DATA SCIENCE & ANALYTICS
Analyse de données - La voie vers une entreprise axée sur les données

La numérisation progressive des processus d’affaires assure la croissance des données structurées et non structurées dans les entreprises. Le volume pur ou la structure de données manquante, complique l’évaluation. Avec des méthodes d’analyse modernes, les données peuvent être fusionnées et des informations et conseils pertinents peuvent être rendus possibles.

Smart Analytics utilise des données provenant d'une grande variété de sources pour les fusionner selon des objectifs prédéfinis et les évaluer de manière ciblée. Le stockage et l'analyse des données peuvent être considérés séparément en termes de temps et de contenu - au moment de la collecte des données, il n'est pas encore nécessaire de savoir clairement comment elles ont été filtrées ou traitées ultérieurement. 

Qu'il s'agisse de l'évaluation du contenu utilisateur, de la création de suggestions de produits dans les systèmes de magasin ou de l'identification des accès malveillants aux systèmes, les caractéristiques d'identification ne sont souvent pas définies avec suffisamment de précision au moment de la collecte ou sont cachées dans de vastes collections de données. Les méthodes d'évaluation classiques atteignent leurs limites. 

En utilisant des fonctions d'analyse de données, cette lacune peut être comblée, des anomalies et des modèles peuvent être détectés et des conclusions peuvent être tirées. 

Vos défis

Des méthodes et des technologies autour de l'analyse de données sont disponibles. Il existe des produits commerciaux ou open source qui peuvent être utilisés sur site ou peuvent être trouvés chez des fournisseurs de cloud tels qu'Amazon Web Services ou Microsoft Azure. 

Ce sont souvent les questions moins directes qui posent aux entreprises des défis fondamentaux, tels que 

  • Comment puis-je collecter et stocker les quantités croissantes de données de manière rentable, tout en garantissant des performances et une sécurité suffisante ?

  • Comment puis-je relier des sources de données internes et externes de manière performante sans perdre de vue la conformité ?

  • Comment puis-je intégrer la plateforme technologique sélectionnée dans mon ensemble d'outils et de processus ITSM ?

  • Comment intégrer des technologies d'analyse supplémentaires telles que des modules d'intelligence artificielle en tant que sources (analyse augmentée) sans confronter les utilisateurs aux obstacles technologiques ?

  • Comment décrire les nouveaux rôles tels que Data Scientist dans mon organisation ?

  • Mon services informatique est-il capable de maîtriser le nombre croissant de technologies et d'architectures différentes ?

Notre solution

Nous vous accompagnons en vous conseillant, en mettant en œuvre et en exploitant des solutions holistiques autour de l’analyse de données.

Il s’agit notamment des mesures suivantes :

  • Développement des exigences, des interfaces et des dépendances

  • Assistance dans la sélection et la mise en œuvre de technologies adaptées dans votre centre de données ou depuis le cloud

  • Intégration dans votre ensemble d’outils de gestion des services et vos portails en libre-service

  • Fonctionnement continu de la solution, y compris l’exécution et l’adaptation des évaluations requises

  • Intégration de mécanismes de traitement et de fonctions complémentaires telles que les services de transformation, l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique (ML)

  • Accompagnement dans la question du stockage temporaire ou à long terme des données à évaluer et des résultats

  • Prise en compte des exigences légales telles que la protection et la sécurité des données

Exemple : Big Data et BI prédictive

  • Grâce aux fonctions d’IA activées, les grappes d’informations peuvent être reconnues et exploitées même dans de vastes collections de données afin de tirer des conclusions du passé sur les données probables de l’avenir.

Exemple : Qualité des données

  • En comparant les données provenant d’une grande variété de sources, la qualité globale des données peut être améliorée et des écarts peuvent être détectés.

Exemple : Analyse des visites de sites Web

  • Les profils de mouvement des clients sur les magasins peuvent améliorer l’optimisation de l’expérience client et ainsi augmenter les ventes.

 

 

A propos d'Idealis

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