publication et mise en forme, ces informations sont traitées et analysées pour en contrôler la qualité et l'accessibilité. Ce processus de transformation se décompose de la manière suivante: 1. Collecte et extraction Les données proviennent de différentes sources plus ou moins bien structurées, peu explicites, organisées selon des normes et des hiérarchisations variables. Elles viennent de systèmes d’exploitation différents et sont générées par des applications d’acquisition de données. Ces applications extraient une part de leurs données des activités quotidiennes d’expédition de marchandises, souvent au moyen de logiciels de reconnaissance de caractère (OCR) et de numérisation de documents, avec un taux d’erreur inévitable. Les données statistiques dont nous disposons par ailleurs sont transmises par les différents pays déclarants, sous forme structurée mais pas toujours validée. 2. Transformation Avant de pouvoir importer/charger les données, celles-ci sont converties/transformées au cours de plusieurs phases successives : analyse, décodage, renommage, transposition, mise en correspondance. C’est sous un format standard qu’elles intègrent notre entrepôt de données. 3. Vérification Nous menons une série d’analyses quantitatives et qualitatives des données dans le but d’en vérifier l’uniformité à chaque étape, de la collecte jusqu’à la publication/mise en forme en ligne et d’évaluer objectivement l'exactitude et l'exhaustivité de nos informations. 4. Validation Afin de satisfaire aux plus strictes exigences en matière de précision, stabilité, sécurité, répétitivité et reproductibilité, nos données et programmes sont validés statistiquement. Quelques méthodes de validation: contrôles de vraisemblance: vérification des champs, pour s’assurer que les données qui s’y trouvent correspondent aux valeurs attendues contrôles de vraisemblance systémiques: comparaisons de données de différents systèmes, pour s’assurer de leurs vraisemblances sommes de contrôle: à l'aide de valeurs numériques de différents types, apparaissant dans chaque jeu de données contrôle de cardinalité: vérifier le nombre de relations entre les jeux de données. 5. Elimination des données superflues C'est l'étape décisive d’amélioration des données avant leur intégration dans la base. Les principales étapes d’élimination sont: recherche / fusion des données doublons détection des données incorrectes ou incomplètes résultant d’erreurs de saisie uniformisation des variations de dénominations liées aux sources (abréviations comme « Ltd » pour « Limited » ou « 1 » pour « un ») 6. Ordonnancement et standardisation Seules des données organisées, structurées et standardisées permettent l’extraction d’informations de qualité. La comparaison des données entre elles repose sur des définitions uniques des caractéristiques des jeux de données, obtenues par l’emploi d’une vingtaine de composants logiciels, programmés dans des langages adaptés à chaque application. 7. Enrichissement L’enrichissement des données offre une amélioration significative de la valeur commerciale de nos données intégrées : concordance des données entrantes avec les données actuelles pour identifier de nouvelles expéditions ou de nouveaux produits, clients ou fournisseurs. correction et interpolation de données grâce à d’autres, déjà intégrées à la base. 8. Analyse L’analyse des données constitue une étape majeure de la transformation d’informations en savoir, aux moyens de recherche, de modélisation, d’exploration et de corrélation par algorithme des données, ainsi que d’analyses statistiques quantitatives et qualitatives. Ce n‘est qu’au terme de leur analyse complète que les données peuvent constituer une information à partir de laquelle fonder un quelconque savoir. Précisions : recherche de données : une manière d'analyser les données sur la base d’une évaluation visuelle de leurs caractéristiques essentielles. l’exploration de données ou extraction de connaissances à partir de données, a pour objet l’extraction d'un savoir ou d'une connaissance à partir de grandes quantités de données, par des méthodes automatiques ou semi-automatiques. Elle se propose d'utiliser un ensemble d'algorithmes issus de disciplines scientifiques diverses telles que les statistiques, l'intelligence artificielle ou l'informatique, pour construire des modèles à partir des données, c'est-à-dire trouver des structures intéressantes ou des motifs selon des critères fixés au préalable, et d'en extraire un maximum de connaissances. Il existe deux grandes familles d'algorithmes : les méthodes descriptives et les méthodes prédictives. Les méthodes descriptives permettent d'organiser, de simplifier et d'aider à comprendre l'information sous-jacente d'un ensemble important de données. Les méthodes prédictives permettent d'expliquer ou de prévoir un ou plusieurs phénomènes observables et effectivement mesurés. Concrètement, elles vont s'intéresser à une ou plusieurs variables définies comme étant les cibles de l'analyse (en savoir plus). 9. Représentation graphique des données Il s’agit d’un résumé visuel des données statistiques chiffrées. Elle permet en un seul coup d'œil d'en saisir la tendance générale. Il convient de garder à l'esprit qu'une représentation graphique reste, par essence, une simplification de la réalité. Une visualisation efficace de nos données permet aux utilisateurs d’ABRAMS une analyse plus rapide et simplifiée. Des données complexes deviennent plus lisibles, compréhensibles et accessibles. Les utilisateurs établissent plus facilement des comparaisons et des liens de causalités. Par une attention de tous les instants à la qualité de ses solutions, ABRAMS World Trade Wiki transforme les données du commerce international en précieuses connaissances. Nous avons la conviction que notre plateforme vous aidera à devancer vos concurrents et à maintenir votre avance.