« Réunir le meilleur des compétences et technologies pour réaliser la solution Data dont nos clients ont rêvé » C'est ambitieux, mais c'est comme cela que nous fonctionnons aujourd'hui…. sur vous explique comment.
Avant même la création de Novagen Conseil, dans nos idées fondatrices, nous avions convergé vers la nécessité de créer une entité 'Data Lab'Parce qu'il fallait faire la démonstration par l'exemple : les usages que l'on crée à partir des données étaient (et sont encore en grande partie) méconnus, de même pour la formidable puissance de feu des innovations technologiques (et en particulier dans le nuage),Parce que lorsqu'on veut être un Cabinet de Conseil, il faut remettre sans cesser nos connaissances à jour,
Parce que c'est en capitalisant sur tous nos savoir-faire que l'on crée des services à haute valeur ajoutée.
Nos clients des premières heures (ils nous sont restés fidèles, c'est une récompense inestimable) savent bien ce que nous avons réalisé au travers de ce Data Lab :
Des algorithmes de détection de tendances, d'optimisation de chaînes de production, … nous avons introduit le Machine Learning dans les processus de nos clients avec méthode pour des résultats spectaculaires.Des Guides de Bonne Pratique sur l'industrialisation de la Data Science,Des schémas directeurs 'Data Plateforme' qui associent les usages, les technologies, les compétences,Des déploiements de plateformes Data complètes,Des benchmarks de solutions 'Business Intelligence à grande échelle'…. .
Nous ne renions aujourd'hui rien de ce qui est un formidable incubateur d'idées, de projets et de compétences.Au contraire, nous donnons à cette approche un complément encore plus ambitieux.Nous vous présentons le 'Data Studio'Pour partir de l'idée ambitieuse jusqu'à la réalisation
Une intégration de toutes les compétences nécessairesDocteurs en Data Science couvrant un spectre très large de problématiques (NLP, Séries temporelles, Segmentation, Images….), avec une appréhension des problématiques métier en profondeur. Cette capacité « communicante » est un atout extraordinaire.Des passionnés de la Data Ingénierie : créativité et excellence technique. Une émulation interne très positive.
Et une mobilisation sur : Des pipelines de transformation des données,Des accès ultra rapides aux indicateurs,Une industrialisation de la data scienceLa création d'APIVisualisation des données : nous partageons de loin (fan de lignes de commande que nous sommes), mais nous avons fait un très long et beau chemin pour intégrer cette corde indispensable à notre arc.
L'Expérience Data User fait partie de notre conception, parce qu'il faut un alignement parfait, que l'on soit dans des produits B2C ou B2B.
Une démarche pragmatique :Le périmètre du MVP est clairement identifié, il définit un premier horizon qui est attéignable de manière incrémentale, il ne s'éloigne pas à mesure que nous avançons,Savoir ce sur quoi nous nous engageons. Parce qu'un projet différenciant c'est 80% de connu et 20 % sûr de créativité, il faut être de ses fondations, de ses connaissances, pour consacrer pleinement l'effort sur la partie innovante.Il est si facile de se tromper dans un projet Data, de choisir les mauvaises technologies, de sélectionner une mauvaise approche Data Science (quand tant d'alternatives existantes), de ne pas avoir un alignement de toutes les compétences, de ne pas passer du prototype au produit, de ne pas penser usage.. :
Nous offrons une approche qui a fait ses preuves
Ce que nous sommes capables de développer en quelques semaines nous nous surprendrons-nous-mêmes.
Des choix de technologies qui sont payantes :
Kotlin, obtenezDBT, Apache Spark, Élastique,
PostgreSQL, Ansible, Terraform.
Nous sommes dans l'excellence sur les plateformes:
OVH Cloud, GCPAWS
( c'est déjà une belle couverture des plateformes )
Des idées qui structurent :
Métier
La liberté d'exploration, notamment pour nos Data Scientists : il faut tester, sélectionner, écarter, choisir. Pour délivrer à nos clients les approches qui ont passé le test de validité.Captation des données tous azimuts : découvrir, comprendre, accompagner les centres d'intérêts de ses utilisateurs
Techniques
Efficience : Une stratégie Data se crée sur des compositions originales de technologies, mais elles doivent être dimensionnées au besoin, élastiques et évolutives.Intégration continue, parce qu'il faut supporter une Evolutivité continue,Tests unitaires : ce n'est pas si facile, mais tellement bénéfique, même sur des activités ETL qui ne sont pas si faciles à tester.Notre sauce interne : Code plutôt que Outils. C'est plus de maîtrise, plus de réutilisabilité, plus de refactoring, plus de performances. Et l'on s'appuie sur les solutions des fournisseurs.
Nos réalisations parlent pour nous :
Image Fashion clustering : Brasser des milliers d'images de marque de mode pour connaître ses concurrents, son marché, détecter des tendances.
Optimisation du cycle de vie des produits :
Sur la base des données de vente, de concurrence, de marché,
de centres d'intérêts, poser une stratégie
de positionnement de ses produits, Donner aux décideurs
Refonte totale d'un produit client :
Division par 5 des coûts d'infrastructures cloud en adoptant les bonnes pratiques.
Audit et refonte complète de l'approche Data Science.
Moteur de qualité:
créer un produit complet qui analyse et
restitue les problèmes de qualité.
VERSER LE CVVOUS AVEZ LES IDEES = NOVAGEN A LE SAVOIR-FAIRE
« Novagen, créateur de solutions Data innovantes pour développer votre Business. »
N'hésitez pas à nous contacter pour tirer le meilleur parti possible de vos données !
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