Nos prestations

Les prestations AIC Data Services ont comme fil directeur l’intelligence des données au service de la valeur de l’entreprise. Nous nous positionnons en Architecte d’Entreprise comme conseiller auprès du métier pour piloter les architectes techniques et garantir ainsi la parfaite adéquation entre la solution mise en oeuvre et l’outil fonctionnel.

Nous avons des spécialistes des statistiques, développement R, ETL, studio qualité pour accompagner nos architectes.

Schéma directeur / AMOA

  • Analyse de la chaine de valeur métier
  • Etude de l’organisation du SI et proposition de transformation selon les nouvelles pratiques et nouvelles technologies
  • Accompagnement de la MOA en mode Agile ou en démarche traditionnelle

Audit / Expertise

  • Analyser l’architecture générale du système d’information pour identifier les blocs fonctionnels, et les silos de données
  • Analyser et améliorer la Qualité des Données sur la base des méthodologies de référence
  • Organiser une démarche de gouvernance des données, les acteurs en place, leur organisation
  • Mettre en place un Data Warehouse et une chaine décisionnelle ; Et la place des nouveau outils du Big Data

Les séminaires

Mettre en place la Gouvernance des Données

  • Valeurs des Données et de l’information
  • Les acteurs des données et l’exploitation des données
  • Gouvernance des données et GDPR
  • Les outils de la gouvernance
  • La place du Master Data et de la démarche qualité dans la gouvernance
  • Synthèse

Le Master Data Management

  • Qu’est-ce qu’une donnée maitre
  • Démarche standard d’un projet MDM
  • Rôles et organisation
  • Impact sur l’architecture
  • Synthèse et offre logicielle

Synthèse Statistiques et Data Mining

  • Qu’est-ce que le Data Mining
  • Démarche standard de Data Mining
  • Techniques descriptives
  • Techniques prédictives
  • Présentation de l’offre logicielle

Mettre en place une démarche Qualité des Données

  • Introduction aux notions de Données, Information
  • Cycle de vie des données
  • Concepts de qualité des données, sources de non-qualité
  • Démarche projet
  • Traitement de la qualité, réconciliation des données
  • Synthèse

Mettre en place un Data Warehouse

  • Le Data warehouse, finalités et principes
  • Les principes de la modélisation d’un DWH
  • L’architecture d’un SI décisionnel et l’intégration du Big Data
  • La démarche de construction d’un DWH
  • Organisation du projet, les acteurs et les livrables
  • Les outils du décisionnel
  • Synthèse