Un positionnement scientifique novateur focalisé sur la Data Science

Keyrus fait de la Data Science l’une de ses priorités stratégiques en tant que science du traitement des données massives et multi-structurées. Les Big Data ou Mégadonnées imposent de concevoir des approches complètes pour collecter, traiter, analyser, catégoriser, stocker et valoriser les données. Les méthodes transformant les données en informations structurées et intégrées, puis en connaissances, figurent au cœur de cette priorité. C’est ainsi que l’on définit communément la "science des données" ou "Data Science".

La Data Science permet aux entreprises d’améliorer et de valoriser de manière concrète et opérationnelle l’exploitation de leurs Big Data.

La Data Science pour relever le défi du Big Data

La Data Science est pluridisciplinaire. Elle est constituée :

  • Des mathématiques appliquées : notamment statistiques, probabilités, algèbre linéaire…
  • De l’informatique avancée de type algorithmique : Machine Learning, MapReduce, Hadoop, Spark…
  • Du Management : théorie de la décision, data visualisation…


Les trois disciplines sont complémentaires et indissociables. Elles forment un tout, convergeant et complexe, que l’on peut définir comme la science des données massives et multi-structurées ou Data Science.

La Data Science en utilisation concrète

L’application concrète de la Data Science favorise, entre autres :

  • L’exploitation des métadonnées pour en extraire la signification et la direction (analyse sémantique).
  • La visualisation des données
  • L’apprentissage à grande échelle de modèles comme les modèles visuels, à partir de grandes masses de données en ligne.

Toutefois, l’incertitude ou l’imprécision des Data doit être intégrée dans les différentes étapes de gestion de ces mêmes données : approches par intervalles, probabilistes.... L’intégration à grande échelle et en continu de données hétérogènes, avec des sémantiques diverses, nécessite aussi de nouvelles techniques de classification automatique. Enfin, les relations sociales entre utilisateurs doivent pouvoir être exploitées avantageusement pour améliorer la qualité des recherches, notamment avec des techniques de recommandations, de social graphing, etc.

La Data Science pour quel challenge ?

Pour les entreprises, le défi consiste à traiter et à activer les données disponibles afin d'améliorer leur compétitivité. Outre les données « classiques », dites « structurées », déjà manipulées et exploitées par tout type de sociétés par le biais de la Business Intelligence, s'ajoutent les données massives, non structurées, issues du Web, des médias sociaux, du mobile et des Smart devices. Ce tsunami de données ou « dataclysme » représente en une dizaine d’années seulement la production de données la plus importante jamais produite par l’humanité depuis son origine.


Keyrus : associer la BI au Big Data Analytics

La stratégie scientifique de Keyrus se définit par la volonté d’investiguer ce nouveau champ multidisciplinaire : la « Data Science » ou Science des Données Massives et Multi-structurées. Processus qui se situe au confluent des mathématiques appliquées, de l’informatique avancée et du management.

Cette spécialisation de l’activité de recherches scientifiques s’inscrit dans la continuité des travaux sur l’informatique décisionnelle dont Keyrus s’est fait le spécialiste reconnu depuis 20 ans. 

Ce positionnement stratégique guide la politique de R&D du groupe tournée vers la contribution conjointe de son métier d’origine, l’informatique décisionnel (ou Business Intelligence), et de l’avènement de l’analyse des données massives et multi-structurées, tant sur le plan méthodologique que sur le plan technologique (plate-forme et services).

  • L’innovation par la donnée
  • Architectures Big Data & Optimisation TCO
  • Conseil en Data Science
  • Laboratoire agile Big Data
  • Big Data Service Factory

Cursus & Formations en Data Science

Keyrus participe directement à la création de la filière d’emplois Data Scientists, en soutien du Plan Big Data du Gouvernement. Le groupe est ainsi à l’initiative de cursus diplômants (Master 1, Master 2, Phd) et certifiants (formations professionnelles) en Data Science dans le but de former la nouvelle génération de Data Scientists pour les entreprises.

Chaire Data Scientist à l’École polytechnique

Keyrus s’est associé en 2014 à l’Ecole polytechnique, en partenariat avec Orange et Thalès, pour ouvrir une chaire Data Scientist. Son objectif est de soutenir des formations en sciences des données appliquées au Big Data et créer par conséquent un nouveau vivier de recrutement pour les organisations, qu’elles soient privées ou publiques.


Chaire Data Scientist à l’École polytechnique

Keyrus s’est associé en 2014 à l’Ecole polytechnique, en partenariat avec Orange et Thalès, pour ouvrir une chaire Data Scientist. Son objectif est de soutenir des formations en sciences des données appliquées au Big Data et créer par conséquent un nouveau vivier de recrutement pour les organisations, qu’elles soient privées ou publiques.





Data Sciences Starter Program 2015

La chaire soutient également des actions de formation continue, à destination de professionnels en activité en réponse aux besoins croissants des entreprises pour ces nouvelles compétences.

Keyrus commercialise début 2015 le programme certifiant de l’École polytechnique, Data Sciences Starter Program, directement auprès des entreprises qui souhaitent former leurs collaborateurs en poste concernés par les Big Data.



Quels profils sont ciblés pour ce programme ?

  • Des profils techniques : data engineer, data architect, BDDS manager…
  • Des profils fonctionnels / métiers : directeur commercial, directeur marketing / CRM, Business consulting…
  • Des experts en Data Intelligence : statisticiens, data miners, responsable BI…

Deux sessions de ce programme d’excellence ont été planifiés en 2015.

NOUS CONTACTER POUR PLUS D’INFORMATIONS >