Le chemin vers l'activation de la Data ?

Les fondations, l'échange et l'ouverture

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Quelques références

Retours d'expérience / Cas d'usage

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Audit & Stratégie

  • Evolution d'une solution SaaS autour des données de Santé
  • Réflexion Nouveau Business Model d'une startup
  • Transformation d'une société vers un modèle Datacentric
  • Due diligence (SWOT Tech, Data, Business & Légal)

Structuration

  • Structuration de plusieurs entrepôts de données de Santé
  • Déploiement de packages de contrôle qualité sur une base de donnée interne
  • Data collection (Scraping & APIs) pour booster les performances d'un modèle IA
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Data Science

  • Analyse prédictive et parcours de soins
  • Prototypage de cas d'usage à base de Large Language Model
  • Mise en place de segmentations / persona pour personnaliser les interactions multicanales
  • Score d'appétence / Acquisition nouveaux clients
  • Projets de Forecast (lancement de produits, produits matures...)
  • Etudes de marché / Préférences consommateurs

Valorisation

  • Mise en place de solutions BI (Streamlit, Rshiny, Power BI...) pour valoriser des données internes et Open Data
  • Définition de maquettes et industrialisation d'iconographies
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La DATA au sein d'une entreprise doit être transverse et une aide à la décision pour des problématiques opérationnelles.

 

 

3 raisons des échecs rencontrés:

 

Un besoin trop rapide d’industrialisation et de retour sur investissement

Des silos et freins au changement limitant la transversalité

Mauvaise orchestration et priorisation des sujets

 

Une problématique, un échange ou simple curiosité

“Je me donne quand j’aime, et alors ce n’est pas donner, c’est échanger.” B.Vac
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