GLOSSAIRE

Définition de l’aide à la décision

L’aide à la décision est un ensemble d’outils qui va vous permettre d’opter pour la meilleure décision. Concrètement, les environnements d’aides décisionnelles se manifestent sous la forme de tableaux, graphiques, et données, traduisant en temps réels les indicateurs de performances de l’entreprise (ou KPI). Grâce à cette vue d’ensemble immédiate et simplifiée, vous avez une vision à 360° de votre environnement et pouvez prendre les décisions qui vous semble les plus pertinentes.

L’aide à la décision et Insynium.

L’aide à la décision est le cœur de nos offres BI.

Définition de l’analyse prédictive

L’analyse prédictive permet, grâce à l’étude des données, de prédire des tendances futures. C’est-à- dire qu’en analysant attentivement les évènements passés, il est possible de définir des « schémas » de réactions. En connaissance de ces schémas nous pouvons prévoir des réactions ou des attentes et les anticiper.

Pour faire simple

Dans une moindre mesure, nous pouvons comparer l’analyse prédictive à la science météorologique. En étudiant les données (variation de pression, température, humidité, etc) il est possible de prévoir le temps qu’il fera demain. Une fois que nous connaissons cette information, nous pouvons anticiper et choisir la tenue appropriée ainsi que le moyen de transport. Mais ce n’est pas tout, grâce à l’expérience acquise, on remarque qu’une tempête se déclare dans les jours qui suivent un temps anormalement sec. On peut encore une fois anticiper et prévoir des solutions voir des moyens de prévention.

L’analyse prédictive et Insynium

Parce qu’avoir toujours un coup d’avance permet d’être leader, chez Insynium l’analyse prédictive est au cœur de nos solutions Data Science.

Définition Balenced ScoreCard

Le Balanced ScoreCard est un tableau de bord composé d’indicateurs de performances qui traduisent la stratégie de l’entreprise afin qu’elle soit comprise et suivit par ses membres. Il permet de mesurer la performance de l’entreprise selon 4 axes équilibrés :

1. Perspective Financière
2. Perspective Client
3. Processus Interne
4. Apprentissage et Développement de l’entreprise

Définition Big Data

Depuis quelques années on entend régulièrement parler de big data (aussi appelé Megadonnées ou Données massives). Et si de nombreuses entreprises en ont compris l’enjeu et se tournent vers ces solutions, il est aussi vrai que le terme Big Data n’est pas toujours limpide. En France la méconnaissance du sujet freine plus d’une entreprise à s’engager dans un projet Big Data qui lui
serait pourtant très bénéfique.

Le contexte

Avec l’évolution du numérique nous récupérons des volumes de données de plus en plus conséquents. Que ce soit via un site internet, une application, un service informatique, ou tout autre
système dématérialisé, l’ensemble des informations sont récupérables (âge, sexe, heure,d’utilisation, géolocalisation, etc). Noyés dans cet abyme d’information, ces données posent de nouvelles problématiques : stockage, conservation, traitement, analyse, …

Le big data en bref

De façon très simplifié, le big data (littéralement « grosses données) est l’ensemble des processus qui permet de récupérer des données pertinentes, externes à une entreprise, parmi de
nombreuses sources de natures différentes (non-structurées, structurées, Opendata, …).

Les données récupérées du Big Data peuvent venir compléter les data de votre entreprise. Cela permettra d’enrichir vos modèles d’analyse déjà existant et même d’établir des tendances ou
prévoir des réactions de consommateurs. En clair l’analyse des données internes de l’entreprise, ainsi que des données externes (Big Data), vont permettre de dresser des modèles de réactions ou d’anticiper des besoins. On parle alors de modèle prédictif (ou Data Prédiction).

Insynium et le BIG DATA

Quelque soit votre secteur d’activité et la taille de votre entreprise, il y a forcément des données utiles que vous pouvez exploiter pour atteindre vos objectifs plus facilement et améliorer votre chiffre d’affaire. L’important est de trouver lesquelles sont pertinentes et comment vous allez les utiliser. Chez Insynium nous utilisons les technologies Big Data dans nos offres Data Science.

Qu’est-ce qu’une Blockchain ?

