Intégrer les apports de la data science à travers une phase d’acculturartion, des ateliers sur l’IA, la réalisation d’études de faisabilité sur vos données et vos processus.
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Data & Business
Révéler et exploiter le potentiel des données pour créer un avantage compétitif, servir le business ou décupler les opportunités de croissance.
Valorisation & ROI
Exploiter le potentiel des données en allant à l’essentiel
Considérée comme le nouvel or noir, la data est au centre des préoccupations des entreprises. Après une première vague de projets de mise en place d’architecture Big Data, l’heure est à la rationalisation des projets. La recherche de la qualité et de la pertinence prend le pas sur le volume. Notre approche de la donnée s’attelle donc naturellement à tirer la substantifique moelle de la donnée pour mieux comprendre et décider.
Les challenges liés à la data et à la maîtrise de sa chaîne de valeur sont multiples et il apparait parfois compliqué de prioriser les chantiers. Une stratégie « data-driven » doit couvrir les enjeux de fiabilité, de qualité, d’exploitabilité afin de répondre aux enjeux business
Les enjeux:
- Comprendre et répondre aux attentes des métiers
- Planifier les investissements, ressources et budgets de la DSI à court, moyen et long terme
- Accélérer le Time to Market
- Valoriser les données et trouver les sources de gains
- Définir la sécurité des données et la conformité RGPD
Les interventions Visian:
- Elaboration d’une roadmap data à court, moyen et long terme
- Audit de l’organisation et des attentes métiers
- Études de faisabilité et de cadrage de projets data.
- Assistance à maîtrise d’ouvrage (AMOA) : recueil des besoins, cahier des charges, choix d’outils, sélection de prestataires, pilotage de la mise en œuvre, etc
Pour garantir la perenité des projets data, il est primordial de mettre en place une gouvernance efficace et partagée. Cette gouvernance a pour vocation de cadrer les processus, les rôles, les usages, les règles et les responsabilités sur l’ensemble de la chaîne de valeur de la donnée.
Les enjeux:
- Pérenniser et structurer l’exploitation des données.
- Centraliser les données, mettre en place un système d’information moderne et agile et cadrer son utilisation
- Faciliter l’accès à des données qualifiées, fiables et conformes aux directions métiers
- Mettre en place les bonnes pratiques permettant de garantir la bonne gouvernance des données.
Les interventions de Visian:
- Audit et cadrage de votre projet de gouvernance des données.
- Cartographie et classification des données du SI.
- Définition des Rôles et des Responsabilités
- Gestion de la propriété et du cycle de vie de la donnée.
- Projet de mise en place de stratégies Data Centric
Les data analysts sont responsables de l’interprétation et de la production de reporting. En exploitant diverses sources d’information, il donne vie aux données. Empathiques les data analysts ont à leur charge le recueil du besoins auprès des métiers.
Les missions clés:
- Recueillir, traiter et étudier les données pour produire des recommandations,
- Construire et faire évoluer les rapports issus du Business Intelligence (BI)
- Gérer les outils d’analyses permettant aux décideurs internes ou aux clients de suivre l’évolution de leurs sites ou produits.
Les compétences clés chez Visian
- Maîtrise des techniques de datamining (SAS, SPSS, VBA, ACCES) ou encore, des langages (R) de bases de données SQL,
- Connaissance des outils Power Bi / Tableau / Qlik
- Connaissances RGPD
- Anglais courant
L’intelligence artificielle et la data science peuvent être des vecteurs de croissance puissant. Leur pleine exploitation nécessite cependant une approche pragmatique et une roadmap claire avec des ambitions technologiques variées. Visian initie souvent ses projets par une phase d’acculturation pour que chacun puisse comprendre les réels apports de l’IA.
Les enjeux:
- Définir une roadmap pour obtenir le meilleur ratio investissement / valeur
- Passer à l’échelle les MVP « IA »
Les interventions Visian:
- Étude de faisabilité, évaluation des solutions existantes et roadmap
- Définition des business case et calcul de ROI
- Définition et développement des algorithmes
- Modélisation des données et choix du meilleur modèle
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