Hisctocloud permet de rééchantillonner vos séries temporelles, de calculer des agrégations adaptées et d’estimer les données manquantes pour fournir un référentiel complet et exploitable.
Rééchantillonnage des séries temporelles
L’échantillonnage consiste à adapter la résolution des données aux besoins métier et aux analyses.
- Passage d’une granularité fine à une granularité plus large (ex. minute → horaire → journalier)
- Agrégations temporelles adaptées aux usages énergétiques, climatiques ou industriels
- Harmonisation des séries issues de sources hétérogènes
- Préparation des données pour la modélisation et le reporting
Estimation et reconstitution des données
Hisctocloud traite les séries incomplètes ou partiellement incohérentes.
- Détection automatique des données manquantes ou anormales
- Estimation et reconstitution des valeurs manquantes
- Application de modèles de prévision et d’imputation adaptés aux usages métier
- Production de séries fiables pour l’analyse et la prise de décision
Transformation et enrichissement des séries
La plateforme permet également de transformer et enrichir les séries pour les rendre comparables et exploitables.
- Calculs et indicateurs dérivés sur les séries
- Uniformisation des unités et des formats
- Préparation des données pour l’intégration et la visualisation
- Mise à disposition de données prêtes à l’usage via l’API
Cas d’usage typiques
- Rééchantillonnage de mesures énergétiques multi-compteurs pour un suivi consolidé
- Estimation de valeurs manquantes sur des séries climatiques ou industrielles
- Calcul d’indicateurs de performance à partir de données brutes disparates
- Préparation de données pour des modèles de prévision ou d’outils d’aide à la décision
Garantir la fiabilité des analyses métier
L’échantillonnage et l’estimation constituent des étapes clés pour transformer des séries brutes en données cohérentes et exploitables, offrant un socle solide pour tous vos usages métier.