Nos domaines d'expertises
Nous répondons à vos enjeux de Decision Making et Performance Management en synthétisant et automatisant vos indicateurs en toute simplicité.
Costing Model Approach
La connaissance de votre coût est quasiment indispensable pour que vous puissiez devenir plus compétitive dans un marché en pleine évolution.
Ainsi, avant de mettre en place un processus de pilotage de la performance pour votre entreprise, nous avons besoin avant tout, de définir l’approche la plus adéquate à votre activité et à ses spécificités, permettant une approximation réaliste de notre structure de cout.
Nous vous accompagnerons dans le diagnostic et la mise en place des méthodes de calcul de couts en fonction de l’activité et des exigences de votre entreprise :
Coûts Complet
Business Performance Management
Piloter la performance de votre entreprise, ne résume pas à la simple utilisation d’un tableau de bord et d’indicateurs clés d’aide à la décision. Cela suppose la mise en place de plusieurs processus pour maximiser la performance et créer de la valeur.
- – Déployer la stratégie globale à un niveau opérationnel
- – S’assurer que les actions menées permettent d’atteindre les objectifs fixés,
- – Apprendre des actions pour s’améliorer continuellement.
- – Déployer la stratégie globale à un niveau opérationnel
- – S’assurer que les actions menées permettent d’atteindre les objectifs fixés,
- – Apprendre des actions pour s’améliorer continuellement.
Business Intelligence Solutions
Le terme Business Intelligence (BI), ou informatique décisionnelle, désigne les applications, les infrastructures, les outils et les pratiques offrant l’accès à l’information, et permettant d’analyser l’information pour améliorer et optimiser les décisions et les performances d’une entreprise. En d’autres termes, la Business Intelligence est le processus d’analyse de données dirigé par la technologie dans le but de déceler des informations utilisables pour aider les dirigeants d’entreprises et autres utilisateurs finaux à prendre des décisions plus informées.
Nous vous accompagner dans la mise en place d’une solution BI en quatre étapes, comme décrit ci-dessous:
Les données d’exploitation (internes à l’entreprise) doivent être collectées de manière pertinente par le biais d’un processus ETL (Extract Transport Load), c’est-à-dire récupérées auprès des différentes sources disponibles, filtrées et adaptées en vue d’une utilisation à vocation décisionnelle;
Stockage et de modélisation, les données sont structurées, centralisées et rendues disponibles dans le datawarehouse; ce dernier doit être non volatile, orienté métier, historisé et intègre;
Il est nécessaire de pouvoir restituer les données et d’en proposer un accès aisé en prenant en compte chaque profil et besoin métier, d’où l’existence des datamarts. Cette étape inclut notamment les rapports, statistiques générés, outils de reporting ad hoc ou de masse, tableaux de bord, outils de navigation dans les cubes OLAP et outils de dataViz interactive;
A partir des rapports générés et données, l’utilisateur final doit pouvoir analyser les informations et en tirer des conclusions. Cette phase peut inclure du datamining pour explorer d’éventuelles corrélations, des analyses multidimensionnelles, des analyses de performance…
Machine Learning Algorithmes
Les algorithmes de Machine Learning ou apprentissage automatique apprennent de manière autonome à effectuer une tâche ou à réaliser des prédictions à partir de données et améliorent leurs performances au fil du temps. Une fois entraîné, l’algorithme pourra retrouver les patterns dans de nouvelles données.
Le développement d’un modèle de Machine Learning repose sur quatre étapes principales.
Consiste à sélectionner et à préparer un ensemble de données d’entraînement. Ces données seront utilisées pour nourrir le modèle de Machine Learning pour apprendre à résoudre le problème pour lequel il est conçu. Les données peuvent être étiquetées, afin d’indiquer au modèle les caractéristiques qu’il devra identifier. Elles peuvent aussi être non étiquetées, et le modèle devra repérer et extraire les caractéristiques récurrentes de lui-même. Dans les deux cas, les données doivent être soigneusement préparées, organisées et nettoyées. Dans le cas contraire, l’entraînement du modèle de Machine Learning risque d’être biaisé. Les résultats de ses futures prédictions seront directement impactés.
Consiste à sélectionner un algorithme à exécutersur l’ensemble de données d’entraînement. Le type d’algorithme à utiliser dépend du type et du volume de données d’entraînement et du type de problème à résoudre.
Est l’entraînement de l’algorithme. Il s’agit d’un processus itératif. Des variables sont exécutées à travers l’algorithme, et les résultats sont comparés avec ceux qu’il aurait du produire. Les ” poids ” et le biais peuvent ensuite être ajustés pour accroître la précision du résultat. On exécute ensuite de nouveau les variablesjusqu’à ce que l’algorithme produise le résultat correct la plupart du temps. L’algorithme, ainsi entraîné, est le modèle de Machine Learning.
Budget & Forecasting Process
Dans un environnement en mutation permanente, la réussite de l’entreprise dépend grandement de sa faculté à s’adapter rapidement aux impératifs des marchés sur lesquels elles interviennent et à faire preuve de réactivité, voire de proactivité.
Le processus Budgétaire est un outil indispensable au pilotage des performances de votre entreprise, il permet de fixer le cap, d’allouer les moyens et de déterminer les objectifs. Il doit donc être flexible et réactif, pourtant il est souvent complexe à mener.
Nous vous accompagnerons dans la mise en place d’un processus budgétaire agile, qui repose sur les deux approches : Classique et celle de la régression linéaire (Algorithmes Machine Learning).
Ceci afin de vous permettre d’atteindre vos objectifs de :