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Avantages de la science des données dans le paysage commercial actuel

Les scientifiques des données sont les héros méconnus de l’entreprise moderne. La science des données peut apporter une valeur ajoutée à toute entreprise, grande ou petite. Mais pourquoi et sur quoi devriez-vous vous concentrer pour vous démarquer de vos concurrents ? Cet article explique tout.

La science des données est un outil important pour toutes les entreprises dans le monde d’aujourd’hui. Elle nous aide à devenir plus intelligents, plus rapides et meilleurs dans ce que nous faisons, ne serait-ce que parce qu’elle peut apporter des réponses à des questions complexes que nous n’aurions jamais su poser. En outre, la capacité à traiter les big data est devenue de plus en plus accessible grâce à l’émergence de technologies telles que l’intelligence artificielle (IA), l’apprentissage automatique et les Dataops ML.

Mais qu’est-ce que la science des données ? Et pourquoi certaines entreprises investissent-elles autant de temps et d’argent dans ce domaine ? Pour répondre à ces questions, j’ai fait équipe avec nos scientifiques internes spécialisés dans les données pour savoir ce que cela représente de travailler avec des données en tant que solutionneur de problèmes commerciaux et quels avantages la science des données vous apporte pour développer votre entreprise.

Alors ce blog est pour vous. Commençons.

Qu'est-ce que la science des données ?

Qu’est-ce que la science des données ?

Qu'est-ce que la science des données ?

La science des données est l’étude des données. Elle implique la collecte, l’évaluation et l’application de connaissances statistiques pour résoudre des problèmes. La science des données peut vous aider à donner du sens à des quantités massives de données pour améliorer votre activité.

Que fait un scientifique des données ?

Les scientifiques des données recherchent, conçoivent et développent des algorithmes pour analyser les données et produire des informations précieuses.

Les scientifiques des données utilisent des méthodes statistiques telles que l’analyse de régression et les algorithmes d’apprentissage automatique pour extraire des informations utiles de grands ensembles de données (structurées, non structurées et semi-structurées) afin de trouver des modèles et de découvrir de nouvelles perspectives.

Les avantages de la présence d’un scientifique des données dans votre organisation se manifestent dans de nombreux domaines :

  • Une meilleure prise de décision : Les data scientists peuvent vous aider à prendre des décisions plus éclairées grâce à leur expertise et aux données qu’ils recueillent.
  • Une productivité accrue : Les data scientists sont chargés d’analyser tous les types de données, ce qui peut aider une organisation à traiter plus rapidement de grandes quantités de données.
  • Amélioration de l’expérience client : En utilisant des processus d’analyse de données, les entreprises peuvent fournir aux clients des services personnalisés en fonction de leurs préférences.
  • Amélioration de la réputation de la marque : L’utilisation de l’analyse prédictive pour le marketing peut aider les entreprises à construire une image de marque forte en prédisant les caractéristiques que les consommateurs seront les plus susceptibles d’apprécier dans un produit ou un service avant même sa sortie !
Différences clés entre l'ingénierie des données et la science des données

Ingénierie des données vs science des données : principales différences

Quelle est la différence entre l’ingénierie des données et la science des données ? L’un est-il un sur-ensemble de l’autre ? L’un est-il encore plus important que l’autre ? Ce blog discutera de ces différences en profondeur.

Comment la science des données aide-t-elle les entreprises (santé) ?

  • Amélioration des soins aux patients

Les applications de science des données, telles que l’analyse prédictive et l’apprentissage automatique, aident les prestataires de soins de santé à prédire les résultats pour les patients, à identifier les types de maladies et à recommander des plans de traitement personnalisés, conduisant ainsi à de meilleurs soins et résultats pour les patients.

  • Prévention des maladies et détection précoce

Les modèles basés sur les données peuvent analyser de vastes ensembles de données de dossiers de patients, d’images médicales et d’informations génétiques pour détecter les risques de maladie à un stade précoce. Ce facteur permet de prendre des mesures proactives pour prévenir les maladies ou intervenir à un stade plus précoce et plus traitable.

  • Découverte et développement de médicaments

La science des données accélère la découverte de médicaments en analysant les données biologiques et en identifiant des médicaments candidats potentiels. Cela réduit les coûts de développement et accélère la disponibilité de médicaments vitaux.

