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Automatiser la prise décision

Les entreprises, en tant que moteur d’informations, ont besoin de consommer et d’agir sur les données de manière optimale pour avoir un avantage concurrentiel.

Les projets de science des données peuvent aider à automatiser les parties de l’entreprise qui traitent du Big Data, rendant les décisions plus cohérentes et précises grâce à des analyses avancées.

En intégrant les modèles prédictifs dans un environnement de production, l’effort manuel requis pour la prise de décision est réduit, permettant ainsi un gain de temps considérable.

Simplifier les processus

Les processus d’entreprise sont nécessaires pour standardiser les pratiques, mais ils peuvent également réduire l’agilité de l’entreprise et nécessiter des dépenses importantes pour embaucher des personnes pour les mettre en œuvre.

La science des données peut coder ces processus dans des modèles automatisés qui peuvent être répétés sans intervention humaine, ce qui peut entraîner d’énormes gains de temps.

Les entreprises peuvent choisir quand et comment appliquer ces solutions orientées données, ce qui permet d’être agile en appliquant des processus sur mesure tout en maintenant la stabilité d’une entreprise axée sur les processus.

Trouver des différentiateurs

Les entreprises innovantes peuvent créer des produits basés sur les données qui leur confèrent un avantage concurrentiel si important que la concurrence devient obsolète.

Ces produits peuvent être invisibles pour l’utilisateur final, comme dans le cas de l’automatisation de l’assurance qualité pour accélérer la production. Bien que non visibles, ces améliorations forcent les concurrents à réduire leurs coûts et à rester efficaces.

Ces produits sont souvent appelés « systèmes experts » qui se concentrent sur une tâche spécifique, bénéficiant de la science des données et des logiciels cloud natifs. Bien que spécifiques à un domaine, les leçons tirées de ces systèmes peuvent être appliquées à d’autres industries.