Dun & Bradstreet améliore sa précision de géocodage et atteint un taux de correspondance de sa base de données de 93 %

Résumé

Connaissance des consommateurs

Le client

Dun & Bradstreet est une société multinationale de conseil en données, en informations et en marketing faisant affaire avec de nombreuses entreprises du palmarès Fortune 500. Elle a pour principal but de fournir des informations et des données approfondies sur les entreprises.

Réponse aux situations d’urgence

Le défi

Si la solution précédente de Dun & Bradstreet était convenable à l’étape de preuve de concept, certains problèmes se posaient quant au volume de données. Aussi, la société n’avait pas toujours accès à certaines données empiriques associées aux entreprises à domicile.

Conformité réglementaire

La solution

Korem a comparé des fournisseurs de données et de logiciels et recommandé les données de localisation et la technologie Spectrum de Precisely. Grâce à l’exhaustivité et à l’actualité des données d’adresses, Dun & Bradstreet a amélioré la précision de son géocodage et atteint un taux de correspondance de 93 % de sa base de données interne existante.

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Le client

Dun & Bradstreet logo

Dun & Bradstreet est une société multinationale de conseil en données, en informations et en marketing faisant affaire avec de nombreuses entreprises du palmarès Fortune 500. Elle se concentre principalement sur le développement de l’image de marque et sur l’intervention en cas de problèmes courants de satisfaction client, en tâchant de comprendre les personnes et en stimulant la croissance. La division Syndicated Telecom de Dun & Bradstreet travaille presque exclusivement avec des entreprises des télécommunications et des technologies.

Cette équipe crée des scores et des modèles prédictifs pour déterminer la probabilité que les clients achètent des produits de télécommunications et d’informatiques, ce qui permet aux entreprises d’évaluer le marché et de hiérarchiser les acheteurs potentiels lors de la commercialisation de leurs produits auprès d’autres entreprises.

Depuis l’an dernier, la société a rassemblé bien d’autres ensembles de données, notamment des données cellulaires et des polygones géographiques, puis a commencé à intégrer les données de clients dans ses produits. Elle a pour objectif d’atteindre un niveau empirique plus élevé avec ses clients finaux, d’autant plus qu’un grand nombre d’entre eux disposent déjà d’équipes de science des données et que la modélisation prédictive est devenue omniprésente dans l’industrie.

LE DÉFI

Une solution acceptable avec des problèmes de volume de données

Dun & Bradstreet souhaitait améliorer ses ensembles de données empiriques pour prédire le comportement des clients, connaître leur emplacement physique et obtenir plus d’informations entourant cet emplacement. Pendant quelques mois, la société a exploité des données de téléphones cellulaires puis a entamé la conception d’une preuve de concept, qui consistait notamment à se rendre dans les divisions SIG du comté et à télécharger les polygones de bâtiments offerts pour chaque ville et comté. Ce processus s’est avéré extrêmement fastidieux, car peu de comtés publient leurs données et ces dernières sont souvent peu précises.

De plus, bien que la solution fût acceptable à l’étape de preuve de concept, le volume des données cellulaires posait problème. En effet, les données étaient recueillies plus rapidement que l’infrastructure de TI ne pouvait les traiter. Le flux de travail de Dun & Bradstreet requérait le traitement de 30 milliards de dossiers de téléphones cellulaires chaque mois… Il a fallu environ 157 heures en fonctionnant à capacité maximale pour traiter les données d’un seul mois du comté de Cook County, en Illinois, un territoire qui comprend plusieurs banlieues de Chicago.

« Je n’avais pas le temps d’aller sur les sites Web de 3 000 comtés et d’extraire les données SIG de ces 3 000 sites Web, puis de les transformer en informations utiles. »

 

Ben Edelman, consultant principal chez Dun & Bradstreet

Dun & Bradstreet a alors décidé de faire appel à une firme tierce pour concevoir certains de ses algorithmes et pour transférer la charge du traitement des données à une société de services informatiques en nuage. Elle a envisagé d’accéder à un marché de données, mais exécuter les algorithmes aurait été trop coûteux. La société a donc conclu que la technologie nuagique était la meilleure solution, mais elle n’avait pas le temps de comparer les données des nombreux fournisseurs sur le marché.

