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1
Holding : Ingedata LTD , Remy ollier street, Max city building Level 2 , Port Louis , Maurice
Centre de Production : Ingedata Madagascar , Immeuble pradon lot 40 , Antanamena, 102 , Antananarivo , Madagascar
STANDARD FRANCE + 33 1 70 38 73 74 , email : [email protected] , Site : www.ingedata.net
• SOMMAIRE
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2
INTRO
NOTRE METIER
NOS MOYENS HUMAINS
L’INFRASTRUCTURE
DIRECTION ET ENCADREMENT
LES PROCESS MAITRISES – CAS D’ECOLE
LES TYPES DE DONNEES QUE L’ON TRAITE
Exemples de services liés aux secteurs & acteurs que nous servons
REFERENCES CLIENTS
DETAILS DES DIFFERENTS PROCESS EN SAISIE
POURQUOI SOMMES NOUS DIFFERENTS ?
POURQUOI INGEDATA ?
NOTRE CHARTE ETHIQUE
CHIFFRES CLES INGEDATA
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8 – 9 – 10 -11
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15 – 16 – 17
18 – 19
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21
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23
• INTRO
Créer en 2005, INGEDATA est une société dont le métier principal est l’expertise du traitement
manuel de données de tout type que cela soit sa création , sa conversion, son traitement
ou sa diffusion ayant son centre de production principal à Madagascar (Antananarivo) et son
siège social à l’île Maurice avec plus de 200 collaborateurs dans des locaux modernes et
sécurisés.
3
• NOTRE METIER
Expert du traitement manuel de données : Créer, convertir, traiter, diffuser tout type de
données de la manière la plus rapide, fiable, économique et sécurisé.
• Rapide : Nous disposons de plus de 200 opérateurs expérimentés et spécialisés par type de
traitement, que cela soit pour un ‘one shot’ ou un projet de longue haleine récurrent et exigeant
une équipe 100 % dédiée.
• Fiable : Nos process suivent des normes précises élaborées sur des années d’expérience,
exemple : la double saisie comparée, la multiple saisie jusqu’ à égalité de trois saisies, le taux
de contrôle qualité etc... De plus tout le top management, ainsi que les directeurs et chefs de
projets du centre de production sont français et expérimentés.
• Economique : Notre centre de production se trouve en offshore à Madagascar à seulement 1 à
2 h de décalage avec la France.
• Sécurisé : Nos process de traitement et nos infrastructures sont aux normes européennes.
Grace à nos nombreuses années d’expérience faites sur des centaines de clients, notre grande
compréhension des différents process de la chaine de création d’une donnée, en passant par son
traitement jusqu'à sa diffusion garantie à nos clients une qualité de traitement que cela soit par
exemple pour une saisie recopie, ou un processus plus complexe comme la qualification ou le
normage de données.
•
Qu’est ce qu’une donnée ?
Une donnée est une information relative à une entité.
Généralement une entité à plusieurs données la concernant.
Exemple : un hôtel est une entité, son nombre de chambres, ses dispos, ses tarifs sont autant de données rattachées à celle-ci.
Pour rendre structuré la définition globale d’une entité (somme des informations, données) on utilise des bases de données.
•
Qu’est ce qu’une base de données ?
C’est une entité MAITRE dans laquelle il est possible de stocker et regrouper des données d’entités de façon structurée et avec le
moins de redondance possible.
Une base de données est donc l’entité ou l’on regroupe et structure des données selon une normalisation précise (à travers des
segmentations par champs).
4
• Moyens humains
•
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5
Plus de 200 collaborateurs
Chef de projets et Ingénieurs qualifiés bac +5, 4 ans d’expérience au minimum
Opérateurs et contrôleurs qualité sélectionnés pour leur vitesse de surf et de frappe et leur
compréhension du français/Anglais. Bac + 2 et 2 ans d'expérience au minimum.
