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 !
La Data Science est un domaine qui consiste à utiliser des méthodes, des processus et des systèmes scientifiques pour extraire des idées et des connaissances de données structurées et non structurées.
< Les plateformes Data sont au centre de toutes les plateformes IT
La Data Science englobe un large éventail d'activités, notamment le nettoyage et la préparation des données, l'exploration des données, l'apprentissage automatique et la visualisation.
Les Data Scientists utilisent une variété d'outils et de techniques pour analyser les données, notamment l'analyse statistique, les algorithmes d'apprentissage automatique et les outils de visualisation. Ils travaillent souvent avec des ensembles de données volumineux et complexes, et utilisent leurs compétences en mathématiques, en statistiques et en informatique pour extraire des informations et trouver des modèles dans les données.
La Data Science est un domaine multidisciplinaire qui s'appuie sur un éventail de domaines, notamment l'informatique, les statistiques et l'expertise spécifique à un domaine. Les scientifiques des données peuvent travailler dans divers secteurs, notamment la finance, les soins de santé, le commerce de détail et la technologie, et peuvent être chargés de tâches telles que la prédiction du comportement des clients, l'amélioration de l'efficacité de la chaîne d'approvisionnement ou la détection de la fraude.
La Data Science a gagné en importance ces dernières années en raison de la prolifération des données et du besoin croissant des organisations d'extraire de la valeur de ces données. La Data Science est utilisée pour éclairer les décisions business, améliorer les opérations et stimuler l'innovation.
La Data Science est au cœur des organisations modernes pour un certain nombre de raisons. Tout d'abord, la Data Science permet aux organisations de donner un sens à la grande quantité de données générées et collectées par les systèmes modernes. Avec la quantité croissante de données générées par les entreprises, il est essentiel que les organisations soient en mesure d'extraire des informations et de prendre des décisions basées sur les données.
La Data Science joue également un rôle clé dans la personnalisation et le ciblage. Les organisations modernes sont en mesure d'utiliser la Data Science pour comprendre les préférences et les comportements des clients, et pour proposer des expériences et des recommandations personnalisées. Cela peut améliorer la satisfaction et la fidélité des clients.
En outre, la Data Science est essentielle pour optimiser les performances des organisations modernes. En analysant les données sur les processus et les performances de l'entreprise, les organisations peuvent identifier les domaines à améliorer et procéder à des ajustements pour optimiser leurs opérations.
Enfin, la Data Science est essentielle pour la sécurité et la détection des fraudes. Les organisations modernes s'appuient souvent sur la Data Science pour identifier et prévenir les activités frauduleuses, ainsi que pour détecter et répondre aux menaces de sécurité
