Maintenance prédictive – Transformer les processus de maintenance avec l’IoT et l’analytique
Les résultats des nombreuses interviews et enquêtes menées par teknowlogy Group auprès d’experts montrent que les processus de maintenance existants des industries lourdes, comme l’industrie ou le transport, sont considérés comme étant loin d’être efficaces. Cela laisse beaucoup de place……
Le BPM : pour quels métiers ? Pour quelles tailles d’entreprise ?
Sous l’impact de la transformation numérique qui bouscule tous les processus opérationnels, l’usage des solutions de BPM (Business Process Management) se répand dans les entreprises. Ainsi, en 2017, 61% des entreprises non équipées prévoyaient de se doter d’une solution de……
Self-Service BI – Faites-vous confiance aux chiffres issus de vos analyses ?
Trop d’informations tue l’information disait, il y a quelques années, un célèbre journaliste. Multiples plateformes WEB, Internet des objets, logiciels en mode SaaS, … Force est de constater, que face à une demande et un besoin de connaissances de plus……
Plateformes d’analytics d’entreprise
Le marché des outils de Business Intelligence (BI) est très concurrentiel, avec quelques grands opérateurs internationaux, de nombreux fournisseurs qui ont fait leurs preuves depuis des décennies et d’innombrables petits spécialistes aux approches alternatives et parfois disruptives de la BI…….
La data science : pour quelle valeur ajoutée ?
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……
Construire une plate-forme analytique pour devenir une entreprise «Data driven»
A l’ère de la transformation digitale, les données se multiplient de façon exponentielle. Elles prennent désormais une place de choix dans l’écosystème de l’entreprise : données internes ou externes (clients, marché, partenaires, fournisseurs, concurrents). Ainsi, la data constitue peu à peu……
La gestion des métadonnées aide-t-elle à maîtriser correctement les données ?
Aujourd’hui, nous cherchons à reprendre le contrôle sur les données plutôt que d’avancer au gré du chaos ambiant et des initiatives isolées. Les métadonnées sont des informations sur les données et leur utilisation. Elles offrent une vue d’ensemble sur le……
Quelle est la portée du CRM analytique ?
Pour attirer des clients, il est essentiel de les comprendre. Le CRM analytique regroupe différents concepts pour recueillir et évaluer les données sur les clients, les prospects, les concurrents, les évolutions du marché, les partenaires et l’élaboration des services. À……
Quel est le potentiel du CRM analytique ? Comment utiliser la connaissance des clients ?
La collecte sans objectif des données client n’est pas seulement problématique d’un point de vue juridique. Au sein de l’organisation, les utilisateurs métier des départements Marketing, Ventes et Service client risquent de se noyer dans le flux de données. La……
Assurer la qualité des données grâce à une stratégie de gestion des données de référence. La clé de la réussite des projets «Industrie 4.0»
L’Industrie 4.0 désigne la vision permettant de garantir la compétitivité du modèle métier des entreprises de production à l’ère du numérique. L’offre de technologie, de savoir-faire et de bonnes pratiques se développe autant que la nécessité de satisfaire les besoins……
Base de données NSQL
Les bases de données NoSQL (anglais pour « Not only SQL ») sont des bases de données qui poursuivent un stockage de données optimisé par rapport aux bases de données relationnelles répandues. Ces mémoires de données n’ont généralement pas besoin……
Gouvernance des données, Concepts et démarche projet
Jusque-là essentiellement supportée par le service informatique, la gouvernance des données doit désormais être prise en charge par les métiers. La transformation numérique des entreprises modifie les processus de l’entreprise, les rendant plus rapides, plus transverses et plus interdépendants des……
Comment les data labs et les entrepôts de données participent à l’avancée de l’IA ?
L’analyse avancée des données nécessite l’adoption d’approches et de processus différents de ceux utilisés dans les méthodes de Business Intelligence (BI) traditionnels. Après la phase d’exploration des données, de création des modèles et de mises au point des analyses, l’ensemble……
Comment garantir l’alignement entre stratégie et exécution ?
L’alignement stratégique est un des piliers de la gouvernance. Aligner les investissements, projets, activités et ressources sur la stratégie est un défi permanent, qui nécessite suffisamment d’agilité pour saisir les opportunités ou suivre les évolutions du marché et suffisamment de……
Quelles bonnes pratiques pour construire des Data Lakes ?
Le phénomène Big data a transformé en profondeur les architectures des systèmes décisionnels, bouleversant le schéma classique du Data Warehouse où l’on ne conservait que les données utiles que l’on préparait au format adapté pour un usage prévu à l’avance…….
L’IoT, nouvel eldorado du service client ?
Le service client se réinvente au rythme des évolutions technologiques. Il est aussi devenu la pierre angulaire de la satisfaction et de la fidélisation du client. Dans le même temps, l’IoT devient un catalyseur destiné à améliorer la qualité du……
Quelles données pour quels services ?
Avec la transformation numérique, la qualité du service apportée au client apparait de plus, en plus directement liée aux données que celui-ci a bien voulu transmettre à son fournisseur. Ainsi, plus le client accepte de transmettre des informations personnelles, meilleur……
Logiciels libres versus logiciels commerciaux pour l’analyse avancée – Avantages, inconvénients et possibilités d’intégration avec R et Python
L’Open Source est omniprésent dans le domaine de l’analyse avancée. Des langages tels que R, Python et Scala ainsi que des outils graphiques tels que WEKA, RapidMiner et KNIME sont très présents dans le domaine du frontend, c’est-à-dire la préparation,……
Le concept de « best of breed » est-il encore pertinent pour la BI ?
Les exigences en matière de BI et d’analytique étant hétérogènes, un nombre considérable d’outils différents ont été et sont toujours exploités par les utilisateurs dans beaucoup d’entreprises. Par le passé, on a principalement constaté une augmentation des processus de BI……