• Infrastructure
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•
•
6
Open space totalisant 800 m2 dans un immeuble aux normes européennes
Portes blindées normes bancaires
Biométrie et surveillance 24 / 24 h – 365 / 365 J
Norme iso9200 en cours
2 liaisons Internet dédiées très haut débits (20 MBPS) garantie sur 2 ISP différents
Ordinateurs de dernières générations
Antimalware, antivirus de dernières générations
Groupe électrogène 400 KVA de 16h d'autonomie
Outils de collaborations SAAS
• Direction et Encadrement
Stéphane Guillemin : Français - Fondateur d’Ingedata - Directeur marketing et commercial - 12
ans d'expérience en gestion de projets offshore.
Pierre Félix le BARBIER : Français – Directeur des opérations – 15 ans d’expérience de gestion
de société d’outsourcing en Asie du sud est.
Eric PALIS : Français – Associé – Directeur de production, 20 ans d’expérience en gestion de
projets techniques.
Tomy gallois
: Français, contrôleur qualité 6 ans d’expérience en offshore
+ Chefs de départements Malgaches de plus de 5 ans d’expérience.
7
• Les process maîtrisés
La donnée suit un processus naturel, un cycle de vie, elle est d’abord
créer ensuite elle peut être convertie d’un support vers un autre, voir
migrer sur un nouveau système, elle est souvent traitée avant d’être
définitive puis diffuser, nous intervenons sur plusieurs de ces étapes
quant une intervention humaine est obligatoire.
Cas d’école : domaines d’intervention
CREATION
CONVERSION
TRAITEMENT
DIFFUSION
•
Création de données
1-
Sourcing – recherche - collecte – saisie en copier coller de données
Explication : Les données de base existent sur des supports disparates et numériques, il faut les
chercher et les recopier dans une seule base finale.
Exemple : Un de nos clients, éditeur de sites immobiliers voulait compiler toutes les offres du
marché de manière journalière de tous les sites internet leader (achat – vente – multi biens) au
sein de sa base internet.
Solution : Ingedata a réalisé un process de pige avec une équipe dédiée d’operateurs recherchant
ces informations et les compilant au sein de la base client de manière journalière avec une dead
line à 12h PM heure paris.
2-
Rédaction – traduction – synthèse de données
Explication : Les données de base n’existent pas, il faut les créer ou faire une synthèse de
différentes sources afin d’arriver à une base unique d’informations.
Exemple : Un grand éditeur de site de software en shareware voulait avoir une base de données
unique de descriptions de tous les logiciels en shareware proposés aux états unis.
8
Solution : ingedata a mis en place un process de récupération de fiche produit avec une équipe de
développeurs juniors comprenant l’anglais et faisant une traduction + synthèse de toutes les fiches
produits trouvés sur des centaines de sites américains.
3-
Création de données textuelles : messages - post – contenus courts
Explication : les données (messages – avis – commentaires) n’existent pas, il faut les créer et
également pouvoir répondre aux conversations qui en découlent.
Exemple : un client media avait un besoin d’animation de ses services de voyance et de rencontre
par SMS sur des plages horaires très larges.
Solution : ingedata a mis à disposition une équipe dédiée d’animateurs et d’animatrices de
voyance et de rencontre afin de répondre au flux 24/24 h, 365 / 365 J
•
1-
Conversion de données
Saisie de données d’un support vers un autre (recopie)
Explication : Les données de base existent sur un support identifié
Généralement les données de base sont sur un support papier et le service consiste à les
numériser puis à ressaisir ces données sur une base de données mais cela peut être
également directement d’un support numérique (fichiers PDF – JPEG – GIF …) vers une
base de données online.
Exemple : un grand groupe de distribution voulait avoir sur une base de données toutes ses
cartes de fidélité récupérées sur l’ensemble de ses magasins.
Solution : Ingedata a mis en place le scan de toutes les cartes afin d’avoir un support numérique
puis a procédé à une double saisie comparée des informations faites par ses opérateurs sur son
centre de Madagascar pour rendre au client une base de données de contacts viable et sécurisée.
Selon le type de données, la saisie se fait avec différentes techniques impliquant des
qualités et taux d’erreurs différents, plus les données à ressaisir sont critiques plus les
contrôles doivent être renforcés et les techniques utilisées adaptées. (Le domaine
médical par exemple a un taux d’erreur acceptable qui doit être = a zéro sur les champs
critiques (résultats d’analyse).
