Problème

On ne peut pas faire de la data science sans données. Les bases de données traditionnelles ne sont pas conçues pour les données scientifiques.

Comment construire votre infrastructure de données afin de ne pas passer un temps disproportionné à transformer et nettoyer les données pour chaque projet ?

Solution

Notre expertise en matière de base de données, qu’il s’agisse de systèmes SQL traditionnels, de systèmes NoSQL/hybrides tels que BigQuery ou de bases de données graphiques telles que Neo4j, nous place dans une position idéale pour vous aider à concevoir et à construire vos données pour la data science du futur. Nous vous aidons à éliminer les goulots d’étranglement en matière de performance causés par une architecture de données inadéquate à votre flux de travail de Data Science, vous permettant ainsi de consacrer plus de temps à l’analyse et à l’amélioration des modèles.
Nous fournissons également une optimisation complète de vos scripts SQL et du processus ETL et proposons des sessions de formation sur les meilleures pratiques en matière de stockage de données.

Données d'entrée

Vos données opérationnelles ou vos rapports

Du temps avec les parties prenantes internes, notamment le marketing, les produits et les développeurs.

Livrables

• une évaluation complète de la configuration actuelle de votre base de données, y compris vos pipelines ETL et scripts de données.
• une proposition sur la meilleure technologie pour votre cas d’utilisation, y compris la visualisation des données et les outils tiers pour les tests A/B, le CRM et la voix du client.
• un plan détaillé sur la façon d’arriver là où vous êtes, là où vous devez être et, en option, la mise en œuvre complète du plan par nos spécialistes des données.

Bénéfices

Vous partez avec une source de données robuste et réutilisable qui peut être facilement consommée pour les données scientifiques et autres besoins d’analyse.

Des exemples de secteurs d'usage

• Banques et assurances
• Communication: opérateurs, médias, réseaux sociaux
• Chaines de magasins
• Administration
• Industries