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Smart Data

Nous aidons votre entreprise à devenir data-driven

Nos Data Scientists, Data Analysts, Data Engineers vous accompagnent dans votre transition.

contactez-nous
engineer

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 : 

01

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.

02

Assurer une bonne
data quality

Mesurer puis corriger la qualité de ses données pour que celles-ci deviennent fiables.

03

Développer la data intelligence

Industrialiser l’usage de l’intelligence artificielle pour savoir, comprendre
et anticiper.

Optimisez
vos données

contactez-nous

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
voir nos user stories

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.

business working on accounting data with notebook computer
  • Produire les insights sur base des données
  • Créer des outils Data Science et les rendre accessibles
  • Industrialiser les processus de décisions data-driven

Nous transformons vos données en outils de développement positif

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