Transformation Data Driven - Diametrix

Transformation Data Driven

Nous vous aidons à détecter, construire, gérer, automatiser et diffuser la donnée utile pour l’entreprise afin d’opérer sa transformation Data Driven.

Nous identifions les données à forte valeur pour l’entreprise permettant d’effectuer des analyses et de détecter des leviers opérationnels efficaces. Nous agrégeons tous types de data disponibles chez nos clients et partenaires pour constituer des environnements data agiles (DMP, Datamart…) en utilisant les méthodes et techniques (Big Data) les plus pertinentes et les plus facilement intégrables dans l’entreprise, avec des Data Scientists rompus aux dernières technologies. Nous construisons avec nos clients des outils analytiques d’aide à la décision et de pilotage de la performance, que nous pouvons intégrer et automatiser en nous adaptant aux contraintes internes selon l’environnement et le besoin de nos clients.

Mots clefs : valorisation de la data, customer centric, KPI de pilotage, roadmaps, marketing analytiques, modèles de Churn, modèles prédictifs….
Moyens : datascience, big data, open data, data visualisation, cartographie, machine/deep learning, text mining…
Outils : R, SAS, Python, Spark, Haddop, Tableau, qlikView, Plateforme Datawiz…..

Cases Studies

GROUPE D'ASSURANCES

Feuille de route Connaissance Clients à 3 ans 

Audit de la connaissance clients actuelle, feuille de route à 3 ans du département Connaissance Clients en lien avec les objectifs stratégiques d’entreprise, construction et organisation en 26 chantiers selon les difficultés d’exécution et priorités métiers, accompagnement projet, organisation de l’équipe de 10 data scientists. Projets phares : modélisation de la valeur Client, construction d’outils géomarketing, optimisation des outils de scoring…

TRANSPORTS PUBLICS

Optimisation de la mesure des niveaux de fraude sur le réseau ferré et le réseau de surface 

Audit, préconisations et accompagnement de la mise en place d’outils de mesure des niveaux et des types de fraude et de leur optimisation. Préconisations sur des orientations Big Data.

 

 

TRANSPORTS PUBLICS

Refonte de la base de données relationnelle

Construction de la base de données relationnelle, en lien avec la base de données décisionnelle déjà existante : Accompagnement du projet, ateliers métiers et traduction des besoins. Accompagnement sur la recette fonctionnelle.

ENERGIE

Segmentation du client par la valeur

Construction d’une segmentation opérationnelle d’un point de vue commercial, financier et stratégique : audit de l’existant, ateliers métiers, construction des inducteurs de la valeur, modélisation et industrialisation de la solution.

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