Data Management

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Data Management 

Conçus pour améliorer la prise de décision et rationaliser les opérations, nos services intègrent des analyses avancées et une gouvernance des données rigoureuse pour transformer des données complexes en informations exploitables. Parfaits pour les entreprises souhaitant optimiser l’utilisation de leurs actifs de données, nos services garantissent précision, conformité et sécurité des données.

Optimisez la performance de vos processus grâce à nos expertises et nos outils partenaires de gestion des données. Transformez les insights en actions ! Simplifiez la mise en qualité de vos référentiels ! Préparez et contrôlez une migration dans le cadre d’un projet SI ! Automatisez la production des tableaux de bord grâce à l’industrialisation de la collecte et du traitement des données ! 

L’essayer, c’est l’adopter ! Confiez-nous un set de données, décrivez les manipulations que vous faites et à la fin de la conversation nous vous montrons le résultat. Si le résultat est conforme à vos attentes, nous déployons le workflow de traitement dans la technologie que vous souhaitez et vous pouvez l’utiliser. 

Cette démarche applicable pour la plupart des traitements grâce à la simplicité de manipulation des plateformes de data management nécessite généralement pour être industrialisée de réaliser quelques efforts complémentaires pour collecter les données, les mettre en qualité, les enrichir avec des sources externes, puis traiter les cas particuliers et définir un principe et un socle de restitution. 

Nos data analystes spécifient le traitement à réaliser selon une approche FIPOC classique : quelles sont les données en entrée, les manipulations, les données en sorties. Sur la base de cette qualification, ils réalisent une 1re version du traitement puis un audit plus précis pour : 

  • Préciser les principes de collecte des données, 
  • Identifier les cas particuliers et leur traitement, 
  • Analyser la qualité des données et les actions à entreprendre sur les systèmes amont et de manière palliative sur le traitement de la donnée, 
  • Spécifier l’architecture de restitution et son modèle de données. 

Dans le cadre d’une démarche Agile par sprint, nous développons progressivement les traitements. A la fin de chaque sprint, une restitution est effectuée pour valider ou ajuster le traitement de certaines spécificités. 

Les traitements sont réalisés soit sur des plateformes de data management pour que des utilisateurs métier puissent les administrer et les faire évoluer, soit en Python, soit encore sur des modules spécifiques des outils de Dataviz (ex. Power Query pour Power BI et Tableau Prep Builder). 

La donnée valorisée et enrichie par les traitements de data management peut être intéressante pour plusieurs usages. Nous préconisons donc de concevoir un modèle de données universel pour pouvoir l’exploiter plus facilement à d’autres fins. Et parce qu’elle est vouée à être réutilisée, il est nécessaire de définir un catalogue de données pour communiquer plus facilement et la rendre plus accessible. 

Que ce soit via l’alimentation d’une application ou un tableau de bord, nos data analystes configurent les accès vers les applicatifs de consommation. 

Dans le cadre de tableaux de bord, les data analystes interviennent de manière conjointe avec des experts métiers pour définir les KPIs, maquetter les restitutions et les mettre en œuvre. Nous avons développé des expertises sur les principaux outils de restitution et nous nous adaptons donc à votre contexte. 

Jean-Marc GUIDICELLI

Associé, BU Data

Marc MIRONNEAU

Directeur, BU Data

Article rédigé par Etienne Cartier, Directeur BU Data

Axys dévoile en exclusivité dans Les Echos, sa nouvelle technologie de reconnaissance des émotions vocales (SER)

Article rédigé par Marc Mironneau, Directeur BU Data

Nos accompagnements Data et IA

Pour cadrer les processus, les rôles, les usages, les règles et les responsabilités sur l’ensemble de la chaîne de valeur de la donnée.

Répondre à un besoin de personnalisation, d’optimisation d’un process, d’identification de signaux faibles, d’extraction d’insights de vos documents et données …

Ce règlement vient compléter les « Guidelines for a Trustworthy AI » qui elles, visent à encadrer les processus et les bonnes pratiques autour de l’Intelligence Artificielle.

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