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.

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).

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.

Gouvernance des Données
Il est primordial de mettre en place une gouvernance des données pour ces raisons :
- Pour optimiser vos opérations : Assurez-vous que vos données sont pertinentes et de qualité afin de prendre des décisions éclairées.
- Pour maîtriser les dépenses de stockage : Traitez et catégorisez vos données selon leur utilisation et de leur cycle de vie pour rationaliser vos coûts de stockage.
- Pour sécuriser vos données : Sécurisez vos données confidentielles et les données de vos clients pour protéger votre chiffre d'affaires et votre image de marque.
- Pour accélérer l'innovation : Devancez vos concurrents en utilisant les bonnes données en temps opportun.
- Pour gagner du temps : Collecte, stockage et alimentation de vos data analytics en temps réel.
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.
