Comment nettoyez-vous les historiques de données (demandes, ventes, etc.) ?

La qualité des données historiques est un facteur clé pour des prévisions fiables. Flowlity propose donc un processus de nettoyage des données en amont de la modélisation. Concrètement, cela consiste à identifier et corriger les anomalies dans vos historiques de ventes ou de consommations. Par exemple, nous détectons les valeurs aberrantes (un pic de vente exceptionnel dû à une promotion ou un bug de saisie), les périodes manquantes ou incohérentes, et nous les traitons de façon appropriée. Le nettoyage passe par plusieurs étapes : uniformisation des unités et formats, suppression ou lissage des outliers, imputation des données manquantes si nécessaire. Comme le décrit une approche générale de data cleaning, il s’agit de « repérer et rectifier les erreurs, combler les valeurs manquantes et mettre les données dans un format cohérent » avant l’analyse. Flowlity utilise pour cela des règles métiers (ex : ignorer les ventes zéro pendant une fermeture d’usine) et des algorithmes : par exemple, une méthode statistique peut remplacer un pic anormal par une valeur plus représentative de la tendance. Par ailleurs, notre IA de demand forecasting est capable d’intégrer des données externes (tendances marché, météo, etc.) et de détécter les ruptures dans l’historique pour éviter de biaiser les prévisions. En pratique, lors de l’onboarding, nos équipes vous accompagnent pour auditer vos historiques : nous identifions avec vous les données peu fiables (par exemple, une référence dont le codage a changé en cours d’année) afin de les ajuster ou de les exclure. Cette phase de cleansing garantit que le modèle de prévision travaille sur une base saine. Enfin, Flowlity étant une solution apprenante, le nettoyage est continu : au fil du temps, l’algorithme apprend de nouveaux comportements et peut écarter des anomalies futures de lui-même. Vous conservez bien sûr la main pour valider ou ajuster tout traitement des données historiques.