Modernisation de données & Big data

Modernisation, Architecture, migration et infogérance 24/7 de plateformes Data et Big Data modernes.

Transformez vos données brutes en Informations pertinentes (big data)

Axis est une agence spécialisée dans les données massives. Prenez le contrôle complet des données de votre entreprise avec des flux d’information personnalisés. Nous collectons, segmentons et unifions les données par lots afin de vous proposer des informations pertinentes. De plus, nous automatisons les actions d’information afin que vous puissiez faire des prédictions sur votre entreprise avec une grande agilité et rapidité. Nos ingénieurs de données ont l’expertise et les connaissances nécessaires pour mener à bien des projets de plateforme de données dans tous les secteurs. Notre Data Platform en Azure a déjà été implémentée chez plus d’une dizaine de clients.

La transformation digitale : Une révolution culturelle pour les entreprises

Axis permet aux entreprises de mieux contrôler leur stock de données afin d’en extraire les informations pertinentes pour gérer les enjeux inhérents au Big Data de manière plus efficace. C’est pourquoi notre agence de Data management utilise des outils technologiques performants pour collecter pour vous des données pertinentes et mettre en place une stratégie marketing Big Data. Nos experts en stratégie Big Data ont mis en place une véritable stratégie de collecte de données afin d’obtenir des données adéquates qui aideront votre croissance et votre déploiement en ligne.


L’accélération de la croissance d’Internet a entraîné la prolifération d’un grand volume de données qui permet aux entreprises d’accéder à un large éventail d’informations sur leurs clients et prospects. Axis est expert en Big Data, analyse minutieusement et minutieusement toutes ces données collectées puis construit une stratégie Big Data bien établie afin de pouvoir mener des campagnes marketing bien ciblées.

Modernisation des données - Big data - Axis agence de modernisation des données et Big data meilleure

Le Big Data permet d’accéder à des bases de données colossales en temps réel et s’explique souvent par ces 3V :

01

Volume : fait référence au traitement du très grand volume de données (téraoctets et pétaoctets) généré chaque seconde à partir de nombreuses sources différentes.

02

Vélocité : correspond à la vitesse d’analyse des données en temps réel (une fraction de seconde), mais aussi à la vitesse de création des données et à la vitesse de circulation des flux de données.

03

Variété : analyse de données hétérogènes (tous types de formats). Il s’agit des données structurées (informations précises situées dans un champ fixe et dans un format prédéterminé permettant aux machines de les interpréter et de les traiter).

Analyse Big data - modernisation des données - agence big data - Axis

Data Analytics : Analyse des données Big Data

Il existe quatre principaux types d’analyse de données : l’analyse diagnostique, descriptive, prédictive et prescriptive. L’analyse des données optimise l’efficacité de nombreux secteurs d’activité avec des priorités pourtant différentes.
Le secteur des services financiers utilise la data analitycs (analyse des données) pour prédire les tendances du marché et évaluer les risques. Les cotes de crédit constituent un exemple d’analyse de données qui utilise de multiples points de données pour déterminer le risque de prêt. L’analyse des données permet aussi de déceler et de prévenir la fraude afin de réduire les risques auxquels sont exposées les institutions financières. Dans d’autres industries, l’analyse de données peut fournir des informations à la prévention du crime et la protection de l’environnement, des informations essentielles pour les soins de santé. Les techniques du big data et d’analyse avancées permettent de détecter des tendances dans des systèmes complexes.

Data Analytics : Analyse des données Big Data

Il existe quatre principaux types d’analyse de données : l’analyse diagnostique, descriptive, prédictive et prescriptive. L’analyse des données optimise l’efficacité de nombreux secteurs d’activité avec des priorités pourtant différentes.
Le secteur des services financiers utilise la data analitycs (analyse des données) pour prédire les tendances du marché et évaluer les risques. Les cotes de crédit constituent un exemple d’analyse de données qui utilise de multiples points de données pour déterminer le risque de prêt. L’analyse des données permet aussi de déceler et de prévenir la fraude afin de réduire les risques auxquels sont exposées les institutions financières. Dans d’autres industries, l’analyse de données peut fournir des informations à la prévention du crime et la protection de l’environnement, des informations essentielles pour les soins de santé. Les techniques du big data et d’analyse avancées permettent de détecter des tendances dans des systèmes complexes.

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Gouvernance des Données

Il est primordial de mettre en place une gouvernance des données pour ces raisons :

Solution de Data visualization

La visualisation de données pour mieux en exploiter la valeur
La Data Visualization en général consiste à représenter des données sous forme graphique pour en faciliter la compréhension. Des utilisateurs (personnes) sans connaissances techniques approfondies peuvent visualiser, analyser et communiquer efficacement et en autonomie, avec les données.
Après avoir été recueillies, traitées et modélisées, les données sont mises en forme de façon à faciliter l’identification de modèles, de tendances ou de valeurs aberrantes. Associés à un modèle de données préparé pour l’analyse, les outils et techniques de Data Visualization (visualisation de données) vous permettent d’exploiter vos KPIs (indicateurs clés de performance), afin de prendre rapidement des décisions stratégiques pour votre activité.

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Foire aux Questions

Qu'est-ce que le Big Data ?
Définition qui se rapproche le plus du Big Data
Les Big Data ou mégadonnées désignent l'ensemble des données numériques produites par l'utilisation des nouvelles technologies à des fins personnelles ou professionnelles. Cela recoupe les données d'entreprise (courriels, documents, bases de données, historiques de processeurs métiers...) aussi bien que des données issues de capteurs, des contenus publiés sur le web (images, vidéos, sons, textes), des transactions de commerce électronique, des échanges sur les réseaux sociaux, des données transmises par les objets connectés (étiquettes électroniques, compteurs intelligents, smartphones...), des données géolocalisées, etc.
Quels sont les principaux composants du Big Data ?
Big Data
Les composantes d'une architecture Big Data sont : Stockage (magasin de données, data lake) Source de données (data mart, data warehouse, cloud, base de données hybride); Batch processing (traitement par lots) Stream processing (traitement de flux de data); Préparation de données; Catalogue de données; Modélisation de données.
Qu’est-ce que la Data visualization (Dataviz)?
Data Visualization
La data visualization ou la dataviz est une discipline de la data science qui emploie des outils graphiques afin de traduire des quantités importantes de données en visuels compréhensibles. Elle rend intelligibles les données collectées afin de transmettre des informations via des représentations accessibles à tous.
À quoi sert la dataviz ?
Importance de la data visualization
La dataviz est un outil qui permet de décrypter des informations contenues dans un large ensemble de données, utilisées pour déterminer des tendances influentes dans un secteur d’activité.
À quoi sert le Big Data ?
Il est essentiel
Dans tous les secteurs, les entreprises et organisations utilisent le Big Data engrangé dans leurs systèmes à différentes fins. Il peut s'agir principalement d'améliorer les opérations, il peut aussi s'agir de proposer un meilleur service client, et de créer des campagnes marketing personnalisées basées sur les préférences des consommateurs, ou même tout simplement d'augmenter le chiffre d'affaires.