CONSEIL DATA 

Sponsoring sportif & Mécénat associatif

VALEURS

Le sport comme valeur commune

EXPERTISES

la data, moteur de performance durable

Stratégie & RoaDMAP

Définir la stratégie, les usages, l’architecture et construire la roadmap data

Product Development

Concevoir, développer des produits et en assurer la gestion et l’évolutivité dans le temps

IA & Datascience

Exploiter le potentiel de l’intelligence artificielle en intégrant l’éthique et la sobriété dans les usages

Data Gouvernance

Mettre en place des politiques et outils pour assurer la qualité, la sécurité et le partage de données

BUSINESS INTELLIGENCE

Analyser, suivre et optimiser le pilotage de l'activité pour guider les prises de décision

Data Management

Concevoir et mettre en œuvre le stockage, la transformation et l’organisation des données

AutonomIe

Rapprocher la donnée des métiers

SOBRIÉTÉ

Aller à l’essentiel

POLYVALENCE

Aligner IT & Business

-vision \vi.zjɔ̃\ n. f. Capacité de voir et de concevoir un futur complexe
-ant \ənt\ suff. Suffixe marquant la réalisation d’une action

Spécialisée dans la data, Visian intègre stratégie, technologie et expertise au cœur de chaque mission. Avec son positionnement hybride de ‘consultant-faiseur’, Visian associe compréhension des enjeux métiers et engagement dans l’exécution technique. Visian accélère la réalisation des projets data de ses clients et assure un impact durable sur leur performance. 

Visian est une filiale de Neurones, un groupe de Conseil (Management, Organisation et Digital) et de Services Numériques de 6 500 personnes. 

La Data comme Moteur de Performance Durable : Allier Business et Sobriété Numérique

La data occupe une place centrale dans les projets et les entreprises se tournent de plus en plus vers elle pour innover, optimiser leurs opérations, améliorer l’expérience utilisateur, et gagner en agilité. Cependant, cette effervescence de collecte, de traitement et de stockage des données s'accompagne d'une réalité indéniable : l'impact environnemental. Peut-on réellement concilier performance business et sobriété numérique ?

Pourquoi les projets data échouent encore trop souvent ?

Les projets data sont souvent présentés comme le moteur de la transformation numérique et de l’innovation en entreprise. Pourtant, une grande proportion d’entre eux n’atteint pas leurs objectifs, laissant les organisations frustrées et sceptiques quant au potentiel réel des données. Alors, pourquoi ces projets continuent-ils d’échouer ? Quels sont les obstacles persistants, et surtout, comment les surmonter ?

Comment choisir entre Django, Flask et FastAPI pour votre projet Python?

Lorsqu'il s'agit de développer une application web en Python, le choix du framework constitue une étape décisive qui peut grandement influencer la réussite du projet. Avec une pléthore d'options disponibles, Django, Flask, et FastAPI se détachent comme les choix les plus populaires dans l'écosystème Python. Chacun de ces frameworks offre des avantages distincts, mais comment déterminer lequel est le plus adapté à vos besoins?

Data Mesh: Nouvelle tendance ou véritable levier de transformation

Dans un monde où les données sont au cœur des décisions et de l'innovation en entreprise, la façon dont elles sont gérées pose de nombreuses questions. La centralisation, longtemps vue comme le modèle idéal de gestion des données, est-elle toujours pertinente ? Ou bien sommes-nous au début d'une nouvelle ère, celle de la décentralisation avec le modèle Datamesh

Recommandations ANSSI

Dans le contexte évolutif l'IA générative, l'ANSSI met en avant l'importance cruciale d'intégrer des mesures de sécurité robustes à toutes les étapes du cycle de vie de ces systèmes, afin de protéger les informations sensibles et d'assurer le bon fonctionnement des activités métier. Les recommandations fournies visent à guider les développeurs, administrateurs, RSSI, DSI et utilisateurs sur la manière de sécuriser efficacement leurs systèmes

Data quality

Parler de qualité des données, c'est toucher au cœur même des projets liés à la data. La donnée, pivot central des stratégies numériques, alimente les intelligences artificielles, facilite le reporting, prédit les comportements et révèle souvent des insights inattendus. Toutefois, garantir la qualité des données représente un défi majeur, souvent sous-estimé

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