9
•
Traitement de données
1-
Contrôle qualité de données
Explication : La donnée est déjà saisie il faut en contrôler la qualité selon une norme qualitative
définie impliquant rarement une nuance de jugement.
Exemple : Un important site E commerce voulait pouvoir contrôler la qualité de ses fiches produits
mises sur son site, un catalogue de plusieurs dizaines de milliers de fiches pour lesquelles il voulait
un contrôle à la fois de la qualité des visuels, des catégorisations et de l’orthographe des
descriptifs.
Solution : ingedata a mis en place une équipe composée à la fois d’infographistes et d’opérateurs
graphiques pour les visuels, des opérateurs de contrôle pour les catégorisations et des correcteurs
d’orthographe.
2-
Validation - vérification de données
Explication : La donnée est déjà saisie ou en phase de pré validation il faut la valider, la vérifier
selon une norme très définie n’utilisant aucune nuance.
Exemple : vérification de numéros de téléphone, le numéro de téléphone est bon ou ne l’est pas il
n’y a aucune nuance possible. Un autre exemple, un important comparateurs e commerce veut
une pré validation de toutes les infos produits récupères par son crawleur, chaque fiche doit
comporter un nom, une image, si ces infos sont manquantes la donnée n’est pas validée.
3-
Qualification de données
Explication : La donnée est déjà saisie ou en phase de pré validation il faut la qualifier selon une
logique définie impliquant souvent une nuance de jugement.
Exemple : les images d’une base de données image doivent être de la plus grande qualité visuelle
possible selon une norme qualitative définie mais il peut y avoir éventuellement des doutes
possibles sur la qualité, un deuxième exemple la modération de messages suit une charte de
modération mais peut engendrer des questions sur la validation d’un post à la limite du litige.
Cela implique une grande formation vers les intervenants et des moyens de contrôle renforcés,
Ingedata par exemple sur la modération utilise un système lui permettant d’avoir un double
contrôle des posts litigieux (opérateur puis superviseur) en cas de doute.
4-
Enrichissement de données
Explication : une base de données a besoin de champs en plus, d’informations supplémentaires.
Exemple : un voyagiste avait une importante base de données d’hôtels dont il voulait connaitre le
nombre ayant un SPA et cette information était manquante sur la base initiale.
10
Solution : ingedata a mis en place une équipe d’operateurs allant surfer sur les sites des hôtels en
question afin de récupérer l’information manquante.
5-
Normalisation
La donnée est déjà saisie il faut la mettre au bon format, au bon endroit exemple au format XML.
6-
catégorisation de données
Un important acteur des annonces légales voulait découper puis catégoriser toutes ces annonces
de façon journalière à partir d’une liste de catégorie d’affectation très précise.
Ingedata a donc créé et formé une équipe catégorisant les annonces légales tous les jours.
•
Diffusion de données
Les données existent à l’intérieur d’une base et il faut les diffuser sur d’autres bases de données
externes.
Exemple : un tour operateur doit diffuser ses offres de voyages sur des systèmes externes comme
Amadeus.
11
•
Les types de données que l’on traite
Type primaire
Les données Marketing
•
•
•
•
•
Les données informatives
temporaires
Les données informatives
définitives
Les données comptables et
financières
Les données médicales
•
•
•
•
•
•
•
•
•
Type secondaire
Contacts – infos
individus
Contacts - infos
sociétés
Fiches produits
Fiches services
Relèves de prix
Annonces
Commentaires
Avis
Articles
Dialogues
News
Descriptions
Récits – romans ouvrages – essais
Données
alphanumériques
•
•
•
•
•
•
Support
Formulaires
Questionnaires
Coupons
Annuaires
Catalogues
Sites internet
•
•
•
•
Journaux
Magazines
Catalogues
Sites internet
•
•
Guides
Livres
•
•
Bons de livraisons
Bons de
commandes
Factures
Chèques
Notes de frais
Relèves bancaires
Registres
Les Rapports
d’analyses
Les rapports de
tests
Formulaires
techniques
Questionnaires
techniques
Fiches de payes
Fichiers du
personnel
Archives
Contrats
Etats civils
CV
Déclarations
URSAFF
•
•
•
•
•
•
•
Les données techniques de
l’industrie
•
•
Les données administratives
•
•
•
•
•
•
•
12
Support entrant
•
Papier
(A4 – A5 - A3
…)
•
Numérique
(GIF – JPEG
PDF …)
•
Base de
données
(locale –
extranet –
internet, Excel,
Access, PHPMySQL –
Oracle...)