La Blockchain est une grande base de données transparente (tout le monde peut en consulter l’historique), sans organe de contrôle, infalsifiable et totalement sécurisée.
On peut comparer la technologie blockchain à « un très grand cahier, que tout le monde peut lire librement et gratuitement, sur lequel tout le monde peut écrire, mais qui est impossible à effacer et indestructible. » – Jean-Paul Delahaye

Pour vous faire une idée de la technologie Blockchain

Ce serait 6 milliards d’euros d’économie par an dans le monde selon une étude de Goldman Sachs Investment Research. Autre information, la technologie Blockchain est à l’origine du Bitcoin, la monnaie virtuelle la plus connue. À ce jour personne n’a jamais réussi à la pirater, d’où la notion d’« inviolabilité ».

Insynium et la blockchain

Tout comme la blockchain, sécurité et transparence sont des valeurs qui nous partageons chez Insynium. C’est pourquoi nous utilisons la technologie blockchain pour nos offres BI et Data
Science.

Les avantages du BPM

  • Accroitre les performances de l’entreprise
  • Optimiser les processus Métier
  • Réduire les coûts
  • Vue d’ensemble sur qui fait quoi
  • Diminuer les pertes de temps liées aux missions non efficientes

Tout organisme est composé de nombreux processus liés les uns aux autres et qui doivent parfaitement fonctionner ensemble pour être performants. L’approche de ces processus est une
méthode destinée à maîtriser et améliorer le fonctionnement d’un organisme.

BPM

Le Business Process Management ou BPM permet de visualiser l’ensemble des processus métiers de son entreprise. Concrètement, les différentes étapes des processus métiers, comprenant à la fois les activités humaines et automatisées, son modélisées graphiquement.

Qu’est-ce qu’un processus métier ?

Un processus métier regroupe l’ensemble des activités et des tâches à effectuer pour remplir un objectif de l’entreprise.

A quoi ça sert le BPM ?

La vue d’ensemble apportée par le BPM permet de mieux répartir les tâches de son entreprise et d’optimiser leur efficacité. Plus de perte de temps, vous savez qui fait quoi, pourquoi cela est facile ou compliqué, et il vous est plus facile de trouver des solutions pour améliorer les performances de ces processus.

Consulter notre solution BPM

Insynium vous accompagne dans l’élaboration de votre BPM et vous aide à trouver des solutions.

Les avantages de la business intelligence

  • Accélération et amélioration des prises de décisions
  • Aperçu en temps réel de l’évolution des indicateurs clefs de son entreprise
  • Optimisation de ses processus métiers internes

Le BI, qu’est-ce que c’est ?

Destiné principalement aux décideurs et dirigeants d’entreprise, le BI (business Intelligence), rassemble les principaux indicateurs d’activités de votre société (KPI) sous forme simplifiée: tableaux, graphique, etc. Ces données ont d’abord été triées, extraites et consolidées avant d’être modélisées. Le BI vous accorde une vision en temps réel de votre activité, on parle d’aide à la décision car cela permet d’avoir une meilleure compréhension du passé, une vision précise du présent et d’élaborer une stratégie pour le futur.

Le BI by Insynium

Le choix des données se fait par l’analyse des besoins et problématiques de votre société, qu’il s’agisse du suivi de l’activité opérationnelle ou bien d’une aide à la décision stratégique.
Chez Insynium nous suivons trois étapes majeures :

  • Collecte des informations brutes au sein des différents services concernés de la société.
  • Nettoyage des données brutes afin de les rendre plus exploitables
  • Valorisation de ces données nettoyées dans un tableau de bord après qu’elles aient été stockées.

Qu’est ce que la data ?

Le terme « data » peut se traduire grossièrement par donnée informatique. Pour simplifier, une data représente une information numérique qui peut être récupérée à partir de diverses sources (site internet, application, téléphone mobile, objet connecté, statistique d’une entreprise, registre, etc).

Quelques exemples de Datas types extraites d’un site internet :

  • Nombre de visiteurs journaliers/ mensuels/ annuels
  • Heure de connexion
  • % d’hommes et de femmes
  • Géolocalisation

Quelle partie du site est la plus visitée

Quelques exemples de datas types provenant d’une enseigne de prêt à porter :

  • Nombre de clients journaliers / mensuels / annuels
  • Nombre de pantalons/ tee-shirt/ pulls/ … vendus
  • Nombre de paiements en liquide/ par carte/ chèque
  • Nombre de clients utilisant une carte fidélité

Insynium et la Data

Chez Insynium nous partons du principe que les datas sont des sources de richesses, des leviers de croissance et des pistes de développement. Après tout, « le pouvoir ultime n’est-il pas le savoir ? ».