LA SOLUTION

144 millions de polygones et de nouvelles données des États-Unis

Dun & Bradstreet a été présenté à Korem après avoir visionné son webinaire sur le déploiement de la large bande en milieu rural. Korem a piqué la curiosité de Dun & Bradstreet lorsqu’elle a présenté de l’information sur les données de son réseau de partenaires, qui a accès à la plupart des empreintes de bâtiments aux États-Unis. La société voulait obtenir un portrait global du marché de données afin de prendre une décision éclairée pour attirer des clients d’importance. Elle souhaitait effectuer les travaux de datalogie en interne et exclure des ensembles de données prédictives.

Grâce à son vaste bassin de partenaires, Korem a pu comparer et recommander des fournisseurs de données de grande qualité, ce qui a permis à Dun & Bradstreet de gagner un temps considérable. Résultat : Korem a fourni à Dun & Bradstreet un total de 144 millions de polygones mis à jour chaque trimestre, ainsi que de nombreux ensembles de données des États-Unis, dont une liste d’adresses et des données de bâtiments, d’écoles, de collèges et d’hôpitaux. Korem a également fourni des limites de centres commerciaux, des données de référence de localisation et de rue, ainsi que des attributs de propriétés.

Enfin, pour présenter ces données dans un format pratique et utilisable, Korem a proposé une solution de données en tant que service (DaaS), d’intégration de données géospatiales et de logique commerciale.

Services en vedette

Dun & Bradsteet utilise ces services de Korem

Korem's Strategic Consulting Services

Conseil stratégique

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Résultats marquants

Taux de concordance de sa base de données de 93 %

Amélioration de la précision du géocodage

Vérifications de la qualité des données

Les résultats

Amélioration de l’intelligence géospatiale

Dun & Bradstreet est désormais en mesure de combiner ses propres données empiriques avec des polygones d’empreintes de bâtiments et d’autres données auxiliaires fournies par Korem afin de déterminer qui entre dans quel bâtiment, quand et pourquoi. La société peut, en outre, savoir où se trouve le réseau des entreprises de télécommunications et de ses concurrents, et comment il a évolué sur un certain laps de temps. En effet, Dun & Bradstreet peut maintenant utiliser des points de données géospatiales pour effectuer une jointure spatiale et ainsi savoir quel fournisseur Internet dessert chaque structure physique à une date et à une heure précises. Cette façon de procéder change la donne dans le secteur des télécommunications.

Korem a permis à Dun & Bradstreet de déterminer où certaines entreprises sont physiquement situées, ce qui représente un atout considérable pour ses clients finaux. Par exemple, Dun & Bradstreet est maintenant en mesure de localiser les meilleurs endroits pour installer des lignes de fibre optique. Grâce à cette veille concurrentielle, l’entreprise sait quand se mettre en mode défensif ou offensif pour maintenir sa part de marché.

Par ailleurs, Dun & Bradstreet a amélioré son produit existant, nommé le « Enhanced Building File » (EBF) grâce à la mise en œuvre d’une solution fournie par Korem. Depuis, la firme a pu atteindre 93 % de correspondance entre ses dossiers internes et le dossier EBF. Avant de faire appel à Korem, l’entreprise n’atteignait que 40 % de correspondance.

Qui plus est, Dun & Bradstreet bénéficie maintenant de vérifications de la qualité des données qui se sont avérées fort utiles à ses équipes pour trouver de nouveaux clients et créer des occasions d’affaires pour l’entreprise. Ainsi, l’entreprise maintient des liens plus forts que jamais avec sa clientèle. À l’origine, la plupart des clients de Dun & Bradstreet évoluaient dans le domaine des télécommunications. Mais avec l’amélioration de la qualité de ses données de bâtiments, elle est maintenant en mesure d’attirer un nouveau public dans des secteurs aussi variés que la robotique, le CVCA (chauffage, ventilation et climatisation de l’air), l’énergie solaire et l’équipement.

« Depuis longtemps, nous faisions affaire avec des géocodeurs plutôt bons. Mais avec Korem, nous sommes passés de plutôt bons à exceptionnels! Grâce à l’exhaustivité et à l’actualité des données de Korem, nous avons réussi à géocoder plus de bases de données internes que nous ne l’avions jamais fait auparavant. »
Ben Edelman D&B
Ben Edelman
Consultant principal chez Dun & Bradstreet

Grâce à ses scores prédictifs et aux données de Korem, Dun & Bradstreet a même commencé à offrir des produits de DaaS, tels que des solutions d’analyses hébergées. La société évolue comme marché de données et propose désormais de nombreux types de livraison de données, dont des interfaces de protocole d’application (API) et des applications Web.

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Contenu additionnel

EP14 – Données massives et analyse géospatiale dans les médias et les télécommunications

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