Business Intelligence
La mise en place d’un datawarehouse au sein d’une entreprise représente un enjeu stratégique pour nombre d’organisations, qu’elles soient des PME/PMI ou de plus grosses structures. En effet, de nos jours, le datawarehouse (ou l’entrepôt de données en français) constitue la base du système d’information décisionnel.
C’est dans celui-ci que toutes les données de l’entreprise seront intégrées, d’une manière claire et structurée afin de les rendre exploitables par l’ensemble des directions métiers en aval. En d’autres termes, les données sont nettoyées, historisées et validées pour permettre aux « non-informaticiens » de comprendre et exploiter la donnée.
Structurer les données, un enjeu majeur.
Seenovate accompagne ses clients à la mise en place d’un datawarehouse structuré, le volume des données ne cessant d’augmenter au sein des organisations, et le risque de se retrouver immergé dans un océan de données jusqu’à ne plus pouvoir en assurer la gestion et l’exploitation étant trop important. C’est pourquoi nous pouvons identifier un réel besoin de structuration et d’organisation de celles-ci, qui passe nécessairement par la mise en place d’un Datawarehouse.
Par ailleurs, force est de constater que les données proviennent de sources indénombrables. Des feuilles de calculs Excel, en passant par des bases de données diverses et variées, les organisations sont automatiquement soumises à un flux entrant de données non structurées. C’est ici-même que l’entrepôt de données jouera son rôle crucial déterminant à la bonne gestion des données de votre organisation.
Seenovate se positionne aujourd’hui comme un vrai expert en la matière avec des années d’expériences dans l’implémentation et la mise en place de datawarehouse. Seenovate détient toutes les capacités nécessaires pour intervenir sur vos projets en qualité de conseil et expert du monde décisionnel.
Une mise en place d’un entrepôt de données est un travail minutieux et de longue haleine demandant une réelle expertise en la matière ainsi qu’un sens de l’écoute permettant de définir précisément les besoins réels de votre organisation.
L’idée est aussi d’aller plus loin que l’analyse (connaître pour mieux comprendre) en injectant une intelligence mathématique dans les procédés décisionnels (comprendre pour mieux anticiper).
Ce phénomène est d’autant plus exacerbé avec l’émergence de données multi-sources et ouvertes massives, complémentaires des données entreprises et dont la valeur ajoutée au travers de l’analyse prédictive laisse actuellement seulement entrevoir l’immense étendue applicative.
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