Case studies
How to optimize your revenue by remodelling your stores
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La mise en œuvre opérationnelle d’une solution data science est conditionnée par au moins deux critères : robustesse de l’outil proposé (gage de pérennité et stabilité du service associé), et scalabilité de ce dernier, permettant un déploiement au service d’un nombre non limité et croissant d’utilisateurs.
Répondre à ces deux critères revient à industrialiser la solution data science, étape qui demeure aujourd’hui encore un défi majeur pour la plupart de nos clients. Ces derniers sont bien souvent confrontés à un double problème de passage à l’échelle : aucun cas d’usage pris individuellement n’est réellement robuste et déployé pour plusieurs marques, business units ou géographies ; par ailleurs, aucun procédé de fabrication / de développement n’a réellement été mis en place, qui pourrait simplifier et accélérer le déploiement de cas d’usage additionnels. Chaque nouvelle initiative data est en ce sens vécue comme un recommencement.
Si l’industrialisation comporte une dimension technique et technologique importante, son succès passe, de manière plus déterminante, par la réunion de deux autres facteurs d’ordre méthodologique.
Tout d’abord, la mise en place de processus adaptés aux spécificités et problématiques de projets data est essentielle.
Pour industrialiser vos solutions data science, notre méthode tire le meilleur de trois pratiques.
Ensuite, il est non moins essentiel de piloter le projet par une approche centrée sur le métier, afin de piloter les arbitrages techniques et de mise en œuvre à l’aune des impacts et bénéfices attendus. Nous capitalisons ici sur une conviction forte, qui nous permet aujourd’hui d’être, en particulier, le meilleur traducteur entre les différentes expertises (data, IT, métier) à rassembler pour un déploiement réussi.
Dans le cadre de l’industrialisation de vos solutions data science, nous délivrons :
Business cases
Mathieu Choux
Partner
Arnaud Lievin
Senior Manager
Simon Boivin
Senior Manager
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