Analyse prédictive et orientée découverte

La capacité d'utilisation de l’état de l'art de la prédiction, l'analyse déductive et orientée découverte, tout en soulignant la puissance des données et en soutenant des solutions efficaces en fournissant un aperçu significatif. Les experts données de SDG, en s’appuyant sur leur expérience solide des statistiques et de la simulation, développent des applications directement liés aux besoins de l'entreprise.

L'approche axée sur les données, conjuguée avec la capacité de comprendre et de soutenir les analyses métier qui fait partie de l'ADN de SDG, est au coeur de notre proposition de valeur :

- Résoudre des problèmes complexes demandant une approche axée sur les données

- Fournir des représentations de données claires et efficaces

- Créer les conditions pour améliorer la compréhension des processus métier

Ces points forment un cercle vertueux d’évolution en accord avec les changements nécessaires pour soutenir les processus de l’entreprise et la prise de décisions dans des situations critiques.

Prédiction et prévisions

L'accent est mis sur la résolution de tels problèmes : prédire des événements tels que le rachat suite à une campagne marketing, le taux de désabonnement, la fraude, les défaillances, d'un côté, et prévoir la demande de produits, optimiser l'ensemble des opérations de la chaîne d'approvisionnement, prévoir la demande d’énergie ou de nombreux autres phénomènes complexes d’autre part (prédiction quantitative).

Exploration des flux de données

Apprendre à partir de données constamment mises à jour, accumuler des preuves de changements significatifs, amélioration continue et dynamique de la prédiction et d'autres applications en temps réel ou quasi-réel pour résoudre des problèmes tels que le réglage de la production et des centrales électriques et ajuster les processus de diagnostic et de critiques d'une manière orientée données.

Science des données

Résoudre un large éventail de problèmes : établir l'impact causal d'une action de marketing, évaluer l’élasticité des prix de différents produits de différents magasins d'une chaîne, faire une comparaison quantitative ajustée entre des agents qui offrent le même service (branches dans un réseau de banque de détail, hôpitaux, agents de vente, etc.), accompagner la définition de régimes de traitement dynamiques en clinique (de la médecine personnalisée), démêler des données complexes et les transformer en informations interprétables et recevables.