Comment Randstad Digital a apporté son aide.
L'équipe Randstad Digital a été sollicitée pour résoudre ce problème de connexion des données et mettre en place le système nécessaire à la poursuite du succès de l'entreprise. Un projet de courte durée aux effets positifs durables sur l'organisation.
Dans un premier temps, l’objectif était de s’assurer que toutes les nouvelles données générées seraient compatibles avec le logiciel existant pour la superposition, ainsi que de faciliter leur modification, leur découpe et leur analyse, avant leur réexportation vers le format hérité.
L'équipe a ensuite déterminé qu'il était nécessaire de créer deux outils distincts pour résoudre les deux problèmes principaux. D'une part, un outil de conversion et de manipulation des données, et d'autre part, un outil permettant d'améliorer les scripts existants utilisés pour générer les points de tracé à partir des anciennes données des capteurs.
un plan d'action en trois volets :
interface
Identifier la meilleure solution pour l’interface graphique à utiliser dans les deux outils.
convertisseur
Créer la solution permettant de gérer les différences entre les nouveaux fichiers et les anciens.
Manipulation
Trouver un moyen de manipuler et de visualiser les données pour une analyse et une compréhension optimales.
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l'interface graphique appropriée
Grâce aux fonctionnalités intuitives de MATLAB, l’équipe a pu renommer les données des capteurs selon des noms prédéfinis afin d’assurer la cohérence entre les anciennes et les nouvelles données, améliorer la lisibilité des données pour l’équipe interne à l’avenir, rogner les fichiers lorsque cela était nécessaire, calculer des valeurs de référence à partir d’un ensemble de critères d’évaluation nouvellement définis, et afficher simultanément les données de plusieurs capteurs dans un seul ensemble de données pour une analyse inter-capteurs.
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traduction et consolidation
Les anciens fichiers de données étaient structurés sous la forme d'un tableau à deux colonnes : l'une contenait les horodatages et l'autre les valeurs des capteurs. Les nouveaux fichiers ne comportaient qu’une seule colonne contenant les valeurs des données, chacune étant associée à une description de la fréquence de mesure, de l’heure de début et de l’heure de fin.
En se basant sur la fréquence et l’heure de début, les data scientists de Randstad Digital ont pu générer une première colonne supplémentaire pour les nouvelles données, contenant les horodatages. Cela a permis de superposer l’ancien tableau au nouveau sans aucune perte de contexte ni d’informations.
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en passe de connaître un succès durable
La fonctionnalité la plus importante de l'outil résidait dans ses capacités de manipulation. Il fallait définir un nouveau script permettant d'effectuer les opérations suivantes :
- Renommer les colonnes générées par la conversion en utilisant des noms prédéfinis, afin de rendre l'outil plus intuitif pour les utilisateurs et de faciliter l'exportation des modifications vers un nouveau fichier ou un nouvel emplacement.
- Nettoyer et visualiser les données. Dans l’onglet ci-dessous, l’équipe pouvait ajouter, nettoyer, marquer et corréler des points de données dans le temps avec des emplacements sur la carte.
Il fallait encore améliorer la facilité d’utilisation des données, car l’équipe devait pouvoir les analyser facilement. Heureusement, le nouveau format de données contenait des points de données GPS ; l’équipe a donc créé une carte pour une analyse plus précise et plus fiable. De plus, des fonctionnalités de découpage ont été ajoutées : il est désormais possible, par exemple, de découper les données en fonction de portions du parcours, sélectionnables directement sur la carte.
La mise en œuvre de la carte a été réalisée en JavaScript, langage offrant la meilleure compatibilité avec les API de Google Maps. Grâce à cette intégration, la carte offrait des avantages supplémentaires en termes d’expérience utilisateur, tels que le zoom automatique et le retour à la vue initiale après la sélection d’un point.
Qui a apporté son soutien à ce projet ?
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