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Les progrès de la numérisation de la société et de ses interactions provoquent une explosion du volume de données disponibles. La collecte, le traitement et l’analyse de ce volume croissant sont un défi pour les entreprises qui ont de plus en plus besoin d’extraire de la valeur des données, aussi bien externes qu’internes, générées par leurs propres processus d’affaires internes. La complexité, la variabilité et même la rapidité avec laquelle les données sont générées nécessitent un changement dans la façon dont elles sont analysées, afin d’aider les entreprises à améliorer leurs processus décisionnels. Des concepts tels que l’analyse de données structurées et non structurées, l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique sont fondamentaux pour interpréter les données et les traduire en connaissances permettant la réduction des coûts et la croissance de la productivité au sein des organisations.

L’analyse d’événements de télécommunications, la maintenance prédictive, la détection et la prévention des fraudes ne sont que quelques exemples de l’aide que nous apportons à nos clients pour qu’ils deviennent hautement compétitifs sur un marché extrêmement dynamique.

Sur le marché mondial actuel, les utilisateurs et les organisations collectent d’énormes quantités de données de plus en plus rapidement. Des sources telles que les réseaux sociaux, les smartphones et les capteurs présents dans de plus en plus d’appareils IoT génèrent un flux de données qui manque souvent de valeur, à moins qu’il ne puisse être analysé en temps réel.

L’analyse, la corrélation et la recherche de modèles de données sont utilisées pour produire des connaissances à partir des données et permettre aux entreprises d’améliorer les processus opérationnels de prise de décision, surveiller les processus et les dépendances externes, découvrir les tendances et minimiser les risques, permettre une identification immédiate des problèmes et de la réaction appropriée à y apporter.

La nécessité de concevoir des architectures qui rendent les données disponibles pour une utilisation dans des solutions analytiques oblige les entreprises à développer des architectures efficientes dans ces processus. Indépendamment du contexte de développement, BABEL met ses compétences à disposition des clients au moyen de ses architectes de données dans des environnements cloud natifs, des architectures hybrides et des contextes mis en œuvre exclusivement au sein des installations. Notre expérience des entrepôts de données traditionnels nous permet d’explorer un monde où les systèmes existants coexistent avec des modèles plus disruptifs.

Notre expérience et nos compétences nous permettent de couvrir tout le cycle de la collecte de données, couvrant les modèles de définition de la gouvernance et la qualité des données, le stockage dans des environnements SQL et non SQL, l’analyse et le traitement des données, pour permettre leur disponibilité, leur exploitation et leur utilisation.

L’adoption des technologies Big Data améliore la compétitivité organisationnelle sur un marché de plus en plus mondialisé. Ces outils sont capables d’extraire de la valeur à partir de l’énorme volume de données résultant des processus de numérisation actuels et d’en faire un avantage concurrentiel, permettant d’analyser ce qui se passe, de prédire ce qui pourrait se passer dans le futur, d’identifier les vulnérabilités des systèmes et des processus qui représentent des risques pour la sécurité, développer de nouvelles stratégies marketing et suivre leur évolution et leur rendement.

Les connaissances générées par la disponibilité et l’analyse de données de qualité nous permettent d’améliorer les processus de prise de décision et tout cela conduit à une augmentation de l’efficience et à des économies de coûts pour les entreprises.