Beyond Data

La data, c’est bien. L’analyser, la comprendre et l’exploiter dans vos opérations stratégiques, c’est mieux. Nous valorisons les données présentes au sein de vos systèmes et les mettons à disposition de vos métiers grâce à nos experts Big Data, Machine Learning et Data Analytics.

Value your data !

Le data management : clé de votre succès.

Data Centric, Data Driven, Data Cleaning, Data Lineage, Data & Business Analytics, Intelligence artificielle, Machine learning… les sujets autour de la Data ne manquent pas. Le chemin pour parvenir à une réelle valeur business n’est pas une chose facile. Nos experts sont là pour ça. 

La donnée est la nouvelle richesse. Nos experts vous accompagnent afin de nettoyer & structurer les données présentes dans vos systèmes d’information afin de les mettre à disposition de vos métiers.

Big Data

Le Big Data pour de meilleures décisions avec une approche data-driven. Avec un volume de données croissant, des contraintes réglementaires obligeant à conserver un historique de plusieurs années et la nécessité de tirer profit de cette masse de données pour rester compétitif, découvrez nos solutions pour vous accompagner.

Machine Learning

Les entreprises accumulent des données clients, techniques, commerciales, marketing ou autres. Ces données peuvent rapporter gros. Comment les identifier, les préparer, les exploiter grâce au Machine Learning ? Comment les explorer pour en tirer une valeur importante ? 

Nos partenaires

Invivoo développe son réseau de partenaires afin de proposer à ses clients des solutions performantes & flexibles. Chaque partenariat est signe d’une volonté commune de vous accompagner dans votre transformation digitale.

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de données

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Qu’est-ce que le data management ?

Le data management (ou gestion des données en français) est une discipline qui regroupe un ensemble d’outils et de normes pour tirer profit des données numériques. Il englobe l’ensemble des phases de la collecte, du stockage, du traitement, du nettoyage, de l’analyse et de la visualisation des données.

Il s’appuie tout d’abord sur la gouvernance des données, c’est-à-dire sur un ensemble de politiques et processus visant à assurer la qualité et la sécurité des données. Le data management repose aussi sur un stockage centralisé des données dans un datalake pour éviter le silotage, la duplication et les incohérences des données.

La finalité du data management est la transformation des données brutes en informations valorisables. Ces informations vont par la suite permettre aux entreprises de devenir data driven.

Qu’est qu’une entreprise data driven ?

Une entreprise data driven, c’est-à-dire pilotée par les données, est une entreprise qui tire profit de ses données pour améliorer ses produits, ses performances et sa stratégie.

Grâce au Big Data et à l’augmentation exponentielle de la quantité de données générées, les entreprises disposent aujourd’hui d’une gigantesque quantité d’informations mais encore faut-il en tirer parti.

Tout d’abord, il va falloir identifier et collecter les données pertinentes.

  • En partant des besoins business, quelles sont les données nécessaires pour y répondre aujourd’hui et dans les prochaines années. Il va être couteux d’amasser de grandes quantités de données, alors il est primordial de s’assurer que chaque donnée a son utilité.
  • Une donnée de mauvaise qualité ne peut pas être utilisée pour prendre les bonnes décisions. Il va donc falloir faire du data cleaning afin d’obtenir des données fiables. La qualité passe par l’absence de doublons et par une source unique de vérité. Si les différents départements de l’entreprise n’ont pas les mêmes données, les risques de prendre de mauvaises décisions sont importants.
  • Enfin comme les données perdent de leur valeur avec le temps, il va falloir s’assurer que les données utiles au business soient rapidement disponibles.

 

Grâce à des outils de visualisation et d’analyse mais aussi fort de leurs connaissances métiers, les employés vont alors pouvoir comprendre, gérer et exploiter les données. C’est à ce moment là seulement que les données vont prendre de la valeur et permettre de prendre de meilleures décisions.

 

Et le machine learning dans tout ça ? Il va permettre d’enrichir la donnée en créant automatiquement des indicateurs supplémentaires. Il va aussi permettre d’améliorer la qualité des données au niveau de l’étape de data cleaning. Enfin le machine learning offre la possibilité de prendre certaines décisions de manière complétement automatique en se basant entièrement sur les données.

Cloud public, cloud privé, cloud hybride, on premise, de quoi s’agit-il ?

L’infrastructure d’hébergement des données des entreprises au 21ème siècle peut prendre de multiples formes. Traditionnellement, les entreprises disposaient de leur propre infrastructure mais ces dernières années, elles sont de plus en plus nombreuses à passer au cloud privé ou public voir aux deux à la fois, on parle alors de cloud hybride.

Cloud privé en local (on premise) : L’entreprise dispose de sa propre infrastructure interne dans un ou plusieurs datacenters. Elle est propriétaire de ses serveurs et les gère elle-même. Cette solution nécessite un important investissement initial et une équipe dédiée à la gestion des serveurs. Elle offre un haut niveau de sécurité à condition d’être bien gérée.

Cloud privé externe : L’entreprise fait appel à un prestataire pour l’hébergement de ses serveurs. Néanmoins les serveurs ne sont pas partagés avec d’autres entreprises. L’avantage de cette solution est qu’elle déporte la gestion de l’infrastructure tout en conservant un haut niveau de sécurité.

Cloud public : AWS, Azure, GCP, … L’entreprise fait appel à une société tierce disposant de datacenters. Les serveurs ne sont pas dédiés à une entreprise spécifique. L’avantage d’une telle solution est principalement la possibilité d’augmenter ou de diminuer rapidement la quantité de serveurs dont on dispose.

Cloud hybride : L’entreprise combine à la fois un cloud public avec un cloud privé. La gestion d’une telle solution engendre un surcoût mais permet de choisir en fonction de la nature des données et des traitements, dans quel type de cloud elles seront traitées. Les données sensibles resteront en interne. Les traitements occasionnels pourront être fait sur des serveurs externes qui seront rendus dès la fin du traitement.