•
•
•
•
•
Images
Documents
Textes
Fichiers audio
Fichiers vidéo
•
Exemples de services liés aux
secteurs & acteurs que nous servons
SECTEURS
COMMUNICATION
ACTEURS
- Groupes et agences de
communication
- Acteurs de la donnée
Type de données
Marketing de contacts
MEDIAS
- Presse écrite
- Agence pré presse
- Chaines de télévision
Données informatives
temporaires
SANTE
- Laboratoires
- Centres de test
Données médicales
EDITION
- Editeurs
guides
TOURISME
- Tour operateurs
- Agence de voyages
Marketing de services
INTERNET
- Editeurs de sites
internet
- Cybermarchands
- Vépécistes
- Sites internet de petites
annonces
Marketing de produits
temporaires
TELEPHONIE
- Acteurs de la rencontre
voyance - monetisateur
d’audience
Assurances
temporaires
ASSURANCE
13
de
livres
-
définitives
Données personnelles
Exemple services
- Conversion – saisie de
base de données
contacts.
- Enrichissement de
données contacts par
internet.
- Création de bases de
données de contacts
par sourcing
- Modération
- Contrôle qualité des
avis – commentaires
– articles
- Normalisation XML
- Création de post animation
- Saisie de rapports de
test
- Saisie de rapports
d’analyse
- Normalisation XML
d’ouvrages
- Mise en page
- Création de données
de services
- Contrôle de données
de services
- Diffusion de données
de services
- Modération
- Animation
- Conversion
d’annonces – produits
- Création –
catégorisation –
contrôle de produits
- Pige
- Animation par SMS
- Saisie dossiers
d’assurance
FINANCIER ET
BANCAIRE
- Banques
- Services financiers
- Cabinets d’expertises
- Compagnie de
recouvrement
- Administrations
- Grosses associations
Facultés
Données comptables et
financières
- Saisie de chèques
- Saisie de registres
- Saisie de factures –
bon de commande
Données personnelles
et administratives
- Saisie – conversion
- Catégorisation
- normalisation
INDUSTRIE
- BTP
- Automobile
- Energie
Données techniques
GRANDE
DISTRIBUTION
- Grosses enseignes
Données marketing
Données produits
Données comptables
- Saisie – conversion
de formulaires
techniques
- Catégorisation –
normalisation de
produits - références
- Saisie de coupons –
cartes de fidélités
- Conversion produits
- Saisie de bon de
commande
INSTITUTIONNEL
14
• Références
Secteur Internet
Secteur de la communication
15
Secteur de l'industrie
Secteur de l'édition
Secteur de la presse - événementiel
Secteur de la grande distribution et distribution spécialisée
16
Secteur financier et bancaire
Secteur institutionnel
Secteur du tourisme
17
• Détails des différents process en saisie
et leur niveau de qualité
En général
Chez ingedata
18
Process de traitement /
champs
Cases à cocher, cases à
options
Champs d’adresses, de
noms/prénoms ou autre champ
avec référentiel disponible
Texte libre
Autres champs (dates, etc.)