  • Détection de fraude dans le domaine de la santé

Dans le domaine de l’assurance maladie, la science des données permet d’identifier et de prévenir les réclamations frauduleuses, réduisant ainsi les pertes financières pour les assureurs et gardant les primes plus abordables pour les assurés.

Comment la science des données aide-t-elle les entreprises (banque) ?

  • Gestion des risques

Les banques s’appuient fortement sur la science des données pour évaluer et gérer divers types de risques, notamment le risque de crédit, le risque de marché et le risque de fraude. Les modèles prédictifs aident à prendre des décisions de prêt éclairées et à détecter rapidement les activités frauduleuses.

  • Informations client et personnalisation

La science des données permet aux banques d’analyser les données des clients pour obtenir des informations sur les modèles de dépenses, les préférences et les comportements. Ces informations peuvent être utilisées pour proposer des produits et services financiers personnalisés, améliorant ainsi la satisfaction et la fidélité des clients.

  • Conformité réglementaire

Dans un environnement aux exigences réglementaires strictes, la science des données aide les banques à assurer la conformité en surveillant les transactions, en détectant le blanchiment d’argent et en gérant les facteurs de risque.

  • Gestion des investissements et de portefeuille

Des algorithmes basés sur les données sont utilisés pour optimiser le portefeuille, aidant les institutions financières à prendre des décisions d’investissement qui maximisent les rendements tout en gérant les risques.

  • Cybersécurité

Les banques sont des cibles privilégiées des cyberattaques. La science des données joue un rôle déterminant dans le développement de mesures avancées de cybersécurité, notamment la détection des anomalies et la prévision des menaces, afin de protéger les données financières sensibles.

 

Avantages de la science des données dans le domaine de la santé

  • Analyse prédictive : la science des données permet le développement de modèles prédictifs capables de prévoir les épidémies, les réadmissions de patients et les demandes en ressources de santé, permettant ainsi des interventions proactives.

 

  • Médecine personnalisée : en analysant les données génétiques et cliniques, la science des données adapte les plans de traitement à chaque patient, optimisant ainsi l’efficacité tout en minimisant les effets secondaires.

 

  • Aide à la décision clinique : les outils basés sur les données fournissent une aide à la décision en temps réel aux professionnels de santé, en suggérant des options de diagnostic et de traitement en fonction des données des patients et de la littérature médicale.

 

  • Découverte de médicaments : l’analyse avancée des données et l’apprentissage automatique aident à identifier les médicaments candidats potentiels, accélérant ainsi le développement de médicaments et réduisant les coûts.

 

  • Surveillance des maladies : la science des données surveille les schémas et les tendances des maladies à l’aide de données épidémiologiques, permettant une détection précoce des épidémies et une meilleure allocation des ressources.

 

  • Surveillance à distance des patients : les appareils IoT et la technologie portable, associés à la science des données, permettent une surveillance continue des signes et de l’état vitaux d’un patient, améliorant ainsi la gestion des maladies chroniques.

 

  • Analyse de l’imagerie médicale : les algorithmes d’apprentissage profond aident à interpréter les images médicales telles que les radiographies, les IRM et les tomodensitogrammes, améliorant ainsi la précision et réduisant la charge de travail des radiologues.

 

  • Traitement du langage naturel (NLP) : les techniques de PNL aident à extraire des informations précieuses à partir de notes cliniques non structurées, de dossiers médicaux et d’articles de recherche, facilitant ainsi la recherche et le diagnostic.

 

  • Détection de la fraude dans le domaine de la santé : la science des données détecte les réclamations d’assurance frauduleuses en analysant les modèles dans les données de réclamation et en identifiant les anomalies.

 

  • Optimisation des ressources : les modèles basés sur les données optimisent les ressources hospitalières, telles que la planification du personnel, l’attribution des lits et la maintenance des équipements, afin de réduire les coûts et d’améliorer l’efficacité.

 

  • Recherche génomique : la science des données accélère le génomec la recherche en analysant de vastes ensembles de données, conduisant à des découvertes liées aux maladies génétiques, aux réponses aux médicaments et aux options de traitement personnalisées.

 

  • Essais cliniques : l’analyse avancée facilite le recrutement des patients, la conception et le suivi des essais, accélérant ainsi le développement de nouveaux traitements et thérapies.

