Expertises
Savoir-faire et maîtrise de tout avec des données

La puissance des expertises liées aux données

L’une des compétences les plus importantes qu’une organisation devrait avoir est la compétence en matière de données. En fait, l’expertise en matière de données est peut-être la compétence la plus importante pour les organisations d’aujourd’hui. Regardez Google, quand Google démarre une banque, les banquiers ont peur, quand Google fabrique des cartes, les fabricants de cartes n’ont aucune chance et quand Google commence à jouer au jeu Go, ils gagnent même du champion du monde. Comment se fait-il que Google soit si compétent dans de nombreux domaines différents?

Des expertises sur lesquelles vous pouvez compter

Data Engineering

L'ingénierie des données (DE) consiste à créer et à gérer des flux/pipelines de données à partir de Systèmes Primaires vers d'autres Systèmes Primaires ou Systèmes d'Intelligence. Construire et gérer des transformations de données spécifiques qui s'integrent aux modèles de données facilitant les "uses cases" de rapports, de tableaux de bord et d'analyse pour soutenir les processus de prise de décision ou l'automatisation.

Management de l'Information

Le Management de l'Information (IM) est une discipline intégrative pour structurer, décrire et gouverner les ressources d'information au-delà des frontières organisationnelles et technologiques afin d'améliorer l'efficacité, de promouvoir la transparence et de permettre une meilleure compréhension de l'entreprise.

Management de la Donnee

Le Management des Données (DM) comprend les pratiques, les techniques architecturales et les outils permettant d'obtenir un accès et une livraison cohérents des données dans l'ensemble des domaines de données et des types de structure de données dans l'entreprise, afin de répondre aux exigences de consommation de données de toutes les applications et processus.

Data Science

La Data Science (DS) est l'étude de l'extraction de connaissances à partir de données. Elle utilise diverses techniques dans de nombreux domaines, notamment le traitement du signal, les mathématiques, les probabilités, le "machine learning", la programmation informatique, les statistiques, l'ingénierie des données, le "pattern matching" et la visualisation des données, dans le but d'extraire des données des connaissances utiles. Avec des systèmes informatiques capables de gérer de plus en plus de données, le big data est un aspect important de la data science.

Automatisation

L'Automatisation ou la technologie d'économie de main-d'œuvre est la technologie par laquelle un processus ou une procédure est exécuté avec une assistance humaine minimale. L'automatisation ou le contrôle automatique est l'utilisation de divers systèmes de contrôle pour faire fonctionner des équipements tels que des machines, des processus dans des usines, des chaudières et des fours de traitement thermique, la commutation sur des réseaux téléphoniques, la direction et la stabilisation de navires, d'avions et d'autres applications et véhicules avec une intervention humaine minimale ou réduite.

Intelligence Artificielle

En informatique, l'Intelligence Artificielle (IA), parfois appelée Intelligence des Machines, est l'intelligence démontrée par les machines, contrairement à l'intelligence naturelle dont font preuve les humains et les animaux. Les principaux livres d'IA définissent le domaine comme l'étude des "agents intelligents": tout appareil qui perçoit son environnement et definit des actions qui maximisent ses chances d'atteindre ses objectifs avec succès. Le terme « intelligence artificielle » est souvent utilisé pour décrire des machines (ou des ordinateurs) qui imitent les fonctions « cognitives » que les humains associent à l'esprit humain, telles que « l'apprentissage » et la « résolution de problèmes ».

Perspectives et visualisation

La visualisation des données est la représentation graphique des données. Cela implique de produire des images qui communiquent les relations entre les données représentées aux utilisateurs. Cette communication est réalisée grâce à l'utilisation d'une relation systématique entre les marques graphiques et les valeurs de données dans la création de la visualisation. Cette relation établit comment les valeurs de données seront représentées visuellement, déterminant comment et dans quelle mesure une propriété d'une marque graphique, telle que la taille ou la couleur, changera pour refléter les changements de la valeur d'une donnée.

Integration d'Application

L'intégration d'applications d'entreprise est un cadre d'intégration composé d'un ensemble de technologies et de services qui forment un intergiciel ou «cadre intergiciel» pour permettre l'intégration de systèmes et d'applications dans une entreprise.

De nombreux types de logiciels d'entreprise tels que les applications de gestion de la chaîne d'approvisionnement, les systèmes ERP, les applications CRM pour la gestion des clients, les applications d'informatique décisionnelle, les systèmes de paie et de ressources humaines ne peuvent généralement pas communiquer entre eux afin de partager des données ou des règles métier. Pour cette raison, ces applications sont parfois appelées îlots d'automatisation ou silos d'informations. Ce manque de communication entraîne des inefficacités, dans lesquelles des données identiques sont stockées à plusieurs endroits, ou des processus simples ne peuvent pas être automatisés.

L'intégration d'applications d'entreprise est le processus consistant à relier ces applications au sein d'une même organisation afin de simplifier et d'automatiser au maximum les processus métier, tout en évitant d'avoir à apporter des modifications radicales aux applications ou aux structures de données existantes. Les applications peuvent être liées soit au back-end via des API, soit au front-end (GUI).

Des Propositions sur lesquelles vous pouvez compter.

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