Intelligence des donnéesIntelligence des données

Intelligence des données

Découvrir des informations utiles et des opportunités grâce à la puissance de l’intelligence des données

Dans le contexte actuel axé sur les données, les organisations sont confrontées au double défi de générer quotidiennement d’énormes quantités de données tout en s’efforçant d’aligner leur gestion sur les objectifs de l’entreprise. Ce désalignement entraîne parfois des problèmes tels que la redondance, les écarts et l’inefficacité des données, ainsi que la complexité liée à la gestion d’infrastructures de données étendues qui se traduisent par des initiatives isolées et une sous-utilisation des données. De plus, la dépendance croissante à l’égard des données accroît le besoin de mesures de gouvernance robustes et de cybersécurité alors que les organisations cherchent à équilibrer les avantages de l’utilisation des données avec les responsabilités de protection et de conformité.


Le défi va au-delà de la simple collecte et du stockage de grandes quantités de données. Il implique de traiter et de transformer efficacement ces données collectées en intelligence pratiques. Actuellement, il existe un écart dans la conversion de ces données en informations utiles qui pilotent une prise de décision efficace. Les organisations doivent passer d’une prise de décision basée sur l’intuition à une prise de décision basée sur les données afin de développer tout le potentiel de leurs données et d’assurer une approche plus stratégique et informée.

Approche traditionnelle

Approche Lean

Approche traditionnelle

Gestion des données fragmentée

Approche Lean

Stratégie de données holistique

Approche traditionnelle

Collecte de données

Approche Lean

Traitement intelligent

Approche traditionnelle

Prise de décision basée sur l’intuition

Approche Lean

Prise de décision basée sur les données

Que pouvez-vous attendre ?

Qualité et visibilité des données

Prise de décision

Innovation et croissance

Comment mettre en œuvre l’intelligence des données ?

Mettre en œuvre des systèmes d’acquisition de données intégrant des capteurs IoT intelligents et de la vision par ordinateur. Cela garantit une collecte de données de haute qualité, offrant une base solide pour l’analyse et la prise de décision.

Permet l’intégration transversale des données, verticalement et horizontalement, pour atteindre une visibilité unifiée des données dans l’ensemble de l’organisation. Cette approche intégrée favorise une compréhension globale des relations et des informations relatifs aux données.

Intégration d’un cloud hybride et de l’Edge Computing pour une stratégie optimisée de traitement des données.

Utiliser le Cloud pour un traitement étendu des données et utiliser l’Edge Computing pour une analyse rapide et locale des données améliorent l’efficacité de la prise de décision et la rentabilité.

Utiliser la puissance du Big Data avec des techniques avancées, incluant l’Apprentissage Profond (Deep Learning en anglais) et l’Apprentissage par Renforcement (Reinforced Learning en anglais). Cela permet aux organisations de générer des informations utiles, de résoudre des problèmes complexes et d’optimiser les processus, en libérant ainsi tout le potentiel de leurs données.

Incorporer la modélisation de simulation pour explorer de nouveaux scénarios et évaluer les impacts environnementaux pour la planification stratégique. Cette approche proactive offre une perspective orientée vers l’avenir pour une prise de décision éclairée.

Effectuer une exploration des processus et des tâches sur des journaux d’événements pour stimuler l’amélioration continue et l’optimisation.

Cette méthodologie basée sur les données améliore l’efficacité opérationnelle en identifiant en temps réel les domaines à améliorer.

Tirer parti de l’analytique prescriptive, en utilisant des algorithmes d’apprentissage automatique pour la modélisation prédictive, la prévision et la génération de recommandations prescriptives. Cette approche prospective permet aux organisations de prendre des décisions basées sur les données qui sont alignées avec les objectifs stratégiques.

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Nos programmes et séminaires de sensibilisation au numérique

Une série d’initiatives stratégiquement conçues pour sensibiliser le public cible, diffuser des connaissances et encourager la compréhension dans les domaines de la transformation numérique, de l‘analytique métier et de l’intelligence artificielle. Ces initiatives utilisent différents formats, tels que des présentations, des chantiers d’initiation et des sessions interactives pour engager les participants.

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