DATA INTELLIGENCE

Le nouveau paradigme de la Business Intelligence à l’ère digitale

Au sein d’une économie résolument digitale aux cycles de plus en plus rapides, les entreprises font face aujourd’hui à de nouveaux défis en matière d’information. Déluge informationnel, multiplicité des usages et innovations technologiques de rupture favorisent l’émergence de nouveaux paradigmes, repoussant ainsi les limites des approches décisionnelles traditionnelles. Au-delà des capacités descriptives et diagnostiques indispensables au pilotage de l’entreprise, les approches prédictives et prescriptives deviennent la norme d’analyse. Elles permettent alors la fiabilisation et l’accélération des cycles de décision.

Keyrus accompagne les entreprises dans la mise en œuvre des moyens humains, organisationnels et technologiques qui leur permettent de renforcer leurs capacités à mesurer et à agir sur les véritables leviers de la performance.

Accompagner les entreprises dans la maîtrise et l’analyse de leurs données. Les aider à valoriser leur capital informationnel pour accroître leurs revenus et la performance globale.

Big Data & Analytics : traitement et analyse des données massives et multistructurées

Multiplication des sources, nouveaux formats, augmentation des volumes… les données, de plus en plus diversifiées, représentent la trace observable la plus directe du glissement digital de la société. Incontestable priorité de l’agenda des décideurs, les opportunités se montrent colossales et les défis à leur hauteur. Convaincus que les gagnants de demain transformeront les nouvelles connaissances en actions concrètes, Keyrus accompagne les entreprises sur l’ensemble de la chaîne de valeur de leurs projets Big Data et Analytics.

BIG DATA ANALYTICS

« Machine Learning » ou apprentissage automatique

L’utilisation conjointe de quantités massives d’informations et d’algorithmes d’apprentissage relativement simples rend possible la solution de problèmes considérés, il y a peu, comme insolvables. 

Discipline majeure de l’intelligence artificielle, le Machine Learning s’étend de l’analyse de données exploratoires aux techniques les plus sophistiquées d’inférence - modèles graphiques hiérarchiques - et de classification ou de régression - Deep Learning, Support Machine Vector (SVM).

Le Machine Learning permet ainsi à l’entreprise de mettre en place des modèles efficients d’analyse prédictives et prescriptives pour anticiper et optimiser ses prises de décision, ses coûts et ses revenus.

big data ANALYTICS

Enterprise Performance Management : relier l’ensemble des processus de l’entreprise

La gestion de la performance d’entreprise exige des décisions factuelles pour exécuter des stratégies d'entreprise. Ces stratégies peuvent accroître les revenus, réduire les coûts, rationaliser les activités et aider les organisations à atteindre leurs objectifs de façon compétitive.

Soumis à une pression continue pour une prise de décision agile, les entreprises et les individus, se trouvent plongés dans des écosystèmes de plus en plus complexes. Ils doivent en conséquence accélérer leur capacité à mesurer et à allouer correctement les moyens de l’entreprise tout en reliant les processus liés à ses fonctions majeures. Un défi de premier plan de l’Enterprise Performance Management !

enterprise performance management

Analyse prédictive : levier d’anticipation et d’optimisation de la prise de décision

Le concept d’analyse prédictive est étroitement lié à des notions de « Data Mining » déjà connues dans l’univers de l’informatique décisionnelle. L’avancée l’algorithmique permet aujourd’hui d’étendre les inférences au-delà de l’analyse de tendances rétrospectives. L’objectif est alors d’aider les entreprises à obtenir un résultat prospectif et anticipatoire pour ensuite produire des méthodes de prédiction et d’aide à la décision, automatiquement, à partir des données.

big data ANALYTICS

Data Visualisation : le dernier kilomètre de l’analyse des données 

Guider le regard vers le plus important pour une prise de décision plus rapide et optimale, tel est l’objectif de la Data Visualisation.

Dans 80 % des cas en entreprise, la présentation des données s’arrête aux représentations graphiques traditionnelles - courbes, histogrammes, aires, pie charts et nuages de points.

Les outils utilisés dans les entreprises proposent un choix limité de représentations graphiques qui s’avèrent inefficaces et sans impact.

Les liens existants entre la Business Intelligence, la Data Visualisation et le cerveau sont inhérents à des mécanismes mis en jeu lors de la consultation d'une analyse contenant des éléments graphiques, d'un rapport ou d'un tableau de bord. Ces mécanismes sont la perception visuelle et la pensée visuelle - Visual Perception & Visual Thinking.

Sans Data Visualisation, il n’est pas possible d’interpréter de manière intelligible et simple les résultats d’analyse des Big Data.

business intelligence

La Business Intelligence et l’Information Management : pierre angulaire du SID

Dans sa dynamique d’évolution, la BI est en cours de mutation au sein des organisations en prenant un axe de plus en plus stratégique qui concerne l’ensemble de l’entreprise.

Tableaux de bord, approches de visualisation interactive, outils de recherche et de Data Discovery, l’évolution vers une Business Intelligence self-service est en marche. Les utilisateurs sont devenus, plus que jamais, acteurs à part entière dans la valorisation des données. Persuadé que l’évolution s’accélérera encore, Keyrus accompagne ses clients à développer leurs compétences et à faire progresser la maturité de leurs organisations.

BUSINESS INTELLIGENCE

Data Scientist : un profil scientifique créateur de valeur pour l’entreprise

Profil stratégique rare et en pénurie, les Data Scientists permettent aux entreprises technologiques et innovantes de répondre à l’enjeu fort de développement des réseaux de données, au cœur de la nouvelle économie numérique.

Keyrus s’est associé en 2014 à l’École polytechnique, en partenariat avec Orange et Thalès, pour ouvrir une chaire Data Scientist et former la future génération de scientifiques de données. L’objectif de cette chaire est de soutenir des formations en sciences des données appliquées au « Big Data ». Les diplômés en Data Science constituent ainsi un nouveau vivier de recrutement pour les organisations, qu’elles soient privées ou publiques.