Embauché il y a 2 ans pour digitaliser les process, Alexandre Aubry raconte tous les changements que cela a induit : transformation de l'organisation, de l'infrastructure matérielle et réseau, ouverture et décommissionnement progressif de l'ERP Cobol...
Nous avons assisté à la conférence client de l'entreprise Orange à Agile en Seine. Cet article vous propose de découvrir comment l'IA Gen devient déjà un atout incontournable chez certains clients.
Un bon mix d'indicateurs - des KPI classiques ainsi que des KPI personnalisés - devrait vous aider, à condition de respecter un principe essentiel : faites simple !
Passer un peu de temps sur la conception de son pipeline est un pré-requis pour toute organisation souhaitant se revendiquer comme "data-driven".
Aujourd’hui, les entreprises performantes sont celles qui transforment leurs données en insights actionnables. Un pipeline de projets data bien conçu facilite cette transformation et est un atout stratégique pour toute organisation data-driven.
Un pipeline de projet data structure la gestion des projets, de l'identification des besoins à la mise en production des solutions. C'est une approche structurée et systématique pour gérer le flux de projets liés aux données au sein d'une organisation. Il englobe toutes les étapes, de l'identification des besoins à la mise en production des solutions, en passant par la collecte, le traitement et l'analyse des données.
En optimisant l'utilisation des ressources et en accélérant la livraison des projets, il crée un environnement propice à l'innovation continue. Un pipeline de projets data bien conçu n'est pas seulement un outil technique, c'est un levier de transformation qui permet aux organisations de tirer pleinement parti de leurs données.
Tout commence par une planification solide. Identifiez les projets à fort potentiel et alignez-les sur vos objectifs stratégiques. Mettez en place un comité de gouvernance des données pour guider vos efforts. Définissez des objectifs clairs et des KPI mesurables pour chaque projet. Cette étape cruciale garantit que vos ressources sont investies là où elles auront le plus d'impact.
La qualité de vos données détermine la qualité de vos résultats. Identifiez vos sources de données pertinentes et mettez en place des processus ETL/ELT robustes. Nettoyez et structurez vos données avec soin. Menez une analyse exploratoire pour détecter les tendances et les anomalies. Préparez vos données pour la modélisation grâce au feature engineering. Cette phase jette les bases de toutes les analyses à venir.
Sélectionnez des données et développez des modèles adaptés à vos objectifs. Testez-les rigoureusement pour garantir leur fiabilité. Interprétez les résultats et transformez-les en insights actionnables. Créez des visualisations et utilisez le storytelling pour communiquer efficacement vos découvertes. Cette phase transforme, valorise vos données : elles deviennent des connaissances qui guideront vos décisions stratégiques.
Le déploiement marque le début, pas la fin. Intégrez vos modèles et solutions dans votre environnement de production. Mettez en place un monitoring continu pour garantir leur performance. Collectez les retours des utilisateurs et itérez constamment. Documentez vos apprentissages et créez une bibliothèque de solutions réutilisables. Cette phase assure que votre pipeline reste pertinent, efficace et aligné sur vos besoins en constante évolution.
Un bon mix d'indicateurs - des KPI classiques ainsi que des KPI personnalisés - devrait vous aider, à condition de respecter un principe essentiel : faites simple !
Entre une organisation qui s'est constituée de manière... organique, et le désir d'être data-centric ou au moins de valoriser les données, il y a un fossé. Commencer par repenser ses chaînes de valeur data s'avère un excellent point de départ.
Agile en Seine 2024 s'annonce comme une opportunité unique pour nos dirigeants de s'immerger dans les dernières avancées en matière d'agilité, de data et d'IA. Nous participerons à cet événement pour recueillir et partager des insights stratégiques.
Matrice Impact vs Effort, Méthode MoSCoW, Scorings RICE & ICE vous aideront à évaluer et prioriser vos projets de data science, pour maximiser les chances d'un résultat satisfaisant - et aligné avec les objectifs stratégiques de l'entreprise.
