Analyse de données

Plateformes de données & Analytique

Analyse de données

Plongez au cœur de vos informations grâce à l’analyse exploratoire et statistique de vos données.

Possédez-vous une bonne maîtrise de l’analyse de données ?
Avez-vous de bonnes performances au niveau des traitements d’analyse de vos données ?
Arrivez-vous à exploiter correctement vos données et leurs statistiques ?
Disposez-vous des bons outils d’analyse de données ?
Êtes-vous en mesure de développer de nouveaux cas d’usage en Data Analysis ?

En tant que cabinet de conseil en Data Analysis, nous accompagnons les entreprises dans le développement et l’administration efficaces de leurs environnements et modèles d’analyse de données, afin de les aider à réduire leurs risques stratégiques tout en améliorant en continu l’exploration et la compréhension de leurs données.

VOS Enjeux

L’architecture des données fournit la structure fondamentale et le cadre de la Gestion dess données dans une entreprise. Il comprend l’infrastructure de données, la gouvernance des données, la modélisation des données, le nettoyage des données, la qualité des données, l’intégration des données, la sécurité des données et d’autres composants. Bien conçue, elle permet à une entreprise de traiter facilement les données et de prévoir les tendances futures pour prendre des décisions éclairées.

De nos jours, avec l’explosion du volume de données et la surmultiplication de solutions de Gestion des données et applications hétérogènes, la création, les tests et la maintenance d’environnements de données sont devenus assez complexes aboutissant à de nombreux défis architecturaux à surmonter.

Manque de culture en analyse de données

Le succès de l'analyse des données dans une entreprise dépend du niveau de culture data-driven pas toujours élevé. La plupart des entreprises ne sont pas axées sur les données et n'ont pas doté les employés des connaissances nécessaires sur l'analyse des données.

Utilisation d’une solution d’analyse inadaptée

Choisissez l'outil d'analyse de données d'entreprise parfait en fonction de vos objectifs commerciaux, de l'évolutivité, des capacités d'intégration et de l'analyse de données venant de différentes sources.

Acquisition des données de plus en plus difficile

Collecter des données significatives est un défi majeur pour les entreprises en raison du volume élevé de données disponibles. La recherche d'informations dans ces données est chronophage et l'analyse en temps réel peut ne pas fournir de rapports précis et pertinents.

Sécurité et qualité des données mal contrôlées

Les données inexactes constituent un défi majeur dans l'analyse des données. Généralement, la saisie manuelle des données est sujette à des erreurs, qui faussent les rapports et influencent les mauvaises décisions. De plus, souvent, les entreprises sont tellement occupées à comprendre, stocker et traiter leurs ensembles de données qu'elles repoussent la sécurité des données pour les étapes ultérieures.

Insuffisance de compétences en analyse de données

L’analyse de différentes données est cruciale lorsqu'une grande quantité de données est produite chaque minute. Le flux massif de données généré crée des opportunités exponentielles pour les Data Analysts et les Data Scientists sur le marché, dont le nombre est souvent inférieur au volume de demandes en nouvelles ressources des entreprises dans le besoin.

Nos facteurs-clés de succès

Aligner les métiers

La plupart des organisations qui n’ont pas l’habitude d’utiliser le Big Data pour prendre leurs décisions commerciales sont parfois contre tout ce qui a à voir avec les initiatives d’analytique. Pour éliminer un maximum de barrières, il est important de commencer par acculturer le top management afin de mieux convaincre un maximum d’employés, notamment via la détection d’opportunités et de besoins analytiques.

Comprendre les données

La compréhension des données s’exprime dans les organisations sous forme de glossaires métier, de dictionnaires de données, de métadonnées ou d’autres emplacements où les informations sur les données sont stockées.

Choisir la solution d’analyse de données adaptée

Chaque organisation et besoin étant différents, opter pour la bonne technologie et les bons modèles d’analyse de données s’avère crucial au vu de la variété des données aux usages différents.

Veiller sur la qualité et la sécurité des données

La qualité des données se mesure surtout à leur niveau d’exactitude aux fins pour lesquelles elles sont utilisées. Si les données ne sont pas de qualité suffisante, elles peuvent altérer la confiance en l’information analysée et restituée. En outre, intégrer les bonnes pratiques de protection et de sécurité des données permet d’opérer un travail d’analyse respectueux du cadre réglementaire.

Adopter une approche proactive dans le maintien des performances d’analyse

De mauvaises performances lors de l’analyse de données peuvent impacter l’expérience utilisateur et paralyser l’activité opérationnelle, voire commerciale, d’une entreprise. Il est donc important de mettre en place les méthodes, moyens et outils d’assurer des niveaux de performances optimaux.

