Pour nombre d’entreprise, l’avenir sera data
ou ne sera pas. Soyez de celles-là !
L’intégration du big data à la portée de tous
Si la notion de Big Data est couramment utilisée dans les médias et dans le monde de l’entreprise, sa définition n’est pas toujours évidente pour tous. Pour palier toute ambiguité, nous tenons à vous éclairer sur cet enjeu organisationnel et technologique.
Concrètement, qu'est-ce que le Big Data ?
La notion de Big Data renvoie à l’agrégation d’une grande quantité de données. Il est d’usage d’estimer cette grandeur selon 3 indicateurs, les fameux 3V : le Volume, La Vélocité et la Variété. Autrement dit, la quantité de données, la vitesse à laquelle elles sont produites et la diversité des données recueillies (images, sons, données relationnelles).
Pourquoi miser sur cette technologie ?
Il n’existe pas une seule industrie au monde qui ne devrait se questionner sur sa production de données, et ce qu’une gestion de celles-ci pourrait faciliter pour son activité. Outre le fait d’emprunter le train de la modernité, il s’agit d’une formidable opportunité pour obtenir une vision panoptique de son activité et ainsi et en maîtriser chaque compartiment.
Quels sont les avantages d'un point de vue business ?
Les avantages sont légions : meilleure connaissance de ses clients, meilleure appréciation des fluctuations des usages, optimisation de la segmentation client, réalisation de prédictions, optimisation des performances opérationnelles dans tous les départements clés (marketing / vente / RH / SAV). Dites-moi, vous hésitez encore à sauter le pas ?
“With data collection, ‘the sooner the better’ is always the best answer.”
Marissa Mayer
De la nécessité d’assurer la protection des données
La data est l’or noir du XXIème, et il va sans dire que ce joyaux nécessite de la part de l’entreprise une protection accrue, afin de se prémunir contre les attaques malveillantes. Outre ce risque, il convient également de s’assurer du respect de la vie privée des utilisateurs/clients dans les modalités de collectes et de traitement de la donnée. Tout ceci ne s’improvise pas.
Consentement / Anonymisation
L’art et la manière importe pour nous. Aussi, nous veillons à jouer dans les règles de l’art. Nous vous prodiguons conseils et compétences afin de vous permettre de recueillir les données en toute bonne foi et d’avoir par la même occasion la confiance de vos clients.
Respect du RGPD
Nous collectons et analysons vos données dans le plus strict respect du RGPD et des recommandations édictées par la CNIL. Cela suppose un traitement anonyme et l’établissement d’une charte déontologique attestant des modalités qui seront mises en oeuvre.
Éthique
Au-delà des règlement (RGPD, recommandations de la CNIL), nous engageons notre honneur à chacune de nos interventions. Travailler avec éthique et application est un labeur auquel nous nous attelons avec plaisir et détermination. En définitive, l’éthique c’est chic !
“Numbers have an important story to tell. They rely on you to give them a voice.”
Stephen Few
Cloud computing et Machine Learning
Collecter et agréger massivement des flux de données n’a de sens que si la data est analysée en profondeur afin d’apporter une réelle valeur-ajoutée à votre structure. Au-delà de vous accompagner dans la constitution de votre infrastructure Big Data, nous vous permettons de faire appel à la puissance des algorithmes de Machine Learning pour établir des prédictions et obtenir une vision sans nulle autre pareille de votre activité.
Conception de pipeline (ETL)
Avant de pouvoir analyser les données, il faut les collecter depuis les outils ou les lieux où elles sont produites. Cela suppose donc de concevoir des pipelines qui permettent de récupérer les données et de les acheminer vers des bases de données, afin d’être mis à disposition des utilisateurs métiers ou des professionnels de la data.
Analyse en temps réel
L’anlyse en temps réel répond aux besoins de certaines industries (finance, énergies, médical, etc.) nécessitant d’analyser des flux de données continus. Le principe du pipeline est ici reconduit, et est naturellement couplé à la possibilité de visualiser les données dans un tableau de bord interactif accessible depuis un ordinateur ou un smartphone.
Analyses prédictives
Au-delà des procédés de visualisations graphiques (analyses descriptives), la Data Science est surtout plébiscitée pour les analyses prédictives, qui permettent d’anticiper des comportements ou des événements futurs sur la base d’historiques de données. Ces techniques reposent sur les algorithmes de Machine Learning.
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