Nous collectons et agrégeons des données publiques provenant de diverses sources : plateformes de réseaux sociaux, catalogues, sites Internet, crowdsourcing, et bien d'autres encore.
Une fois que nous avons collecté suffisamment de données brutes, nous procédons au processus d'anonymisation des données, de tri et de structuration, de nettoyage et de suppression de leurs irrégularités, et d'enrichissement.
Après cela, nous transformons les données en estimations intelligentes, en utilisant les meilleurs calculs et algorithmes d'apprentissage automatique développés par notre équipe de data scientists et d'experts en marketing d'influence. Nous testons et améliorons constamment nos algorithmes, connectons de nouvelles sources de données et perfectionnons nos modèles.
Il convient de reconnaître que les données accessibles au public ne sont pas toutes exactes. Il existe un certain taux d'erreur parmi les algorithmes d'apprentissage automatique. Pour cette raison, nous utilisons une combinaison de reconnaissance externe et d'une équipe d'assurance qualité (QA) hautement qualifiée, pour garantir que nos informations sont calculées aussi précisément que possible.