Depuis des années, les entreprises dépensent beaucoup d’énergie à collecter, stocker et valoriser leurs données clients et métiers. Nous observons que ces environnements de données trouvent leur fondement dans un usage métier originel, souvent industriel, tel que répondre à un enjeux réglementaire.
Ces écosystèmes analytiques – plaque tournante des actifs de données de l’entreprise – sont devenus un véritable avantage concurrentiel, si tant est que l’organisation – dans son ensemble – est capable d’en tirer profit.
Chez Sibylone, l’une de nos conviction est que la démocratisation de l’accès à la donnée permet de décupler les bénéfices de ces plateforme de données (et donc le ROI). Il s’agit d’ouvrir les environnements à des profils non spécialistes des données, de faciliter les processus de prototypage et d’accélérer la mise en production de produits Data, basés sur des « développements » métier.
Sibylone est intervenue dans la mise en place d’une nouvelle organisation permettant d’optimiser et sécuriser le calcul et la diffusion de données à valeur ajoutée, telles que des scores d’appétences / d’octroi, la segmentation client, la priorisation des propositions commerciales. L’un des enjeux majeur de cette transformation, était d’industrialiser des modèles, le plus rapidement possible, en capitalisant un maximum sur les travaux réalisés par les équipes de Data Analysts / Scientists.
Suite à des recommandations de la BCE, Sibylone a accompagné ce groupe bancaire dans la rationalisation de son architecture Data du domaine « modélisation et synthèse du risque » servant l’ensemble des reportings Risques/Finance.
Les Sibyloniens ont pris en charge le projet de construction de la plateforme de modélisation, constituée d’un socle de données unifié (dans un environnement Big Data), auquel sont adossées plusieurs solutions de DataScience : Dataiku, SAS VIYA, R Studio.
Sibylone a accompagné ce grand compte français dans la modernisation de son écosystème décisionnel, par la définition d’une architecture ouverte et d’un cadre de gouvernance permettant aux utilisateurs métiers :
- d’avoir un accès simple et universel aux données
- de pouvoir effectuer des traitements de préparation des données en toute autonomie de pouvoir stocker les données
- de disposer de SLAs compatibles avec leurs exigences métier
