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Nous avons réussi plusieurs gros projets en utilisant la méthodologie Decizia+ basée sur le cycle de vie décisionnel.
L’implémentation d’un système Business Intelligence/Intelligence d’affaires doit être pilotée par une méthodologie globale. Une méthodologie qui diffère des méthodologies de développement des systèmes transactionnels.
le schéma ci-dessus représente le cycle de vie d’un projet décisionnel tel que définit par Ralph Kimbal qui est à l’origine de l’approche bottom-up. Pour en savoir plus pour chaque phase et chaque étape du projet cliquez sur la phase ci-contre.
Découvrez comment on réalise les projets BI
Planification & Collecte des besoins
- Définition du projet
- Planification & gestion du projet/programme BI
- Définition des besoins utilisateurs
Architecture
- Définition de l’architecture
- Sélection des produits
- Gestion des métadonnées
- Définition de la sécurité stratégique & tactique
- Définition de l’Infrastructure BI
- Installation des produits
Implémentation
- Conception du modèle dimensionnel
- Conception et Implémentation du Datawarehouse
- Conception et Développement ETL
- Conception & Développement des Apps BI
Déploiement & Maintenance
- Tests & Optimisation DW/ETL/BI
- Déploiement & Formation
- Maintenance DW/ETL/BI
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L’implémentation d’une solution Big Data fait appel à une multitude de savoirs et savoirs-faire et requiert l’adoption d’une méthodologie spécifique et adaptée à la nature des projets Big Data. Notre méthodologie Big Data s’articule autour de 3 grande phases :
– Planifier
– Implémenter
– GérerDécouvrez comment on réalise les projets Big Data
Planifier
- Évaluer l’environnement technologique actuel
- Identifier les cas d’utilisation potentiels
- Discuter des résultats souhaités pour le Big Data
- Recommander une architecture et une plateforme pour répondre aux besoins de l’entreprise
- Créer un plan de déploiement détaillé
- Discuter des projets d’expansion future de l’environnement Big Data
Implémenter
- Examiner les sources de données
- Examiner les besoins en transformation de données
- Définir l’architecture Big Data
- Déployer et configurer les composants Big Data
- Développer des modèles de données, des procédures d’ingestion de données et la gestion de pipeline de données
- Intégrer les données
Gérer
- TMA 24X7
- Optimisation du système
- Surveillance proactive et réactive
- Amélioration continue
- Optimisation des performances
- Mises à niveau de la plate-forme
- Configuration de sécurité
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Tout comme pour les projets BI, les projets Data Science doivent être pilotée par une méthodologie appropriée. Decizia utillise la méthodologie TDSP (Team Data Science Process) de Microsoft, une méthodologie de Data Science agile et itérative permettant de fournir des solutions d’analyse prédictive et des applications intelligentes avec efficacité.
Découvrez comment on réalise les projets Data Science
Compréhension des besoins
- Définir les objectifs
- Définir l’équipe de projet
- Définir les mesures de réussite.
- Identifier les sources de données
- Mettre en place un plan de projet
Compréhension & préparation des données
- Ingérer les données
- Explorer les données
- Configurer un pipeline de donnée
Modélisation & Evaluation
- Ingénierie des caractéristiques
- Fractionner les données d’entrée
- Créer les modèles
- Évaluer
- Déterminer la solution « optimale »
Déploiement
- Faire fonctionner un modèle
- Créer des visualisations basées sur les résultats du modèle
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Découvrez notre offre de service BI & Big Data Analytics
Etude de faisabilité , Justification Métier, Évaluation & Audit, Accompagnement stratégique, Conseil technologique, Choix d’architecture, Coaching
Une méthodologie d’implémentation adéquate à chaque domaine Data Analytics.
On dispose de centre de compétences BI capables de développer à distance des projets BI de bout en bout : Modélisation, ETL, Développement de rapports, de cubes..
Exploitation de la plateforme décisionnelle avec possibilité d’astreinte (24/7), Maintenance Corrective, Maintenance Evolutive, Maintenance Préventive (Audit).
Pas trop satisfait de votre plateforme décisionnelle ! Seulement quelques rapports sont exploités ! Vous ne recevez pas l’information dont vous avez réellement besoin ! La qualité de la donnée et de l’information n’est rassurante ! On vous accompagne pour rentabiliser au maximum votre investissement BI.
Les rapports et Cubes IBM Cognos sont pas ou peu utilisés ! problème de lenteur dans la production du reporting et la génération des cubes transformer ! Plusieurs modèles framework Manager, plusieurs versions des chiffres ! On vous aide à rentabiliser votre investissement IBM Cognos.
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Formation/Certification
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