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 !
L'usage le plus répandu des plateformes de données est le Data Analytics
L'analyse de données est le processus qui consiste à examiner des ensembles de données afin de tirer des conclusions sur les informations qu'ils contiennent, de plus en plus à l'aide de systèmes et de logiciels spécialisés.
L'analyse de données est utilisée pour aider les organisations à prendre de meilleures décisions business en fournissant des informations sur leurs opérations, leurs clients et d'autres domaines d'intérêt.
Il existe de nombreux types d'analyse de données, notamment :
L'analyse descriptive consiste à résumer les données et à décrire ce qui s'est passé dans le passé.
L'analyse diagnostique consiste à identifier des modèles et des relations dans les données afin de comprendre pourquoi quelque chose s'est produit.
L'analyse prédictive consiste à utiliser des données et des modèles statistiques pour prévoir les résultats futurs.
L'analyse prescriptive consiste à utiliser des données et des algorithmes pour recommander des actions à entreprendre afin d'atteindre un résultat souhaité.
L'analyse des données a gagné en importante ces dernières années, car le volume de données générées a explosé, ce qui complique la tâche des organisations. En utilisant l'analyse de données, les organisations peuvent prendre des décisions plus éclairées basées sur des données, plutôt que de s'appuyer uniquement sur des sentiments instinctifs ou des opinions subjectives. Cela peut conduire à une meilleure efficacité, à une augmentation des bénéfices et à un avantage concurrentiel.
L’analyse des données est au cœur des plateformes modernes pour un certain nombre de raisons. Tout d'abord, l'analyse des données permet aux organisations de donner un sens à la grande quantité de données générées et collectées par les plateformes modernes. Compte tenu de la quantité croissante de données générées par les médias sociaux, le commerce électronique et d'autres plateformes en ligne, il est essentiel que les organisations soient en mesure d'extraire des informations et de prendre des décisions sur la base de ces données.
L'analyse des données joue également un rôle clé dans la personnalisation et le ciblage. Les plateformes modernes sont en mesure d'utiliser l'analyse des données pour comprendre les préférences et les comportements des utilisateurs, et leur fournir un contenu et des recommandations personnalisés. Cela peut améliorer l'expérience utilisateur et favoriser l'engagement et la fidélité.
En outre, l'analyse des données est essentielle pour optimiser les performances des plateformes modernes. En analysant les données sur le comportement des utilisateurs et les performances des plateformes, les organisations peuvent identifier les points à améliorer et procéder à des ajustements pour optimiser leurs plateformes.
Enfin, l'analyse des données est essentielle pour la sécurité et la détection des fraudes. Les plateformes modernes s'appuient souvent sur l'analyse de données pour identifier et prévenir les activités frauduleuses, ainsi que pour détecter et répondre aux menaces de sécurité.