Nous aidons votre entreprise à devenir data-driven
Nos Data Scientists, Data Analysts, Data Engineers vous accompagnent dans votre transition.
data driven
Exploiter
le potentiel
des données
Une entreprise “data-driven” est une entreprise qui base ses décisions stratégiques en exploitant le potentiel de ses données. Data Scientists, Data Analysts, Data Engineers sont autant de profils rassemblés dans le pôle Smart Data d’Ingestic. Tant les développements d’algorithmes IA que la communication avec les équipes métier et techniques font partie de leurs qualités.
étapes
Comment y parvenir ?
Pour devenir data-driven, Ingestic peut vous aider en 3 étapes :
Asseoir un data
management solide
Mettre en place une infrastructure
et des processus optimisés, basés
sur une très bonne compréhension
et connaissance de l’environnement client.
Assurer une bonne
data quality
Mesurer puis corriger la qualité de ses données pour que celles-ci deviennent fiables.
Développer la data intelligence
Industrialiser l’usage de l’intelligence artificielle pour savoir, comprendre
et anticiper.
Optimisez
vos données
Atteignez la qualité d’entreprise data-driven en exploitant au maximum vos données
data management
Préparer
le terrain
Le Data Management est le premier maillon, essentiel, qui permet de préparer le terrain au niveau des bonnes pratiques, processus et infrastructures pour accéder à l’étape suivante de haute qualité de données : la Smart Data.
- Comprendre/connaître l’environnement dans lequel évolue le client
- Mettre en place des infrastructures permettant la bonne gestion des données
- Analyser, proposer et implémenter de bonnes pratiques de gestion de la donnée
- Faire prendre conscience de la plus-value de la bonne utilisation des données
data quality
Faire le tri
Une fois que les bonnes pratiques et l’infrastructure sont en place, on peut s’attaquer aux données proprement dites. Il s’agit d’obtenir des données propres, complètes et correctes. Cela permettra à l’entreprise d’atteindre ses buts stratégiques en capitalisant sur des données de confiance et répondant à ses besoins.
- Mesurer la qualité des données
- Intégrer des process améliorant la qualité des données
- Préparer les données pour l’IA
data intelligence
Donner
de la valeur
Lorsque la qualité des données est assurée, on peut leur ajouter l’intelligence nécessaire en termes de modèles analytiques et prédictifs, pour répondre aux Use Cases existants de l’entreprise, pour générer de la valeur ajoutée aux données actuelles et susciter de nouveaux Use Cases. L’ultime étape est le déploiement et l’industrialisation des modèles au sein de l’entreprise, qui sera alors pilotée par ses données intelligentes.
- Produire les insights sur base des données
- Créer des outils Data Science et les rendre accessibles
- Industrialiser les processus de décisions data-driven