Data Science
Playbook

Selon nous, ce taux d’échec élevé s’expliquerait principalement par le fait que l’une (ou plusieurs) des trois dimensions de la data science n’a (n’ont) pas été abordée(s) de façon appropriée :

• Business et Opérations : le cas d’usage n’est pas convaincant, dû à un manque d’impact stratégique pertinent et une incapacité à répondre à des besoins essentiels ;
• Gestion des données : la solution développée ne peut être industrialisée, et reste donc non évolutive ;
• Ressources humaines et Organisation : n’ayant mis en place aucune solution pour gérer la conduite du changement, l’initiative n’a pas été adoptée par les utilisateurs.

C’est sur la base de ces trois défis que nous avons développé notre Data Science Playbook, vous permettant de mettre en œuvre efficacement des initiatives data qui assureront la croissance de votre entreprise.

Notre Data Science Playbook vous aide à avancer à votre rythme, étape par étape, tout en maximisant la valeur de chacune d’entre elles. Il définit chaque stade essentiel de maturité data, vous permettant ainsi de cibler les facteurs essentiels au succès de votre démarche. Nous croyons fermement qu’un projet data science n’est viable que s’il valide chacun des stades, posant les fondations qui l’aideront à atteindre le suivant.

À travers ce guide, nous vous offrons la possibilité de booster la compétitivité et la croissance de votre entreprise.

Forts de 14 ans d’expérience dans la création de plus 1 000 projets data science, nous avons identifié les cinq stades essentiels de maturité :

1. Orientation stratégique
2. Preuve de valeur
3. Pilote
4. Industrialisation de la solution
5. Mise en œuvre opérationnelle de la solution

Notre Data Science Playbook vous aidera à mettre en place chacune de vos solutions data, de la conception à la réalisation, et ce jusqu’à l’adoption. Avec ce guide, concrétisez vos initiatives data science grâce à un cadre structuré et des outils et méthodes fiables ; plongez au cœur des trois dimensions de la data science (Business et Opérations, Gestion des données, Ressources humaines et Organisation) et des cinq stades de maturité, au travers d’approches soigneusement détaillées.

• Orientation stratégique : une méthode fiable pour structurer rigoureusement tous les aspects de la solution souhaitée ;
• Preuve de valeur : une expertise technique pour concevoir les algorithmes d’intelligence artificielle qui constitueront le cœur de la solution ;
• Pilote : un savoir-faire en data engineering et développement web mis à profit pour transformer le modèle d’IA de base en un produit minimum viable (MVP), prêt à être testé opérationnellement ;
• Industrialisation de la solution : un processus IT dans le cloud, consistant à industrialiser le MVP via l’exploitation d’une plateforme data mature ;
• Mise en œuvre opérationnelle de la solution : méthodes, processus et outils pour contrôler les KPIs et la croissance de l’entreprise, optimiser et faire évoluer, s’adapter à de nouvelles utilisations, etc.