Qu’est-ce qu’un Data Lake ?

Le Data Lake est un lieu de stockage des données. À la différence d’un entrepôt de données classique, les données du Data Lake peuvent être de natures très différentes.

Des données de natures différentes, et alors ?

Ne pas imposer de format aux données entrantes présente un avantage certain en termes de qualité et de fiabilité de l’information. En effet, ces datas seront converties au format qui sera le plus propice à leur utilisation.

Quelle est l’utilisation du Data Lake ?

Les technologies du Data Lake sont principalement utilisées dans le domaine du Big Data.

Insynium et le Data Lake.

Avoir le type de stockage de données qui correspond à vos attentes est primordial pour Insynium. C’est pourquoi nous utilisons le Data Lake dans nos solutions Data Science.

Qu’est-ce que le data mining ?

Le Data Mining est le principe d’extraire une information utile à partir de grandes quantités de données. La difficulté est de savoir où chercher et comment trier les informations utiles de celles
qui ne le sont pas.

Notre approche

Chez Insynium le data mining a un rôle essentiel pour exploiter les données utiles. Nous utilisons ce processus pour nos solutions BI, Data Science et BPM.

Qu’est-ce que la Data Science ?

La data science, ou science des données, est une discipline qui permet de récupérer, trier, analyser et exploiter des données. La data science s’appuie sur des outils mathématiques, statistiques, informatiques ainsi que sur des outils de visualisation de données.

En quoi la Data Science est importante ?

Si on fait un état des lieux des points de stockages numériques on se rend très vite compte que le nombre de données stockées augmente de façon considérable. De plus ces données ne sont
pas toutes intéressantes, triées, compréhensibles, de mêmes formats, isolées, etc. C’est là qu’intervient la Data Science !

Pour faire simple.

Imaginez-vous, l’ensemble des chiffres et des lettres des alphabets de toutes les langues, éparpillés dans plusieurs pièces. Considérons que chaque caractère représente une donnée. Maintenant, si vous voulez utilisez ces caractères pour écrire un mot à quelqu’un vous aurez besoin :

  • De trouver des lettres uniformes et esthétiques
  • D’être traduit
  • De connaitre quelles lettres sont nécessaires
  • De savoir dans quelles pièces chercher quelle lettre
  • D’aller chercher ces lettres
  • D’assembler le tout
  • De délivrer le mot au bon destinataire

C’est ça la data science !

Insynium et la Data Science

Nous sommes convaincus que la Data Science offre des perspectives d’avenir intéressantes et qu’elle tend à se vulgariser. Depuis quelques temps nous remarquons que nos clients sont de plus en plus demandeur de la Data Science. N’attendez pas de suivre les tendances, faites parti des précurseurs du mouvement.

Qu’est-ce que la Dataviz ?

La Dataviz est l’ensemble des techniques qui permettent de visualiser des données sous formes simplifiées et compréhensibles. En général, ces données sont présentées sous forme de
tableaux, graphiques, ou schémas. Dataviz et Infographie, la nuance. Il faut différencier l’infographie de la dataviz. Voici un tableau qui met en évidence les différences de chacune des deux disciplines.

DATA VIZ INFOGRAPHIE
Mise en évidence de l’information que l’on ignorait Faire ressortir une information que l’on connaissait déjà
Destiné à son entreprise Concerne un volume de données modeste
Intervient pour de gros volumes de données Destiné au public
Outil d’aide à la décision Outil d’aide à la décision

 

Insynium et la Dataviz

Pour les processus de dataviz, Insynium profite de l’expertise de ses partenaires Dataiku et Bim Analytics. Chez Insynium nous utilisons la technologie Dataviz dans nos offres BI et Data Science.

Qu’est-ce que le Data Warehouse ?

Comme son nom l’indique le Data Warehouse est un entrepôt de données virtuelles. Au sein du Data Warehouse les données sont d’abord triées, puis historisées, stockées de façon durable et classées par thème.

