Exemples illustrant comment les organisations utilisent la raffinerie de données MyWaypoint pour transformer des informations fragmentées en produits de données gouvernés, consultables et prêts pour l'IA.
Cas d'utilisation 01
Le problème
Les organisations accumulent des informations sur des lecteurs partagés, des sites SharePoint, des dépôts de documents, des PDF et des portails internes. L'information existe — mais la trouver est lent, peu fiable, et se traduit souvent par des travaux en double ou l'utilisation de documents dépassés.
Ce que vous obtenez
Cas d'utilisation 02
Le problème
Les systèmes d'IA qui opèrent sur des données brutes et non validées produisent des réponses difficiles à vérifier et sujettes aux hallucinations. Les déploiements d'IA en entreprise exigent des résultats traçables jusqu'à des sources précises — et non des résumés plausibles sans vérité terrain.
Ce que vous obtenez
Cas d'utilisation 03
Le problème
L'information publique — registres ouverts, répertoires, jeux de données de recherche et ressources accessibles au grand public — est dispersée sur de nombreuses sources dans des formats différents. Son agrégation demande un effort continu considérable, et maintenir les données à jour est encore plus exigeant.
Ce que vous obtenez
Exemple déployé
MyCleanData illustre ce modèle appliqué à grande échelle — données acquises, raffinées, gouvernées et diffusées via des catalogues consultables et des API.
Cas d'utilisation 04
Le problème
Une quantité importante d'intelligence d'affaires se trouve dans des pages HTML — répertoires d'entreprises, avis publics, sites organisationnels, portails réglementaires, pages produits. Cette information n'est pas lisible par les machines dans sa forme publiée et doit être extraite avant de pouvoir être utilisée de manière systématique.
Exemples de sources
Ce que vous obtenez
Cas d'utilisation 05
Le problème
Les mises à jour importantes — réglementations, avis publics, changements de politique, exigences de conformité — paraissent sur des portails gouvernementaux, des organismes de réglementation et des bases de données juridiques sans source unique centralisée. Manquer un changement pertinent peut avoir des conséquences sérieuses.
Ce que vous obtenez
Cas d'utilisation 06
Le problème
Les organisations gèrent des données provenant de multiples systèmes — exports CRM, feuilles de calcul, instantanés de bases de données, réponses d'API, flux partenaires. Chacun utilise des noms de champs, des formats et des conventions différents. La consolidation exige des travaux d'intégration sur mesure qui se brisent dès qu'un élément change.
Formats acceptés
Ce que vous obtenez
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