Concevoir une bonne stratégie de mise à l'échelle pour l’analyse de données

Le besoin de vitesse dépend de l’application utilisée. Par exemple, la vitesse est primordiale lorsqu’il s’agit directement des requêtes des utilisateurs, mais peut-être beaucoup moins pour les tâches d’analyse asynchrones de longue durée. Ainsi, comprendre et définir correctement les propriétés de mise à l’échelle d’une solution d’analyse de données devient une nécessité, y compris pour la maîtrise des coûts associés.

Adopter des processus organisationnels et RH data-driven pour une meilleure analyse

La mise en place de processus centrés sur les données s’accompagne d’un besoin de meilleures connaissances et compétences axées sur les données au sein d’une organisation. Afin d’exécuter un processus centré sur les données, il sera nécessaire d’en savoir plus sur les pratiques de Gestion dess données et de développer ces capacités pour créer, gérer, modéliser et partager des données de manière efficace et efficiente.

Nos facteurs-clés de succès

Aligner les métiers

Comprendre les données

Choisir la solution d’analyse de données adaptée

Veiller sur la qualité et la sécurité des données

Adopter une approche proactive dans le maintien des performances d’analyse

Concevoir une bonne stratégie de mise à l'échelle pour l’analyse de données

Adopter des processus organisationnels et RH data-driven pour une meilleure analyse

Notre Approche

Notre approche est basée sur les méthodes Agile pour les projets Data Analysis, et ITIL pour la prise en charge de l’administration de solutions d’analyse de données.

Le tout s’appuie sur un framework PPT (Personnes-Processus-Technologie) mettant l’accent sur l’efficacité opérationnelle d’une organisation.

Nos Services

Conseil et cadrage en Data Analysis

Nous assumons un rôle de conseil autour de l’analyse de données : cadrage des besoins en analyse, définition de schémas directeurs, établissement des spécifications techniques et fonctionnelles, choix de la ou des technologies d’analyse adaptées, réalisation de Preuves de Concept (PoCs), conception de Preuves de Valeur (PoVs).

Audit et diagnostic d’environnements de Data Analysis

Nous réalisons des prestations d’audit d’environnements dédiés à l’analyse de données (sources de données, stockage, modèles d’analyse statistiques, etc.), avec établissement de diagnostics et plans d’amélioration : infrastructures, données, performances, volumétrie, sécurité, etc.

Préparation des données pour la Data Analysis

Nous construisons des processus de nettoyage et de transformation des données brutes avant leur traitement et analyse.

Analyse descriptive

Nous concevons des modèles d’analyse statistique permettant de décrire, montrer ou résumer un ensemble d’informations de manière constructive de sorte que des insights puissent en ressortir afin de répondre à la question suivante : « Que s’est-il passé ? ».

Analyse diagnostique

Nous concevons des modèles d’analyse diagnostique permettant d’utiliser des données pour déterminer les causes des tendances et les corrélations entre les variables de sorte que des insights puissent en ressortir afin de répondre à la question suivante : « Pourquoi cela s’est-il passé ? ».

Analyse prédictive

Nous concevons des modèles d’analyse prédictive permettant d’utiliser des données pour évaluer des données historiques, découvrir des modèles, observer des tendances, et utiliser ces informations pour prédire les tendances futures, en répondant à la question suivante : « Comment cela se passera-t-
il ? ».

Analyse prescriptive

Nous concevons des modèles d’analyse prédictive permettant d’utiliser les performances et les tendances passées pour déterminer ce qui doit être fait pour atteindre les objectifs futurs. En répondant à la question suivante : « Que dois-je faire pour accomplir cet objectif ? ».

Administration d’environnements Data Analysis

Nous accompagnons dans l’administration d’environnements analytiques dédiés à l’analyse de données : surveillance, mises à niveau, mises à jour, optimisation des performances des modèles d’analyse, automatisation, etc.

Nos Garanties

Meilleure analyse des données

Meilleures performances Data Analysis.

Bonnes pratiques Data Analysis garanties.

Êtes-vous prêt à vous doter d’une expertise éprouvée en Data Analysis ?

L’analyse de données peut être assez simple, sur le papier. Cependant, à mesure que les données et leurs spécificités continuent à évoluer, de nouvelles complexités apparaissent.

Si vous êtes sur le point de démarrer un nouveau projet Data Analysis ou si vous envisagez d’améliorer l’existant, contactez-nous.