Chez Insynium

Les technologies du Data Warehouse sont utilisées dans nos solutions, BI, et Data Science.

Définition des données brutes

Comme leur nom l’indique, les données brutes sont des données qui n’ont pas encore été traitées. C’est-à- dire qu’elles se trouvent à leur état initial, non organisées, non mises en forme, non triées et non analysées.

Définition KPI (key performance indicator)

Un KPI (Key Performance Indicator) est un indicateur de performance clé. En clair, un ensemble de KPI permet de mesurer précisément une performance. Les KPI sont déterminés en fonction de ce que l’on veut quantifier. Il en existe une infinité qui dépend du secteur d’activité, de la problématique, des données disponibles, etc. Les KPI sont en général regroupés sous forme de graphique ou de tableau.

Comment met-on en application ces KPI ?

Les KPI peuvent être utilisés aussi bien de façon permanente, pour mesurer les performances globales de l’entreprise, que de façon temporaire, pour déterminer l’efficacité d’une campagne ou
d’un nouveau dispositif. L’ensemble des KPI constitue un environnement d’aide à la décision car en fonction de leurs évolutions, l’entreprise peut adapter ses actions et sa stratégie.

Insynium et les KPI

Chez Insynium nous accompagnons votre entreprise pour choisir les KPI les plus pertinents en fonction de ce que vous souhaitez mesurer. Les KPI interviennent dans nos offres BI et Data Science.

Définition de l’open data

L’open data est une donnée triée libre de droit. C’est-à- dire qu’elle peut être utilisée gratuitement par n’importe qui. Ces open datas peuvent provenir d’une source privée (entreprise, particulier, etc) ou d’une source public (gouvernement, mairie, etc).

L’Open Data et Insynium

Chez Insynium l’open Data peut intervenir dans nos offres Data Science. Les données publiques du gouvernement, des mairies, ou d’autres organismes sont analysées et servent à affiner,
voir compléter nos analyses prédictives.

Définition d’un POC

Un POC, ou Proof Of Concept (littéralement preuve de concept en français), est une version primaire d’un logiciel destiné à démontrer sa faisabilité et sa pertinence. Il peut être comparé à un prototype qui vous permet d’apercevoir le potentiel d’un logiciel.

Quels sont les avantages du POC ?

N’étant qu’une esquisse du tableau final, le POC peut être livré rapidement. Il permet de se faire une idée de la version finale du logiciel par une démonstration. Il est donc possible, depuis le
POC, de choisir quelles fonctionnalités mettre en avant, de demander des modifications, des rajouts voir des suppressions de fonctionnalités.

Insynium et les POC

Parce-que les notions autour de la data sont parfois floues, et que nous ne vous demanderons jamais de nous croire sur parole, Insynium met à disposition des POC dès que cela est possible. Ils interviennent dans nos solutions BI, BPM, Data Science et Produit.

Qu’est-ce qu’un reporting ?

Le reporting est un bilan d’activité, chiffré, et organisé sous forme de tableaux et/ ou graphiques. Il peut concerner les performances générales d’une entreprise, d’un service, ou à plus petite échelle, d’une action menée. Le reporting a pour but de faciliter la communication de résultats ou des suivis d’avancement.

Le reporting et Insynium

L’activité de reporting intervient dans nos offres BI.

Définition scoring

Le Scoring permet d’attribuer un score à un client/ prospect et exprime le niveau d’intérêt de ce dernier pour une action donnée. Le scoring permet d’optimiser les résultats de campagne de votre entreprise et sert à affiner les modèles de prédictions (voir analyse prédictive).

Insynium et le Scoring

Chez Insynium le scoring intervient dans nos offres Data Science.

Définition spark

Spark est un logiciel qui intervient dans le Big Data, pour effectuer des analyses complexes à grande échelle, sur un gros volume de données. Il est connu pour sa rapidité et sa simplicité d’utilisation. Spark ne dispose pas de système de gestion de fichier, il doit donc être utilisé avec d’autres logiciels qui lui en fournissent comme par exemple : Hadoop, Informix, Cassandra, …

Spark et Insynium

Chez Insynium, nous choisissons les technologies les plus performantes pour des résultats efficaces. C’est pourquoi Spark intervient, au niveau Big Data, dans nos offres Data Science.

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