Data

L'objectif principal de notre offre de Data Platform est de permettre aux clients de centraliser et d'exploiter leurs données de manière optimale, en fournissant une base solide pour les activités d'analyse et de prise de décision.

Nous adoptons une approche holistique pour concevoir et mettre en œuvre la Data Platform. Nous commençons par comprendre les besoins spécifiques de nos clients, puis nous concevons une architecture adaptée à leurs objectifs. Nous intégrons différentes sources de données, développons des pipelines de données robustes et mettons en place des solutions de stockage et de traitement des données appropriées.

Grâce à notre offre de Data Platform, les clients bénéficient d'une infrastructure de données fiable et performante, ce qui leur permet d'accélérer leurs activités d'analyse, d'améliorer leur prise de décision et de tirer pleinement parti de la valeur de leurs données.

Construction d'un data lake centralisé pour collecter et stocker des données provenant de multiples sources, mise en place d'une plateforme de streaming en temps réel pour l'analyse des données en continu, création d'un entrepôt de données pour la consolidation des informations.

Apache Hadoop, Apache Spark, Amazon Web Services (AWS) EMR, Google Cloud Platform (GCP) BigQuery, Microsoft Azure Data Lake, Apache Kafka.

Architecture Lambda ou Kappa, qui combine le traitement batch et le traitement en temps réel pour gérer les différents types de données.

Cadre de gouvernance des données DAMA-DMBOK, modèle de maturité de la plateforme de données (par exemple, le modèle DMBOK deDAMA), meilleures pratiques pour la sécurité et la conformité des données (par exemple, les principes de protection des données du RGPD).

L'objectif principal de notre offre de Data Visualisation / BI est de fournir des informations exploitables à nos clients, en visualisant les données de manière claire et concise, et en les rendant accessibles à tous les niveaux de l'organisation.

Nous collaborons étroitement avec nos clients pour comprendre leurs besoins en matière de visualisation et de reporting des données. Nous utilisons des outils de pointe tels que Tableau, Power BI ou QlikView pour créer des tableaux de bord interactifs, des graphiques percutants et des rapports personnalisés.

Grâce à notre offre de Data Visualisation / BI, les clients bénéficient d'une compréhension claire de leurs données, ce qui leur permet de détecter des tendances, d'identifier des opportunités commerciales, de suivre les performances et d'aligner leurs décisions sur des données tangibles.

Création de tableaux de bord interactifs pour surveiller les indicateurs clés de performance (KPI), visualisation de l'évolution des ventes et des performances marketing, création de rapports automatisés pour suivre les tendances du marché.

Tableau, Power BI, QlikView, MicroStrategy, Google Data Studio.

Approche agile pour le développement itératif des tableaux de bord, en impliquant les utilisateurs finaux dès les premières étapes du processus.

Principes de conception et de visualisation des données (par exemple, la règle de l'encre de Edward Tufte), meilleures pratiques pour la conception d'interfaces utilisateur (par exemple, les directives Material Design de Google).

L'objectif principal de notre offre de Data Analytics est d'aider nos clients à exploiter pleinement la valeur de leurs données en identifiant des tendances, des modèles et des opportunités cachées, afin de prendre des décisions éclairées et basées sur les données.

Nous utilisons une combinaison de techniques statistiques, d'analyse exploratoire de données et d'apprentissage automatique pour extraire des insights significatifs à partir des données. Nous travaillons en étroite collaboration avec nos clients pour comprendre leurs objectifs commerciaux et concevoir des modèles analytiques adaptés à leurs besoins.

Grâce à notre offre de Data Analytics, les clients bénéficient d'une meilleure compréhension de leurs données, ce qui leur permet de détecter des opportunités commerciales, d'optimiser leurs opérations, de réduire les risques et de prendre des décisions plus éclairées.

Analyse des données de vente pour identifier les segments de clients les plus rentables, prédiction de la demande future à l'aide de modèles de séries temporelles, détection des fraudes grâce à l'analyse des anomalies.

Python, R, Apache Spark, scikit-learn, TensorFlow.

Approche CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) pour le cycle de vie complet des projets d'analyse de données, en incluant les phases de compréhension des besoins, de préparation des données, de modélisation et d'évaluation.

Méthodes statistiques et d'apprentissage automatique, tels que la régression linéaire, les arbres de décision, les forêts aléatoires, les réseaux de neurones, la validation croisée et les techniques d'optimisation de modèles.

L'obiectif principal de notre offre de Data Science / IA est d'aider nos clients à exploiter le plein potentiel de leurs données en développant des modèles prédictifs, des systèmes d'apprentissage automatique et des applications d'intelligence artificielle.

Nous adoptons une approche itérative pour développer des solutions de data science et d'IA. Nous commençons par comprendre les défis spécifiques de nos clients, puis nous collectons et préparons les données nécessaires. Nous utilisons ensuite des techniques d'apprentissage automatique, de traitement du langage naturel et de vision par ordinateur pour développer des modèles et des systèmes performants.

Grâce à notre offre de Data Science / IA, les clients peuvent automatiser des tâches, améliorer leur efficacité opérationnelle, créer des produits et services innovants, et obtenir des insights prédictifs pour prendre des décisions stratégiques.

Classification automatique des mails dans les boîtes de réception, recommandation de produits basée sur le comportement des utilisateurs, analyse de sentiment à partir de données textuelles.

Python, TensorFlow, Keras, PyTorch, Natural Language Processing (NLP), Computer Vision.

Approche CRISP-DM ou approche Agile pour le développement de modèles d'apprentissage automatique, en utilisant des ensembles de données annotées et des techniques de prétraitement des données.

Modèles de Deep Learning pré-entraînés (par exemple, BERT, GPT), techniques de réduction de dimension (par exemple, l'analyse en composantes principales - ACP), régularisation des modèles pour éviter le surajustement (overfitting).

L'objectif principal de notre offre de Data Gouvernance est d'aider nos clients à établir une gouvernance solide des données, en veillant à ce que les données soient fiables, accessibles, sécurisées et conformes aux réglementations en vigueur.

Nous travaillons en étroite collaboration avec nos clients pour comprendre leurs besoins et leurs objectifs en matière de gouvernance des données. Nous évaluons leurs processus existants, développons des politiques de gouvernance des données et mettons en place des mécanismes de contrôle et de suivi pour garantir la qualité et la sécurité des données.

Grâce à notre offre de Data Gouvernance, les clients bénéficient d'une meilleure maîtrise de leurs données, d'une réduction des risques, d'une amélioration de la conformité réglementaire et d'une confiance accrue dans la qualité et l'intégrité de leurs données.

Établissement de règles et de politiques de qualité des données, gestion des autorisations d'accès aux données sensibles, conformité aux réglementations telles que le RGPD ou le CCPA.

Outils de gestion de la qualité des données par exemple : Informatica Data Quality, Talend), solutions de sécurité et de confidentialité des données par exemple :
Oracle Data Safe, Microsoft Azure Purview.

Approche basée sur les principes de la gestion de la qualité des données (par exemple, l'identification, l'évaluation, la correction et le contrôle des données) et gestion des risques liés à la confidentialité et à la sécurité des données.

Cadre de gouvernance des données DAMA-DMBOK, normes de sécurité de l'information ISO 27001, normes de confidentialité des données (par exemple, les principes de protection des données du RGPD).