La plupart des solutions analytiques restent au stade du prototype. La résolution d’un problème complexe par la Data Science est un premier résultat.
Mais la véritable valeur ajoutée de la Data Science réside dans son opérationnalisation, sa mise en production permettant sa répétition.
Comment identifier le gain d’une application analytique ? Est-ce un bien acquis ou faut-il régulièrement la tester et l’adapter pour garantir sa pérennité ?
La mise en place d’une solution analytique impacte le travail des opérationnels.