Data Science

Le processus d’Extraction de Connaissance à partir de Données (ECD) vise à extraire les informations cachées par une analyse globale de la donnée. Un tel processus tient compte de la volumétrie, de l’hétérogénéité, de l’imprévisibilité et de la qualité des données traitées.

 

Méthodologie

La démarche ECD proposée par ebiznext est une démarche agile, hybride et itérative scindée en 4 grandes étapes : La compréhension des enjeux métiers et des données, le pré-traitement des données, fusion, transformation et enrichissement d’informations, l’analyse des données et l’exploitation des connaissances

Compréhension des enjeux et des données

Réalisée conjointement avec l’équipe métier, cette première étape permet l’analyse et la spécification des enjeux finaux en rapport avec les données. Cette première confrontation des objectifs avec l’ensemble des données permet, en amont, de s’assurer que les attentes métiers sont bien couvertes et de préciser – ou étendre – les sources.

Préparation des données

Cette seconde étape garantit la mise en qualité des données, et permet d’uniformiser les différentes sources de données afin d’en faciliter l’analyse et l’exploitation. Certaines sources de données peuvent être en effet incertaines, d’autres sont imprécises et incomplètes. D’autres encore peuvent être redondantes entre elles, conflictuelles, ou bruitées.

Extraction de la connaissance

Les données exempt d’imperfection permettent l’extraction de connaissances fiables, complètes et non biaisées. Deux activités d’extraction sont distinguées : L’analyse Descriptive au travers de KPI (B.I. classique) et l’analyse Prédictive grâce à l’I.A.

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R&D Data Science

Découvrez comment le projet commercial starlake.ai construit par nos équipes permet de rompre les barrières technologiques pour permettre en quelques clics  à des DataScientists et des métiers de collaborer autour de projet d’analyse de données et d’extraction de la connaissance.

DataScience chez nos clients

Découvrez au travers de quelques cas, comment nos clients tirent parti de notre expertise pour créer de la valeur.

#Agile #DevOps #FullStack

Transport : solutions digitales

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#Agile #Cloud #DataEng #DataScience #DevOps

Banque et Logistique : création d’un datalake

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#Agile #Cloud #DataEng #DevOps

Assurance : plateforme IoT

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#DevOps #FullStack

Transport : applications multi-devices pour les voitures autonomes

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#Agile #Cloud #DataEng #DataScience #DevOps

Media : Datalake Audience

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Design, Code, Deploy, ans Keep CALMS !

Découvrez comment nous appliquons cette devise au quotidien.

À propos de Ebiznext

Culture

Aligner les objectifs des Dev et des Ops pour renforcer la collaboration.
“DevOps n’est pas la responsabilité d’une seule personne ou d’une entité dédiée : c'est un travail collectif.”

— Christophe Capel, Responsable produit principal, Jira Service Desk

Automatisation

“Configuration as Code” et “Delivery Continu” doivent rester au centre des préoccupations des développeurs et des exploitants.
“Les équipes qui adoptent DevOps déploient 30 fois plus souvent, déplorent 60 fois moins de défaillances et constatent des délais de restauration du service 160 fois plus rapides.”

— Puppet Labs, rapport « State of DevOps », 2016

Lean

Se focaliser sur les actions utiles à l’atteinte de l’objectif, exclusivement.
“Toute tâche dans un projet qui n’est pas directement orientée vers la contribution à la livraison du service au client aussi rapidement que possible doit être soigneusement questionnée.”

— Stein Inge Morisbak, Chief Digital Officer, Haugaland Kraft

Mesure

Se remettre en question continuellement
“Ce ne sont pas les espèces les plus fortes qui survivent, ni les plus intelligentes, mais les plus réactives au changement.”

— Charles Darwin, CTO, Evolutionary Software

Solidarité

Les échecs au même titre que les réussites doivent être partagées.
“Le manque de confiance dans une organisation coûte cher. Vous ne pouvez pas diaboliser quelqu’un si vous connaissez ses enfants”

— App Dynamics

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