Allez plus loin dans la valorisation des données

>Data Science

 Le constat :

La data science est le chaînon manquant de tout système analytique. En effet les approches décisionnelles ou data mining traditionnelles permettaient déjà de déterminer une tendance ou bien de sortir un scoring à partir des données historiques mais la boucle retour vers les systèmes transactionnels n’était que peu mise en œuvre et encore moins en temps réel. La data science vise à aller plus loin dans l’exploitation des données en appliquant des modèles prédictifs qui peuvent être enfin industrialisés et donc être véritablement opérationnels. Les enjeux sont donc nombreux et primordiaux pour chaque organisation :

  • Appréhender les cas d’usage métiers data science de l’entreprise et identifier leur faisabilité,
  • Expérimenter ces cas d’usage pour valider leur pertinence,
  • Éprouver les modèles prédictifs et valider leur industrialisation,
  • Définir les modes d’industrialisation (application transactionnelle, systèmes analytiques,  chatbot, machine learning, IA),
  • Définir les grandes étapes de mise en œuvre (planning et coût),
  • Mettre en œuvre et évaluer.

Notre réponse :

Nos data scientists accompagnent les métiers à définir les cas d’usage pertinents pour lesquels la data science apporte une réelle valeur ajoutée. Notre approche se déroule ainsi en deux temps :

  1. Création d’un modèle prédictif,
  2. Création d’une application autour de ce modèle.