EN SAVOIR + R & D

Une méthode pragmatique ciblée sur les résultats.

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Notre approche s'appuie sur une analyse des données disponibles  clients et externes (dont Open Data) à partir d'algorithmes afin de corréler ces données et fournir des outils d'analyse pertinents (Profilage – Géo-marketing – Géolocalisation - Ciblage) :

• définition des axes métiers à cibler

• identification des prédictions cibles pour chaque axes (prédictions par cible ex : "rachat de crédit possible par une autre banque")

• identification des données internes disponibles et corrélables aux axes et prédictions

• identification des données externes et/ou d'environnement disponibles et corrélables aux axes et prédictions en fonction de l'infrastructure disponible : construction - alimentation - qualification de la base big data (hadoop)

• identification des modèles et validation (approche prédictive basée sur un modèle interne, logique, floue, ...)

• construction du moteur d'analyse alimentation du front-end (Visual Analytics)