DataOps : le DevOps de la data au secours de vos projets

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Révélez la valeur de vos données en adressant divers cas d’usage

L’Orchestrateur DataOps permet la mise en production d’applications embarquant de l’IA et du machine learning pour déployer un grand nombre de cas d’usage. Adressez trois fois plus de cas d’usage en parallèle avec notre orchestrateur qu’avec n’importe quelle autre solution et laissez vous surprendre par vos données.

Détectez et prévenez les pannes avec la maintenance prédictive

La maintenance prédictive permet de réduire les coûts de maintenance et d’augmenter la durée de vie des actifs ou des machines/équipements. En analysant l’historique des défaillances des machines et en utilisant les données de capteurs IoT, il est possible de prédire quand une panne est supposée se produire. Il devient ainsi plus facile de planifier les opérations de maintenance et d’augmenter le temps de disponibilité des machines.


Pilotez l’activité commerciale avec la prévision des ventes

Les prévisions offrent aux entreprises la possibilité d’anticiper leur activité dans un futur proche. Cela nécessite, par exemple, d’analyser les historiques des stocks et des ventes et de générer différentes hypothèses pour ajuster l’offre et la demande. En conséquence, la chaîne d’approvisionnement sera optimisée, les coûts de stockage seront réduits et la performance globale des entreprises sera améliorée.


Retenez vos clients avec l’analyse de l’attrition

Le coût d’acquisition d’un client est 5 à 10 fois plus élevé que celui de rétention. Le taux d’attrition est donc un indicateur pertinent pour mesurer la satisfaction client vis-à-vis d’une offre et devrait être le plus proche de 0 possible. Grâce au machine learning, analysez l’historique de vos clients et prédisez à quel moment ils seront le plus enclins à vous quitter.


Détectez et prévenez la fraude

Les fraudes numériques ont explosé ces 10 dernières années, amenant les organisations à travailler sur des solutions innovantes et évolutives pour protéger leurs actifs. L’analyse des données et l’apprentissage automatique (Machine Learning) sont des moyens de lutter contre ce type de criminalité en détectant des schémas et comportements potentiellement anormaux, ce qui facilite le travail des équipes en charge de lutter contre la fraude.


Analysez les comportements de vos clients avec la vision client 360

La Connaissance Client permet de mieux comprendre les comportements des clients et leurs motivations, et de mieux les profiler. L’enrichissement de cette connaissance nécessite de collecter des données à partir d’une multitude de sources comme les appareils mobiles, les réseaux sociaux, des capteurs de type IoT ou les logiciels propres à l’entreprise. Ensuite, les différents domaines liés au client pourront être renforcés : segmentation, vue à 360° pour le service client.


Simplifiez la mise en conformité avec la gouvernance

Assurer la sécurité des données personnelles et des données clients est devenu un enjeu critique pour les organisations, et plus particulièrement depuis la mise en place du RGPD. La mise en place d’une gouvernance des données appropriée peut garantir que seules les données ayant un consentement utilisateur seront exploitées. Cela permet aussi d’améliorer la qualité des données, leur niveau de confiance et surveiller leur accès, limitant ainsi de potentielles failles.


Améliorez l’efficacité opérationnelle avec l’automatisation de processus

L’automatisation des processus offre aux entreprises la possibilité de transformer radicalement leur activité. Cela nécessite d’analyser une quantité considérable de données (appels téléphoniques, courriers électroniques, documents, etc.) et d’appliquer des techniques d’apprentissage automatique spécifiques (Machine Learning), notamment la reconnaissance vocale ou la reconnaissance automatique de caractères. Ces techniques sont ensuite intégrées dans plusieurs applications métiers intelligentes (chatbots, analyseurs d’emails, reconnaissance automatique de factures), ce qui contribue à améliorer l’efficacité ou la satisfaction client.


Prenez les bonnes décisions grâce à la BI

Les rapports avancés sont un moyen de fournir des informations plus détaillées aux métiers. Ceci est réalisable en collectant des données structurées et non structurées à partir de sources disparates (internes, telles que les ERP, analyses Web, etc., et externes, telles que les réseaux sociaux, l’open data, etc.), en les nettoyant pour en garantir la qualité et en définissant les KPIs appropriés qui seront évalués. Ensuite, certains outils de visualisation de données peuvent être implémentés pour apporter une meilleure compréhension. La conception de rapports avancés est la première étape pour que les organisations deviennent entièrement « data-driven ».


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