 

  • Gestion de la santé de la population : la science des données identifie les populations à risque, ce qui permet aux prestataires de soins de santé de se concentrer sur les soins préventifs et les interventions précoces, réduisant ainsi les coûts et améliorant les résultats en matière de santé.

 

  • Interopérabilité : la science des données joue un rôle dans la création de systèmes de santé interopérables, garantissant que les données des patients peuvent être partagées de manière transparente entre les prestataires de soins de santé tout en préservant la confidentialité et la sécurité.

 

  • Amélioration de la qualité : l’analyse continue des données de santé permet d’identifier les domaines d’amélioration de la qualité dans les hôpitaux, les cliniques et les systèmes de prestation de soins de santé, conduisant ainsi à de meilleurs soins aux patients.

 

Ces avantages de la science des données dans le domaine de la santé s’expliquent par l’intégration de technologies de pointe, telles que l’intelligence artificielle, l’apprentissage automatique, l’analyse du Big Data et l’IoT, dans l’écosystème de la santé. À mesure que la science des données progresse, son impact sur l’amélioration des soins aux patients et des opérations de santé deviendra plus profond.

Avantages de la science des données dans le secteur bancaire

  • Évaluation du risque de crédit : les modèles de science des données analysent les données des emprunteurs, l’historique des transactions et les scores de crédit pour évaluer la solvabilité, réduisant ainsi le risque de créances irrécouvrables avec précision.

 

  • Détection des fraudes : la science des données utilise des algorithmes de détection d’anomalies pour identifier les modèles et les transactions inhabituels, permettant ainsi la détection et la prévention en temps opportun des activités frauduleuses.

 

  • Segmentation de la clientèle : les banques peuvent segmenter les clients en fonction de leur comportement financier grâce à l’analyse des données, ce qui permet un marketing ciblé et des offres de produits personnalisées.

 

  • Prédiction du taux de désabonnement : les modèles d’analyse prédictive peuvent identifier les clients risquant de partir, ce qui permet aux banques de mettre en œuvre des stratégies de fidélisation et de réduire le taux de désabonnement des clients.

 

  • Analyse économique et de marché : les banques utilisent la science des données pour analyser les tendances du marché, les indicateurs économiques et les événements géopolitiques afin d’éclairer les décisions d’investissement et la gestion des risques.

 

  • Efficacité opérationnelle : les informations basées sur les données aident les banques à rationaliser leurs opérations, à optimiser l’emplacement des succursales et à réduire les coûts grâce à l’automatisation des processus et à l’allocation des ressources.

 

  • Amélioration du service client : les chatbots et les assistants virtuels optimisés par la science des données améliorent le service client en fournissant des réponses rapides et en résolvant les demandes de routine.

 

  • Ventes croisées et ventes incitatives : la science des données identifie les opportunités de ventes croisées et de ventes incitatives de produits financiers aux clients existants en fonction de leurs profils financiers.

 

  • Conformité réglementaire : les outils de science des données aident à surveiller les transactions pour détecter les activités suspectes, garantissant ainsi la conformité aux réglementations anti-blanchiment d’argent (AML) et Know Your Customer (KYC).

 

  • Gestion des risques : les modèles d’analyse avancés évaluent le risque de marché, le risque de liquidité et le risque de crédit, aidant ainsi les banques à gérer efficacement les expositions aux risques.

 

  • Optimisation de l’octroi de prêts : les informations basées sur les données améliorent le processus d’octroi de prêts en automatisant la vérification des documents et en évaluant le risque de l’emprunteur, réduisant ainsi le temps de traitement.

 

  • Analyse des commentaires des clients : les techniques de traitement du langage naturel (NLP) analysent les commentaires des clients et les données des réseaux sociaux, fournissant ainsi des informations pour l’amélioration des produits et la gestion de la réputation.

 

  • Planification de l’emplacement des distributeurs automatiques et des succursales : La science des données aide les banques à déterminer l’emplacement optimal des distributeurs automatiques et des succursales en fonction de la fréquentation des clients et des données démographiques.

 

  • Cybersécurité : la science des données permet de détecter les cybermenaces et d’y répondre en temps réel, en protégeant les données financières sensibles et en les protégeant contre les cyberattaques.