Saisie (sans référentiel)
3 fautes / 100 champs
15 fautes / 10 000 caractères
+ relecture à 100%
NON
3 à 5 fautes / 100 champs
3 à 5 fautes / 100 champs
Saisie (avec référentiel)
+ relecture des
enregistrements hors
base
NON
NON
NON
Double saisie comparée
(avec ou sans
référentiel)
1 faute / 100 champs
1 faute / 10 000 caractères
Saisie multiple (jusqu’à
égalité de 2 saisies)
(avec ou sans
référentiel)
0.5 faute / 100 champs
NON
Saisie multiple (jusqu’à
égalité de 3 saisies)
(avec ou sans
référentiel)
NON
NON
NON
Pour les champs considérés
comme clés :
0 faute
Clipping
NON
(si tapuscrit)
(si tapuscrit)
(si tapuscrit)
Clipping + relecture à
100 %
NON
(si tapuscrit)
(si tapuscrit)
(si tapuscrit)
LAD + vidéo codage
OUI
NON
NON
NON
Description de la méthode
1.
Saisie brute de chaque champ par un opérateur
Saisie (sans référentiel) + relecture à
100%
1.
2.
Saisie brute de chaque champ par un opérateur
Relecture du champ saisi par un opérateur différent de celui de la saisie
Saisie (avec référentiel) + relecture des
enregistrements hors base
1.
2.
3.
Saisie du champ, en utilisant le référentiel associé à ce champ, par un opérateur
Un programme met à disposition les champs saisis qui sont « hors base »
Relecture du champ « hors base » par un opérateur différent de celui de la saisie
Double saisie comparée (avec ou sans
référentiel)
1.
2.
3.
4.
Saisie 1 du champ (avec ou sans référentiel) par un opérateur
Saisie 2 du champ (avec ou sans référentiel) par un opérateur différent de la saisie 1
Un programme de comparaison présente les champs pour lesquels les 2 saisies sont différentes
Un opérateur spécialisé, différent des 2 opérateurs de saisie,
·
valide une des 2 saisies (si une des 2 saisies est correcte)
·
ou saisit une 3e fois le champ (si les 2 saisies sont fausses)
Saisie multiple (jusqu’à égalité de 2
saisies) (avec ou sans référentiel)
1.saisie 1 par un opérateur
2.saisie 2
○
○
par un opérateur différent de celui de la saisie 1
ne peut commencer que si la saisie 1 a commencé
3. test d’égalité entre la valeur des 2 saisies
4a. si les 2 saisies sont différentes, alors aller à 5
4b. si les saisies sont identiques, alors aller à 8
5. nouvelle saisie par tout opérateur
6. test si égalité entre 2 saisies
7a. si égalité entre 2 saisies, alors aller à 8
7b. si pas d’égalité entre 2 saisies, alors retourner à 5
8. fin de la saisie de ce champ
Saisie multiple (jusqu’à égalité de 3
saisies) (avec ou sans référentiel)
Même principe que ci-dessus, mais la saisie ne s’arrête que lorsque 3 saisies sont identiques
Clipping
1.
2.
3.
Sélection du nom du champ, par un opérateur
Zonage du champ, par l’opérateur
Reconnaissance optique (OCR) du champ : le résultat de l’OCR vient se placer dans la valeur du champ
sélectionné en 1
Clipping + relecture à 100 %
1.
2.
3.
Sélection du nom du champ, par un opérateur
Zonage du champ, par l’opérateur
Reconnaissance optique (OCR) du champ : le résultat de l’OCR vient se placer dans la valeur du champ
sélectionné en 1
Relecture à 100 %
4.
LAD RAD
19
Reconnaissance automatique de caractères
• Pourquoi sommes-nous différent de la
majorité des centres offshore ?
La majorité des sociétés veulent se recentrer sur leur cœur de métier, l’aspect production quant à
lui (à part société industrielle) est généralement confié soit à des équipes internes d’intérimaires ,
soit à des sous traitants français (freelances ou sociétés) soit à des sous traitants offshore.
Différents problèmes apparaissent selon ces choix :
•
Equipe interne : pas de flexibilité selon les pics de production et coût élevé.
•
Freelance français : problème de pilotage central difficile si on fait appel à plusieurs freelance
situés dans des zones géographiques différentes et coût élevé.
•
Société de sous traitante France : coût élevé et problèmes légaux (dépendance économique
sur gros dossiers) entrainant un manque de flexibilité.
