Digitalisation de l'information et des process

Management et valorisation de la donnée

Nos spécialistes métiers et experts data vous accompagnent dans l'identification de la valeur, la justification du ROI, jusqu’au déploiement d'une data chain sur mesure.

Nos ingénieurs, architectes et analystes data mettent en œuvre, étape par étape, une chaîne outillée de captation, de structuration, de traitement et de valorisation des données.

Notre approche repose sur 3 facteurs clés de succès :

le premier et vecteur le plus fort de notre différenciation : l’apport et la présence d’hommes et de femmes du métier qui assurent la chaîne de transmission avec les sujets terrain et les utilisateurs finaux,
l’apport de l’ensemble des compétences Data (comprenant parfois des partenaires) et permettant d’adresser toute problématique issue du métier de la data,
enfin la combinaison avec notre département IT pour assurer la liaison avec la DSI et éviter de s’engager dans une voie contraire aux directives de l’organisation.

Nous optons pour une approche de terrain avec des investissements et des solutions technologiques raisonnés quelle que soit l’étape à laquelle vous vous trouvez :

1. Data strategy

Quelle que soit les organisations, la donnée est devenue un carburant essentiel au dimensionnement, à l’optimisation et au développement des activités.

Néanmoins il n’est pas toujours évident de savoir comment déployer une stratégie associée à la donnée, beaucoup de questions se posent : quel nouveaux services peuvent être développés, quels ROI peuvent-être attendus, par quels cas d’usages commencer :?

C’est pourquoi nos équipes vous proposent de co-construire votre schéma directeur autour de la donnée et de définir une feuille de route adaptée à votre contexte : gouvernance, cas d’usages, solutions, compétences…

Cette intervention vise à définir une approche globale autour de la donnée, afin de vous guider jusqu’au déploiement d’une organisation Data Driven ou dans la mise en place d’un système Data Centric.

Ce savoir-faire repose sur une combinaison d’experts qui s’adaptent à votre organisation, vos métiers et vos enjeux :

Métiers (Maintenance, Production, Exploitation, Qualité, …)
IT (Urbanistes, Cloud, Développement, Infra, …)
et Data (Data Architects, Data Managers, Data Engineers, Data Analysts et Data Viz)

Cette association unique leur permet d’initier ou d’optimiser vos plateformes Data et produiront les éléments clés pour vous permettre de réussir votre transformation :

rapports d’audit,
feuilles de route et schémas directeurs,
organisation de la gouvernance des données,
matrice des cas d’usage et estimation de ROI,
études, benchmark et accompagnement au choix de solutions,
grilles de compétences,
rédaction de cahier des charges…

2. Mise en œuvre de vos cas d’usage

En théorie, il devrait être simple de trouver une idée, de recueillir des commentaires et de réaliser un prototype pour obtenir une démonstration et valider le concept.

Cependant, en réalité, la majorité des professionnels de la science des données et de l'apprentissage automatique échouent à chaque étape du processus et, par conséquent, livrent des solutions qui atteignent rarement le stade de la production ou du post-lancement et qui n'ont aucune valeur (n'augmentent pas la productivité, les revenus ou ne sont tout simplement pas divertissantes).

Il n'y a pas de recette miracle en la matière et le processus diffère selon les entreprises.

Néanmoins, quelle que soit la façon dont le processus de validation des cas d'utilisation est structuré, il intégrera les deux phases principales suivantes :

Idéation - définition du cas d'utilisation et préparation du prototypage.
Validation - construction d'un prototype et mesure des résultats.

Pour la première phase, nous vous accompagnons dans les ateliers qui permettent de lister toutes les idées, de les critériser (problème, impact, valeur, données, complexité, …) puis de qualifier les plus prometteuses qui seront prototypées en premier.