9 avantages de la science des données – Exemples

Les avantages de la science des données vont au-delà de la simple fourniture de meilleures informations sur les besoins de vos clients. Cela vous aide également à changer votre façon de faire des affaires grâce à ces données.

Voici quelques-unes des raisons les plus importantes pour lesquelles la science des données est essentielle pour les entreprises :

9 avantages de la science des données qui ajoutent de la valeur à toute entreprise

1. La science des données aide les entreprises à découvrir de nouvelles opportunités qui étaient auparavant inconnues.

La science des données aide les entreprises à prendre de meilleures décisions en leur donnant accès à plus d’informations qu’elles n’auraient jamais pu l’imaginer.

Un bon exemple de la façon dont la science des données profite à une entreprise serait le cas d’une société qui vend des produits sur Amazon. Si un nouveau produit est créé, l’entreprise peut utiliser la science des données pour déterminer ce que les clients pourraient être intéressés à acheter s’ils avaient plus d’informations sur le produit. Ce type d’analyse aurait été impossible sans la puissance de la science des données.

2. La science des données peut faire passer votre entreprise du statut de suiveur à celui de leader du marché.

Lorsqu’il s’agit d’affaires, vous devez suivre la concurrence. Cela signifie que votre entreprise doit être en mesure de devancer ses concurrents. Et si vous voulez rester en tête de la concurrence, vous devez savoir ce qu’ils font et comment ils le font.

La science des données est un excellent moyen pour votre entreprise de mieux comprendre ce que font vos concurrents et comment ils le font. En analysant les données et en les comparant à vos propres données, vous pouvez voir où votre entreprise doit s’améliorer et quels sont les domaines à améliorer. Vous pouvez même constater que certaines choses ne vous réussissent pas du tout.

Par exemple, une entreprise peut vouloir proposer un produit particulier à un prix inférieur à celui de ses concurrents. Pour atteindre cet objectif, elle devra surveiller les prix de ses concurrents et les ajuster en conséquence afin de conserver son avantage concurrentiel. Autre exemple, une entreprise peut avoir identifié une demande pour son produit dans certaines régions mais pas dans d’autres. Elle peut décider d’offrir la livraison gratuite dans ces régions dans le cadre d’un effort visant à y augmenter les ventes.

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Étude de cas

Mise au point d’un pipeline de données ETL efficace pour la production de rapports en libre-service en temps quasi réel.

3. La science des données peut aider à identifier et à atténuer les risques futurs.

Le troisième avantage de la science des données est qu’elle peut aider à identifier et à atténuer les risques futurs. La science des données permet de prédire, d’expliquer ou de prévoir des tendances à partir de données. La science des données peut vous aider à prendre de nombreuses décisions mieux informées pour votre entreprise.

Par exemple, une banque pourrait utiliser la science des données pour identifier les clients les plus susceptibles de ne pas rembourser leurs prêts. La banque peut envoyer à ces clients un message personnalisé les avertissant des risques de défaut de paiement. Les spécialistes des données utiliseraient également des techniques d’apprentissage automatique pour prédire la probabilité de défaillance de ces clients. Ainsi, la banque peut adapter ses campagnes de marketing afin qu’elles soient plus ciblées sur ces clients à haut risque.

4. La science des données améliore la productivité et l’efficacité de votre entreprise.

En utilisant la science des données, vous pouvez identifier les opportunités où votre entreprise pourrait améliorer sa productivité et son efficacité. Par exemple, si vous êtes un restaurant, vous pouvez déterminer quels plats se vendent le mieux. Vous pouvez également examiner le temps nécessaire à la livraison des aliments et décider s’il existe un meilleur moyen de distribuer les aliments plus rapidement.

De même, si vous êtes une banque, vous pouvez avoir une base de données remplie de transactions de clients, mais si vous ne savez pas comment ces transactions sont liées les unes aux autres en termes de temps, de lieu et d’autres facteurs, vous ne pourrez pas en faire grand-chose. C’est là que les scientifiques des données entrent en jeu. Ils peuvent analyser ces informations à l’aide d’algorithmes d’apprentissage automatique tels que des modèles de regroupement ou de régression afin d’identifier des modèles que les responsables de première ligne peuvent utiliser pour des campagnes de marketing ou des efforts de développement de produits plus efficaces.