•
Société de sous traitance offshore : problème culturel de communication, problème de
perception de la qualité, décalage horaire.
INGEDATA vous propose un partenariat offshore ayant l’avantage de l’offshore (coût attractif,
flexibilité des contrats) sans en avoir les inconvénients :
20
•
La communication est faite entre français expérimentés (nos directeurs de centre, de
production, nos chefs de projets sont tous français et bénéficient de plusieurs années
d’expériences).
•
Nos outils collaboratifs et nos process nous permettent d’être extrêmement réactif et de
rendre la communication sur un projet aussi limpide qu’une réunion face à face.
•
La perception de la qualité est donc similaire à la France.
•
Nous travaillons sur les mêmes horaires que la France car notre centre n’a que 1 à 2 heures
de décalage en plus par rapport au GMT France.
• POURQUOI INGEDATA ?
Une externalisation offshore réussie dépend de différents facteurs tant de point de vue client
que prestataire, nous avons listez ci-dessous les facteurs clés de succès et attentes client qui nous
paraissent les plus important en fonction de notre expérience.
CRITERES FINANCIERS
•
•
L’optimisation de la gestion et la réduction des coûts obligatoire.
La grande flexibilité du contrat.
CRITERES RELATIONNELS
•
•
•
•
•
•
•
L’accompagnement sur le projet en amont mis en offshore (conseil, expertise).
La compréhension en production : peu de barrière linguistique & culturelle.
La proximité (fuseau horaire à faible décalage, road show clients régulier).
Les moyens humains importants, dédiés et qualifiés.
La réactivité
L’accompagnement - conseil au risque social
La disponibilité
CRITERES QUALITATIFS
• L’Expertise technique (spécialisation) sur les différents métiers - fonctions - processus
du client à externaliser en offshore.
• La personnalisation possible de processus « spécifiques »
• L’adaptabilité : prise en charge de la totalité ou d’une partie d’un process métier
• La qualité opérationnelle en continue (accroitre la valeur ajoutée et pas seulement le coût)
avec conseils et pilotage grâce à des chefs de projets dédiés et français et une direction a
l’écoute du client.
CRITERES DE SECURISATION
•
•
•
•
•
21
La qualité des Infrastructures
L’expérience sur des projets similaires
La Prise en compte des mises en conformité réglementaire
La qualité des Méthodes : Norme ISO en cours
La qualité des outils de suivi et contrôle (Project management system, outils collaboratifs)
• CHARTE ETHIQUE
Intégrité : Tous les collaborateurs d’Ingedata ont plus de 18 ans. Moyenne d'âge de 24 ans, tous
nos collaborateurs sont intégralement déclarés (AMIT & CNAPS & IRSA sur Madagascar et PAYENPS-TDS sur Maurice) et bénéficient tous d'une couverture sociale et médicale. Ingedata est
également en règle en matière fiscale (Quitus social et fiscal sur demande pour les clients de
l'administration).
Confidentialité : Tous les documents, fichiers et autres matériels fournis par le client à Ingedata
demeurent confidentiels. Tous nos collaborateurs signent une clause de confidentialité avec
Ingedata et s'engagent à des poursuites judiciaires sévères en cas de non respect de ces clauses
essentielles de leur contrat de travail.
Générosité : Ingedata reverse un pourcentage de son chiffre d’affaires à des organisations
caritatives Malgaches pour le développement durable et l’éducation du peuple de la grande île.
Conscience environnementale : Green tech : Nous faisons tout ce qui est en notre pourvoir
pour minimiser l’utilisation du papier et dans la manière du possible acheter des solutions propres
pour l’environnement.
22
• Chiffres clés
23
•
310 positions
•
6 années d’existence
•
+ de 200 collaborateurs
•
Plus de 200 clients satisfaits
•
Plus de 1 000 000 de données traitées par mois
•
+ de 35 000 heures de production par mois
•
130 % de croissance annuelle depuis le départ
•
800 m2 de surface de production
•
CA supérieur à 2 millions euros en prévision 2011

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