23 décembre 2017

Accompagnement projet

Les moyennes et grandes entreprises s’intéressent de plus en plus à l’intégration de composantes analytiques avancées à leur système d’information. Si les opportunités à grande valeur ajoutée sont bien là, la probabilité d’échec demeure très élevée. Datadidacte propose de vous accompagner en amont et pendant votre projet.

Les projets, pour ne citer qu’eux, d’intégrations de composantes dites « intelligentes » exploitant des techniques de machine Learning, sont des projets particulièrement délicats. Ils solliciteront non seulement tout votre savoir faire projet traditionnel, mais également une strate technologique et des compétences d’ingénierie des données et de data science qui vous sont peut-être encore inconnues. Dès lors, l’idée de faire appel à des services extérieur pour vous accompagner sur cette voie peut sembler pertinente. Si, dans bien des cas, cet accompagnement est nécessaire, il est malheureusement très loin d’être suffisant. Une équipe projet de datascience, aussi compétente soit-elle, sera certainement vouée à l’échec sans l’adhésion et le support complet de vos équipes:

  • Projets coupés des contraintes IT, amenant à des solutions impossibles à déployer en pratique
  • Projets qui patinent face à la complexité des données manipulées, leur qualité et leur pertinence
  • Projets qui ne démarreront tout simplement jamais en raison de problèmes liés à l’infrastructure ou à la gouvernance des données

Chez Datadidacte, nous avons la conviction qu’il est plus facile et naturel de faire monter en compétence vos équipes projets sur les problématiques de datascience que d’externaliser ces travaux. En effet, la compréhension du métier et des données manipulées est souvent longue pour une équipe externe, et la familiarisation avec votre système d’information et votre méthodologie peut se transformer en écueil. Investir sur vos propres équipes vous apportera de nombreux bénéfices:

  • L’adhésion forte qui est indispensable au succès de vos projets
  • Une compréhension bien supérieure des enjeux métier et des données à votre disposition pour y répondre
  • Une maitrise des possibilités en matière de technologie, d’outils et d’architecture