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Les 5 principaux défis lors de la mise à l’échelle de l’apprentissage automatique

Envisagez-vous de mettre à l’échelle l’apprentissage automatique dans votre entreprise ? Si tel est le cas, il y a quelques considérations à prendre en compte avant de se lancer. Cet article fait la lumière sur les cinq principaux défis auxquels les entreprises sont confrontées lors de la mise à l’échelle des systèmes d’apprentissage automatique.

5. La science des données crée des opportunités substantielles de revenus et de réduction des coûts.

La science des données est un domaine qui a le pouvoir de créer des revenus substantiels et des opportunités de réduction des coûts pour les entreprises.

Par exemple, Google est l’une des plus importantes entreprises de science des données au monde. L’entreprise est capable de générer plus de 30 milliards de dollars de revenus chaque année grâce à son utilisation de l’apprentissage automatique et de l’intelligence artificielle (IA). Cela est dû à sa capacité à traiter d’énormes quantités de données.

Grâce aux données massives qu’il génère, Google est en mesure d’identifier de nouveaux produits et de supprimer parallèlement les produits inutilisés ou impopulaires. Les entreprises réalisent ainsi d’importantes économies, car elles ne gaspillent pas d’argent à développer de nouveaux produits qui ne se vendent pas bien en raison d’un manque de demande ou d’intérêt.

6. Grâce à la science des données, vous pouvez créer de meilleures expériences pour les clients.

Plus vous disposez de données, meilleures sont les décisions que vous pouvez prendre. La science des données peut aider les entreprises à tirer parti de toutes ces données et à améliorer les expériences des clients.

Par exemple, une entreprise pourrait utiliser l’analyse prédictive pour prédire quels clients vont se désabonner et lesquels ne le feront pas. Ils ont ensuite été en mesure d’envoyer des courriels et des SMS personnalisés aux clients susceptibles de changer d’avis, afin de leur rappeler leurs offres de services ou de produits. Cela a permis d’augmenter le taux de fidélisation des clients de près de 25 %.

Une autre organisation a utilisé l’analyse prédictive pour analyser le comportement des utilisateurs après l’achat d’un produit ou d’un service afin de déterminer ce qui serait le plus efficace la prochaine fois. Ils ont découvert que ceux qui avaient acheté plus d’un article au cours du processus d’achat initial étaient plus susceptibles d’acheter un autre article plus tard que ceux qui n’avaient rien acheté. L’entreprise pouvait donc cibler ses efforts de marketing en fonction de ces informations et améliorer le chiffre d’affaires jusqu’à 40 %.

La science des données ne consiste pas seulement à prédire ce qui se passera à l’avenir, mais aussi à prévoir comment les gens réagiront lorsqu’ils recevront un message ou une expérience de votre entreprise par courrier électronique, sur les médias sociaux ou par d’autres canaux. En utilisant des techniques d’analyse prédictive comme l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle (IA), vous pouvez apprendre quel type d’actions vos clients préfèrent afin de pouvoir les leur proposer.

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7. La science des données élimine l’intuition et les hypothèses des prédictions basées sur les faits en analysant les données passées.

La science des données élimine l’intuition et les hypothèses des prédictions fondées sur des faits en analysant les données passées. Par exemple, si vous êtes propriétaire d’une entreprise et que vous aimez lire l’actualité de votre secteur, votre intuition vous dira qu’il est fort probable que les grandes entreprises de votre secteur se développent plus rapidement que les petites. Vous pouvez tester cette hypothèse avec la science des données et voir si cela est vrai ou non.

Les data scientists utilisent des modèles d’apprentissage automatique pour prédire l’avenir sur la base de données historiques. Par exemple, un modèle prédictif peut prévoir que si vous augmentez vos ventes de 10 %, la croissance de vos revenus sera de 11 %. Ce type de modèle est connu sous le nom de modèle statistique car il suppose que la relation entre les variables se répète dans le temps (c’est-à-dire que les variables sont statistiquement indépendantes). Par conséquent, vous devez disposer de suffisamment de données historiques pour construire des modèles prédictifs ou risquer de faire des prédictions erronées avec vos décisions commerciales.

