Conseil en analyse de données

Les données ne sont plus l’apanage des seuls géants du numérique mais sont désormais au cœur de la transformation digitale et des entreprises qui ont pris conscience de la valeur que pouvait leur apporter une bonne utilisation de ce patrimoine Data.

Le perfectionnement des SI (Systèmes d’Information) et des ERP (Enterprise Ressource Planning), la montée en puissance de l’informatique décisionnelle et du Cloud, mais surtout l’augmentation du nombre de capteurs générant de la donnée ont conduit à une explosion du volume de données produites et stockées.

En parallèle, il est démontré d’après la Loi de Moore que la capacité de calcul et de stockage de données double tous les 18 mois, tandis que de nouvelles technologies d’échange de l’information voient le jour (le machine learning, l’intelligence artificielle, la 5G, la blockchain ou encore l’informatique quantique par exemple). Dans ce contexte, il n’est pas étonnant que les réflexions stratégiques sur la meilleure manière d’exploiter et d’analyser ce gisement d’information se multiplient. Il n’y a pas un plan de transformation numérique qui ne parle pas de Stratégie Data ou data-driven… 

Or, on estime à environ 30 % la quantité des données réellement exploitées par les entreprises. Comment expliquer un tel décalage ? Bien souvent, les entreprises n’ont pas mis en place de stratégie de transformation digitale et d’analyse de données dédiée – aussi bien pour le pilotage de la performance interne que pour la redéfinition du business modell’organisation, les compétences, l’innovation et la croissance.

C’est pour combler cet écart que nos consultants, ingénieurs, chercheurs et développeurs Data apportent un regard à 360° sur votre stratégie data et votre transformation digitale.

 

Nos convictions

Depuis les années 2010, une frénésie du big data s’est mise en place, avec de nombreux projets très ambitieux et complexes mais qui ont pu déboucher sur peu de résultats par rapport aux investissements engagés.

En parallèle, les données continuent de croître. Entrés aujourd’hui dans une phase plus mature, les projets sont conçus pour être fournir des analyses de données plus efficientes, plus concrètes et plus précisesLes entreprises à même de les mener à bien prennent souvent des positions concurrentielles déterminantes, au cœur de leur croissance.

Exploiter au mieux le potentiel des données est une étape clé de la transformation digitale des entreprises. Nos experts peuvent vous aider à comprendre et à analyser vos données pour prendre des décisions stratégiques mieux éclairées et plus rapides

Le conseil Data & Analytics en quelques chiffres

Données au 1er Janvier 2021

  • 4Centres de services mondiaux
  • 30Référencements
  • +200Experts et consultants
  • 150Clients
  • 3,6M€Chiffre d'affaires
  • +18,7%Croissance annuelle du chiffre d'affaires

Notre portefeuille d'offres 

Nous travaillons en étroite collaboration avec nos clients pour comprendre leurs besoins, établir une stratégie data adaptée et leur proposer des solutions sur-mesure autour de 4 segments clés de la chaîne de valeur Data : 

Stratégie Data & Gouvernance

Architecture et Ingénierie Data

Data Analytics

Data Science  (Algorithmie)

  • Benchmark de la maturité Data et assessment des capacités
  • Feuille de route Data / Stratégie data
  • Gouvernance Data / Design d’un modèle opérationnel et implémentation
  • Cartographie des données (Data mapping)
  • Cartographie des cas d’usage et de leur feuille de route 
  • Qualité de la donnée
  • Design de la plateforme data optimal et paramétrage
  • Lac de données (Data lake)
  • Infrastructure Big Data
  • SQL / NoSQL
  • Accès aux données
  • Flux de données / transformation
  • Analyse descriptive
  • Visualisation des données / Business Intelligence / Business Analytics et développement de tableaux de bord sur mesure
  • Support à l’audit / implémentation de règles métiers / validation de modèles
  • Analyse prédictive et prescriptive
  • Développement de modèle de Machine Learning / Intelligence Artificielle
  • Déploiement de flux de Machine Learning (MLOps)
  • Validation de modèle de Machine Learning
  • Traitement du langage naturel (Natural Langage Processing, NLP)
  • Recherche opérationnelle et optimisation

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