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ChimStat • Audit Data & BI

CONSOLIDATION DE DONNÉES • PREDICTION PAR MACHINE LEARNING

RÉFÉRENCE : DATA-2026-ST-901

I. Diagnostic Critique des Flux de Données

Intégrité

62%

Latence

4.2h

Doublons

14%

Qualité IoT

92%

Le diagnostic révèle une fragmentation majeure entre les données des capteurs et les rapports manuels sur Excel (source de 85% des erreurs d'intégrité).

II. Architecture de Structuration (Pipeline)

// Étapes du Traitement Deep-Clean

1. INGEST_RAW(Sources) -> Data Lake [S3]

2. CLEAN_OUTLIERS(Z-Score > 3.0) -> Deduplication

3. NORMALIZE_UNITS(PPM to mg/m3) -> TimeSync[UTC]

4. IMPUTE_MISSING(Random Forest) -> Curated_Zone

// Résultat : Données exploitables en ML

III. Roadmap de Transformation (6 à 12 Mois)

1

Mois 1-4 : Consolidation des Fondations

Mise en place du Data Warehouse unifié et suppression des silos Excel. Audit de sécurité des API.

2

Mois 4-8 : Automatisation & BI Mobile

Déploiement des tableaux de bord PowerBI/Tableau avec alertes temps-réel pour les équipes de terrain.

3

Mois 8-12 : Intelligence Prédictive

Lancement des modèles de Machine Learning pour la maintenance prédictive et l'optimisation des coûts énergétiques.