L’équipe de Faction A programme une première rencontre avec vous afin d’analyser et définir quels sont vos besoins exacts en matière d’analytique.

Une fois ces étapes franchies, nous sommes en mesure d’évaluer le travail à faire afin de compléter les mandats suivants selon vos critères.

La planification consiste à définir les tâches ainsi que les ressources nécessaires pour le compléter les livrables d’un projet. Un plan détaillé décrit la chronologie, le budget et les exigences de qualité pour le projet. Ce plan servira de feuille de route pour l’équipe de projet, fournissant une compréhension claire de ce qui doit être fait, quand et qui est le responsable.

L’architecture permet d’identifier les différentes composantes à mettre en œuvre pour collecter, intégrer, stocker et analyser les données. L’architecture définie aussi les normes technologiques les pratiques de gestion et d’analyse de données pour soutenir les organisations dans leur projets analytiques.

L’intégration des données implique la collecte, le nettoyage, la transformation et l'intégration de données provenant de différentes sources dans un référentiel central. Ce processus implique des outils et des technologies propres à ce domaine.

La qualité des données doit être assurée grâce au profilage et au nettoyage des données, et les métadonnées doivent être gérées pour maintenir la lignée et l'exactitude des données.

La modélisation des données est la création d'une représentation conceptuelle des objets de données et des relations entre les différents objets. Elle permet de créer un schéma expliquant la manière dont ces données peuvent être utilisées pour atteindre des objectifs commerciaux spécifiques. Elle contribue à garantir que les données utilisées sont exactes, cohérentes et pertinentes par rapport aux besoins de l'entreprise.

La visualisation des données consiste à présenter les données sous forme de graphiques ou d'images faciles à comprendre et à interpréter. C'est un moyen de communiquer des données complexes de manière simple et intuitive, permettant aux décideurs d'identifier rapidement des tendances, des modèles et des informations qui ne seraient pas immédiatement visibles à partir de données brutes.

L'analytique avancée est l'utilisation de techniques et d'outils complexes pour analyser les données et extraire des informations qui ne sont pas possibles avec les méthodes traditionnelles d'analyse des données.

Les techniques d'analyse avancée comprennent entre autres la modélisation prédictive, l'apprentissage automatique, le data mining et d'autres méthodes statistiques.