BVA Group : une plateforme data pour l'analyse de données
BVA Group est un institut de recherche et de conseil spécialisé en sciences comportementales.
Challenges
Fortement dépendant de l’analyse de données pour conseiller ses clients, le Groupe BVA avait besoin d’une plateforme data centralisée sur laquelle se reposer. L’entreprise faisait face à plusieurs défis :
La révolution numérique du secteur
Un métier s’étant fondamentalement transformé ces 15 dernières années : évolution de simples sondages à une volumétrie de données quasi exponentielle (CRM, open data), transition de l’analyse statistique vers machine learning, passage de fichiers Excel à des données non-structurées, etc.
Un manque de vélocité sur la data
Des initiatives data étaient déjà traitées mais souvent de manière parcellaire et difficilement réplicable, par des équipes dispersées et travaillant sur de multiples outils. Cela freinait alors le rythme d’innovation du groupe.
Une culture data encore fragile
Un besoin d’accompagner la transformation du groupe en construisant une culture data-driven basée sur l’agilité, la collaboration entre métiers et équipes data et sur l’automatisation de nombreux processus manuels.
Solutions
BVA Group a sélectionné Saagie et sa Plateforme DataOps comme clé de voûte de ses offres d’analyses de données comportementales.
Une plateforme unique
La centralisation de toutes les initiatives data de BVA Group dans une seule solution, permettant aux experts data du groupe de collaborer avec les technologies de leur choix, pré-embarquées par Saagie ou ajoutée via un Technology Catalog, le tout orchestré au sein de pipelines monitorés.
Plus d’autonomie pour les profils data
La forte réduction de la dépendance des équipes data vis-à-vis des équipes IT (notamment DevOps) sur la sélection et l’implémentation des outils utilisés. Elles peuvent démarrer immédiatement et développer itérativement avec les outils répondant le mieux aux besoins.
Un rythme d’innovation accru
Une grande vélocité gagnée dans le développement des projets, de l’expérimentation à la mise en production (passage en production en 2 jours seulement en moyenne), permettant la réalisation de multiples cas d’usage en parallèle. Saagie est aujourd’hui au cœur d’un data lab comprenant de multiples équipes à travers la France.
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