La valorisation de données est au centre de tout projet lié aux données.

Cette phase consiste à identifier parmi les données collectées celles qui seront susceptibles de créer de la valeur et de quelle manière. Avant toute chose, il faut déterminer ce qu’est la valeur: elle peut faire référence à un avantage économique bien sûr, mais il est également possible de définir la valeur comme étant l’enrichissement, le renforcement ou l’amélioration des connaissances des données existantes. Les objectifs liés à un projet de valorisation de données sont très variés et dépendent du champ d’application.

Dans le domaine des ressources humaines, la valorisation de données peut mettre en évidence certaines causes d’absentéisme, selon différents critères: département, âge, fonction, ancienneté, type d’horaires. Dans un contexte tout autre, comme l’analyse du comportement client, la valorisation de données peut aussi améliorer la base de connaissances du CRM, afin de faciliter et d’accélérer la prise de décisions. Finalement, dans un secteur lié au contrôle qualité de pièces produites, elle permet de minimiser les pertes en optimisant les informations d’entrée.

La valorisation de données est aussi très précieuse au début d’un projet d’analyse prédictive: une étude approfondie des données permet de déterminer différents cas d’utilisation.

L’industrie 4.0 est un bon candidat: les capteurs récoltent énormément d’informations brutes, sur la base desquelles de nombreux projets Big Data sont envisageables: détection de pannes, détection d’anomalies, état de santé des moteurs.

La valorisation de données repose sur des concepts mathématiques de haut niveau, et les étapes de compréhension, de nettoyage et d’exploration des données requièrent des connaissances pointues. La phase technique de features engineering sert, elle, à mettre en évidence des informations cachées et inexploitées. Finalement l’étape de visualisation propose une manière conviviale et interactive d’appréhender les données. En résumé, la valorisation de données est la nouvelle façon d’aborder la Business Intelligence (BI).


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Exemples d'applications


Ressources Humaines

Souvent considérées comme inapplicables à la data science, les ressources humaines ont été faussement mises de côté. Prévoir le départ d’employés, anticiper des burn out ou répondre aux questions d’égalité des genres sont autant de questions auxquelles notre équipe peut apporter une réponse.


Comportement Client

Le scoring prédictif, les modèles d’identification ou la segmentation automatisée sont les enjeux majeurs du marketing. Swiss-SDI propose une analyse approfondie des données de votre CRM qui vous permettra de mieux connaître le comportement client afin d’optimiser les prises de décision.


Contrôle Qualité

Le contrôle qualité est la problématique essentielle des chaînes de production. Les méthodes d’intelligence artificielle rendent désormais ce procédé réalisable sans gaspillage de pièces. Swiss-SDI prépare des solutions de contrôle sur mesure s’appuyant sur les données collectées par vos capteurs.