Nous clôturons ces phases exploratoires avec une synthèse sur les principaux paramètres de décision tels que : l’objectif, les opportunités, la technologie, l’approche de validation des données requises, l’équipe, les délais et les risques…

Pour la seconde phase, nous vous accompagnons dans une stratégie de prototypage rapide.
Nous pouvons également vous accompagner seulement dans la mise à disposition des données et de choix des bons algorithmes.

L’objectif de validation n'est pas seulement lié à un arbitrage technique, il est surtout lié à la construction d'un prototype pour évaluer l'impact potentiel, l'utilité et les avantages de la solution destinée à la production.

En outre, nous vous accompagnons sur l’évaluation des efforts, les ressources, les délais et les risques associés au développement de la solution finale.

3. Passage à l’échelle : déploiement d'une data chain sur mesure

Le passage à l’échelle (ou la scalabilité) représente la capacité de capter et de traiter les données au fur et à mesure que les données et la complexité augmentent.

L’International Data Corporation estime que le volume des données au niveau mondial atteindra 175 zetabytes en 2025 : 175 000 000 000 000 000 000 000 de bits de données.
Si les données utiles sont perdues au milieu de ces océans ; il est dans votre intérêt de concevoir un système performant dès aujourd’hui.

Les trois défis auxquels nous sommes confrontés sont les suivants :

Volume des données :;
Vélocité des données :;
Variété des données.

Le passage à l’échelle correspond donc à la capacité des systèmes à évoluer afin de traiter des données de nature différente en grande quantité et de manière toujours plus rapide. Si vous souffrez de temps de latence ou que vos clients vous remontent des messages sur la lenteur de vos systèmes, il est urgent de s’interroger sur le passage à l’échelle.

Chez LGM Digital, nous intervenons sur l’ensemble de la chaine de valeur de vos données. Nous prenons en charge :

la conception de vos pipelines de données,
la structuration des canaux d’échanges,
le désilotage des données,
l’enrichissement,
le croisement avec des données externes, …

Nos ingénieurs BI, data engineers et data architects vous accompagnent depuis la phase de qualification des besoins jusqu’à la mise à disposition des données au quotidien. Leur expertise permet d’intervenir sur des phases d’industrialisation ou d’optimisation de vos pipelines mais aussi sur la mise en place d’outils de supervision de vos plateformes.

4. Data analytics et IA

Lorsque les problèmes deviennent plus complexes, les données trop nombreuses et les corrélations impossibles à définir ce sont le data analytics et l’IA qui prennent le pas.

Le concept est d’explorer l’ensemble de la donnée disponible en utilisant la data science pour mieux comprendre et corréler les données en présence. Cela permet de mettre en évidence des explications, des causes et par extension des éclairages sur les paramètres à maîtriser.

Notre objectif est de rendre accessible à toutes les organisations (grandes comme petites), les apports de technologies telles que l’intelligence artificielle (IA). Nos modèles sont conçus soit en partant de zéro, soit à partir d’un existant.

Enfin quelle que soit votre maturité, nous vous accompagnons à chaque étape de votre parcours :

compréhension des apports de la data science à travers d’ateliers, de diagnostics ou d’études de faisabilité sur vos données et vos processus,
détermination d’un schéma directeur s’appuyant sur une analyse de vos cas d’usage et des ROI associés,
identification des réponses à vos enjeux (service, environnementaux, arrêts, …) en adoptant une démarche exploratoire combinant les meilleurs modèles de machine learning pré-entraînés ou automatiques,
professionnaliser, industrialiser et déploiement à l’échelle de systèmes d’IA.

Notre intervention peut aboutir jusqu’à la mise en place de systèmes end-to-end (capteur, transmission et sécurisation de l’information, traitement du flux, IA et restitution métier de la donnée, en vue de prises de décision).
C’est par exemple le cas de notre solution MOKA (Maintenance Oriented by Knowledge and Analytics).

MOKA est une chaîne HUMS end-to-end complète et ouverte, allant des capteurs Plug&Play jusqu’à l’environnement d’exploitation de Business Intelligence pour optimiser l’exploitation et la maintenance de tous vos systèmes et actifs matériels (véhicules, machines industrielles, biens d’équipement, infrastructures ...).

