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Solutions en matière de sciences des données

, données brutes dans des perspectives claires et réalisables

MGCA vous aide à concevoir des architectures de données, des pipelines et des modèles qui facilitent la compréhension des performances et la prise de décisions quotidiennes.

Illustration théorique de la science des données

En un coup d'oeil / Portée & sorties

Sciences des données

Utile lorsque: Les données doivent appuyer des décisions plus claires en matière de rapports, de prévisions ou de fonctionnement.

Ce que nous travaillons à travers

Préparation des données, définition partagée, méthodes d'analyse, pipelines et utilisation opérationnelle.

Quoi préparer

Questions d'affaires, sources de données, préoccupations de qualité et rapports ou analyses existants.

Ce que vous recevez

Une approche concertée en matière de données et d'analyse, avec des extrants qui répondent à la question de l'entreprise.

La portée exacte, les responsabilités, les produits livrables et les frais sont convenus avant le début des travaux.

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Comment nous aidons avec les données

Que vous parliez de tableurs ou d'une plateforme de données existante, nous vous rencontrons où vous êtes et construisons un chemin vers une base d'analyse robuste.

Stratégie et architecture des données

Clarifiez les données dont vous avez besoin, où elles devraient vivre et comment elles se déplacent entre les systèmes.

  • Évaluation de l'état actuel
  • Architecture et outillage des cibles
  • Feuille de route de mise en œuvre établie par ordre de priorité

Gazoducs de données et modélisation

Concevoir et mettre en oeuvre des pipelines qui fournissent des données propres et opportunes pour l'analyse en aval et l'IA.

  • Ingestion des systèmes sources clés
  • Transformation et modélisation
  • Essais, suivi et contrôles de qualité

Tableau de bord et appui à la décision

Fournir les bons points de vue et les bonnes mesures aux bonnes équipes afin qu'elles puissent agir rapidement et en toute confiance.

  • Tableau de bord exécutif et opérationnel
  • Expériences d'analyse auto-serve
  • Formation et sessions en 2006

Analyse et prévision avancées

Utiliser la modélisation statistique et la ML pour anticiper les tendances et identifier les possibilités.

  • Prévisions de la demande et des recettes
  • Modèles de segmentation et de propension
  • Analyse et simulation de scénarios

Exemple de résultats

Selon votre point de départ, les travaux de data science peuvent tout soutenir, de la meilleure présentation quotidienne des rapports à la prévision et la planification à long terme.

Visibilité opérationnelle Moins de points aveugles autour de la performance, avec des métriques partagées et des tableaux de bord que tout le monde croit.
Décisions plus rapides Les équipes passent des cycles de production de rapports manuels à des données quasi en temps réel, réduisant ainsi le temps consacré à la collecte de données.
Planification prospective Les prévisions et les scénarios vous aident à explorer les options avant de vous engager dans des ressources.