8. La science des données aide à comprendre les modèles de vente et les préférences des clients.

L’expérience client est l’aspect le plus important d’une entreprise. C’est ce dont vos clients se souviennent et ce dont ils parlent à leurs amis.

La science des données peut vous aider à créer une meilleure expérience client en utilisant l’IA pour résoudre des problèmes, analyser des données et faire des prédictions sur les tendances futures.

Par exemple, imaginez que vous êtes un magasin de détail qui vend des téléphones portables. Le vendeur qui vend le téléphone doit savoir combien de personnes entrent dans votre magasin chaque jour, combien en ressortent avec un téléphone, combien de temps les gens restent dans votre magasin, etc.

Un data scientist peut utiliser l’IA pour analyser ces données et faire des prédictions sur le nombre de ventes chaque jour, la durée de séjour des personnes dans votre magasin, etc.

Les représentants des ventes utiliseront ces informations pour déterminer où placer les présentoirs afin de maximiser les ventes.

9. Grâce à la science des données, vous pouvez attirer, retenir et améliorer les performances des employés.

Vous passez à côté de nombreux avantages potentiels si vous n’utilisez pas la science des données pour améliorer les performances des employés.

La science des données peut aider votre entreprise à attirer les meilleurs talents, à les retenir plus longtemps et à les garder heureux.

Il s’agit d’une question importante, car il est facile de se laisser entraîner dans les tâches quotidiennes de gestion des employés. Vous ne vous rendez peut-être pas compte de l’efficacité avec laquelle vous pourriez gérer votre équipe si vous aviez accès aux bonnes données.

Par exemple, vous pouvez utiliser la science des données pour :

  • Améliorer les performances des employés en veillant à ce que chacun d’entre eux comprenne son rôle et sa place dans l’organisation globale.
  • Donnez un retour d’information aux employés sur la façon dont ils font leur travail afin qu’ils puissent s’améliorer au fil du temps.

Grâce à ces informations, vous pouvez faire en sorte que chaque employé comprenne bien son rôle et ce qu’il implique. Cela leur permettra d’être plus performants au travail et d’être globalement plus productifs.

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Étude de cas

Construire des analyses et des rapports en temps réel pour développer les traitements et les outils de prévention en réponse à COVID-19

Quel est l’avenir de la science des données ?

L’avenir de la science des données est brillant. Voici cinq raisons pour lesquelles :

  1. Le monde est de plus en plus connecté, grâce à l’internet et aux appareils mobiles. Cela a conduit à une explosion de la quantité de données disponibles à analyser.
  2. La disponibilité d’outils tels que l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique a rendu plus facile que jamais l’extraction d’informations à partir d’ensembles de données.
  3. L’accent est mis de plus en plus sur la veille stratégique, car les entreprises s’efforcent de devenir plus agiles et plus réactives dans leurs opérations quotidiennes.
  4. Les scientifiques des données sont très demandés en ce moment parce qu’on attend d’eux qu’ils aident les organisations à exploiter le pouvoir des données et à améliorer leurs performances commerciales grâce à des solutions d’analyse prédictive.
  5. L’économie mondiale connaît des changements importants, les nouvelles technologies et les marchés émergents continuant d’apparaître à un rythme rapide. Cela signifie que les organisations doivent s’adapter rapidement si elles veulent rester compétitives dans cet environnement en évolution rapide.
Top 10 des tendances de la science des données pour 2022

Dernières pensées

Les données ont toujours été le moteur des affaires. Au fur et à mesure que les entreprises se développent, elles deviennent plus grandes et doivent garder la trace de plus en plus d’informations. Et les scientifiques des données joueront un rôle crucial dans la transformation des données brutes en informations exploitables qui permettent aux entreprises de s’adapter en temps réel et de prendre des décisions éclairées.

Un jour, nous pourrions espérer voir toutes les entreprises disposer de leur propre équipe de science des données, qui transformera le secteur et fournira des moyens de répondre aux problèmes des entreprises, de faire des prédictions éclairées et de produire des résultats.

Chez Zuci Systems, nous servons les entreprises de toutes tailles pour les aider à révéler les tendances et les métriques perdues dans leur masse d’informations grâce à nos
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Janaha Vivek

I write about fintech, data, and everything around it | Assistant Marketing Manager @ Zuci Systems.

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