Data Science

Les données sont des ressources inestimables qui restent trop souvent inexploitées (ou mal exploitées) par les entreprises, par manque de temps ou de compétences.

Nous mettons en place des tableaux de bord stratégiques et opérationnels pour votre entreprise, afin de vous permettre de suivre, d’analyser et d’afficher vos indicateurs de performances clés (KPIs) de manière visuelle, synthétique et claire. Ainsi, vous pouvez surveiller la santé de votre société, d’un service ou d’un processus spécifique.

La Data Science a pour objectif d’optimiser vos processus internes en exploitant des concepts tels que le Data Mining, Le Machine Learning, l’Intelligence Artificielle, la Data Governance ou encore le Big Data. Concrètement, il s’agit de la déduction, l’automatisation, la classification, les prédictions et les recommandations sur base de données.

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Nous interprétons vos données brutes

pour les transformer en connaissances

Nous commençons toujours par la compréhension de votre métier (Business Understanding) et des difficultés que vous rencontrez et qui constituent une barrière à l’atteinte de vos objectifs.

Chaque problème est alors adressé au travers d’un “use case” dont la priorité est définie en fonction de l’urgence d’agir, de la faisabilité (accès au données) et de la valeur qu’il crée pour votre entreprise.

Compréhension métier

Compréhension des cas d’utilisation

Sélection du premier cas d’utilisation

Une fois le premier cas d’utilisation sélectionné, nous identifions les gains potentiels pour votre entreprise, ce qui devrait être prédit ou recommandé et quelles décisions devraient être automatisées sur base des prédictions obtenues.

Cas d’utilisation

Mesure de l’existant

Intérêt d’améliorer

Optimisez vos performances

grâce à une utilisation intelligente des données

  • Étape 1: Compréhension des équipements / processus

    ● Définition du processus, des besoins et des objectifs
    ● Analyse des paramètres de processus
    ● Workshops pour comprendre le business et les cas d’utilisation

  • Étape 2: Compréhension des données

    ● Collecte initiale des données et description
    ● Exploration de données et profilage

  • Étape 3: Préparation des données

    ● Sélection de données
    ● Nettoyage et mise en forme des données
    ● Construction de variables («feature engineering»)

  • Étape 4: Modélisation

    ● Sélection du modèle
    ● Conception des tests
    ● Construction et évaluation de modèles

  • Étape 5: Évaluation

    ● Revue de processus et des modèles
    ● Affinage du modèle

  • Étape 6: Déploiement

    ● Planning de déploiement
    ● Surveillance et maintenance
    ● Documentation et revue

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Notre expertise en pratique

Score de solvabilité pour la gestion des contentieux

notre client est une étude d’huissiers qui souhaitait pouvoir disposer des informations permettant de prédire la probabilité de recouvrement de dossiers de contentieux ainsi que d’obtenir une prévision sur le délai moyen de clôture des dossiers.

Identification de l’origine de pannes

Notre client industriel souhaitait pouvoir identifier les raisons des retours en atelier d’une gamme de produits spécifiques distribués dans le monde entier.
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