Ce type de solution permet notamment :

d’instrumenter vos systèmes à l’aide d’IoT intelligents,
de visualiser l’exploitation de votre flotte de systèmes en temps réel,
de corréler les données pour anticiper les interventions de maintenance,
et de réaliser une planification opérationnelle de vos missions en optimisant la disponibilité.

5. Data visualisation – ingénierie décisionnelle (BI)

La digitalisation des processus, l’essor de l’IoT avec des capacités de captation des faits techniques et la multiplication des capacités de stockage et de traitement, ont révolutionné les opportunités d’optimisation des systèmes complexes, des flottes, des infrastructures et de leur système de soutien, qui sont au cœur de l’expertise de LGM Digital.

Avec la massification des données disponibles, la complexité d’analyse et de traitement des données a aussi explosé, à la hauteur des nouvelles perspectives d’optimisation technique et de création de valeurs (décision temps réel, décision éclairée, modélisation précise et anticipée des systèmes et de leur comportement, caractérisation de faits techniques…) nécessitant la structuration d’un métier à part entière.

L’ingénierie décisionnelle (Business Intelligence ou BI en anglais) désigne l’ensemble des moyens, des outils et des méthodes qui permettent de collecter, consolider, modéliser et restituer les données, matérielles ou immatérielles, d’un périmètre donné en vue d'offrir une aide à la décision et de permettre à un décideur d’avoir une vue d’ensemble de l’activité traitée.

L’exploitation des données peut être automatisée ou faite par un décideur qui voit, grâce à une mise en forme des données, sa prise de décision facilitée : c’est la data visualisation.

L’ingénierie décisionnelle devient nécessaire lorsque le périmètre de traitement implique une large quantité de données, dynamiques, avec une complexité relationnelle trop grande pour une appréhension humain efficace :

extraire du sens des données complexes
garantir la cohérence et la fiabilité des décisions
optimiser le processus de décision
faciliter la transmission d’informations
…

La data visualisation est indispensable dès qu’il y a des informations à présenter (infographies, présentations…) pour en faciliter l’exploitation.

Processus classique d’un traitement de données

L’offre LGM Digital d’Ingénierie décisionnelle puise dans l’expertise du groupe dans l’analyse avancée de données techniques, consolidée par une excellence dans l’exploitation de Systèmes d’Information et renforcée par l’apport des divers métiers tels que le management de programmes, la qualité, la médiatisation… pour en garantir la pertience. Le tout appuyé sur une maîtrise des principaux outils du marché.

Notre offre met à disposition nos experts métiers qui peuvent assurer toutes les fonctions essentielles à l’exploitation et à la valorisation de données y compris dans des volumes massifs (big data). Ces fonctions sont soient assemblées dans un projet clefs en main (audit d’analyse du besoin, fonction de collecte, fonction d’intégration, de diffusion, de présentation et d’exploitation, aide à la prise de décisions, mesure de la performance…), soit sous forme de briques élémentaires (intégration/exploitation ETL, mise en place d’un rapport sous Power BI…).

LGM Digital apporte aussi son savoir-faire sous forme de conseil en stratégie BI pour l’entreprise, avec une forte sensibilité sur la mise en avant du ROI.

Cette mise en forme a longtemps été réalisée sous la forme de tableaux de bords excel.
Alors pourquoi un tel essor des outils tels que PowerBI ?

Il s’agit simplement d’absorber la complexité grandissante.

Par exemple, la demande de dynamisme dans la manipulation de la donnée :

Ou dans la multiplicité des sources de données :

Les consultants LGM Digital sont formés aux outils principaux de BI (tels que Qlik, Sense et PowerBI), et à l’audit du workflow de données, et aux langages tels que PowerQuery M et DAX.

Ils seront donc capables d’adapter le reporting et les outils existant au juste attendu du projet pour la meilleure performance dans le reporting et le pilotage.