Affiner la Data Quality pour mieux détecter les fraudes

Dans le cadre du Plan Eau, l'objectif de cette grande entreprise était double : améliorer la qualité de sa base de données clients et repérer d'éventuelles utilisations non contractuelles de l'eau. Pour cela, il était essentiel de rassembler et centraliser des informations issues de diverses sources externes, et de les comparer minutieusement avec les données clients de l'entreprise.

Nous avons extrait des données de différentes bases externes (BAN, BDNB, INSEE, etc.) et les avons compilées dans une cartographie interactive dotée de filtres. En juxtaposant ces informations aux données de l'entreprise, un processus de matching automatique nous a permis de mettre en lumière des similitudes et des divergences. Cela a conduit à l'isolement des informations clés pour cibler les usages non-conformes de l'eau.

Notre démarche a permis d'enrichir la base de données clients de l'entreprise de plus de 20%. Elle a également mis en évidence des cas de consommation d'eau non contractualisée, aboutissant à des régularisations auprès de certains usagers. En conséquence, cette grande entreprise du secteur de l'environnement a pu améliorer notablement la qualité de ses données et affiner ses méthodes de détection de fraudes.