Lettre d'information Artefact – 29 juin 2022.
Numéro consacré à la transformation data et à la
Dans cette édition mensuelle, nous nous intéressons à la transformation data et aux défis auxquels sont confrontés les responsables Data (CDO), à travers des articles rédigés par nos experts.
Vous découvrirez leurs points de vue et leurs analyses sur divers sujets, tels que data governance: une condition indispensable à la réussite d'un projet d'IA, datamesh: data, la voie vers la décentralisation, Ingénierie data, Témoignage vidéo de RECKITT sur leur projet de moteur audience, et bien plus encore.
Les cinq défis les plus urgents auxquels sont actuellement confrontés les responsables Data
Ghadi Hobeika, Managing Partner chez Artefact USA, partage ses principales réflexions après avoir animé une table ronde réunissant de nombreux directeurs Data lors du Sommet numérique nord-américain sur le Data et l'analyse de données : « L'avenir du dirigeant data ».
Parmi les principaux obstacles et les réflexions qu'ils ont exprimés, on peut citer :
:
- Définir clairement l'étendue de leur travail
- Data La gouvernance est essentielle
- Briser les cloisonnements entre les entreprises
- Fidéliser les talents grâce à
parcours de développement de carrière - Construire un argumentaire en faveur du changement
Data La gouvernance, une condition préalable à la réussite des projets d'IA
Dans une interview, Justine Nerce, associé chez Artefact, évoque l'importance de data governance et le positionnement spécifique de Artefact dans ce domaine.
Justine s'appuie sur son expérience pour répondre à des questions telles que :
:
- Quels sont les défis du data governance aujourd'hui ?
- Comment le Artefact aide-t-il les entreprises à mettre en œuvre le data governance ?
- En quoi la vision mondiale de Artefact est-elle unique ?
- Avez-vous un exemple concret de l'aide que vous avez apportée ?
- À quoi pouvons-nous nous attendre à l'avenir, une fois que tout le monde aura mis en œuvre son data governance ?
Data Mesh : la voie vers la décentralisation data
Pascal Coggia, UK Managing Director et associé, et Christopher Bannocks, ancien responsable Data chez Canon et ING Bank, vous explique ce qu’est et ce que n’est pas le « Data Mesh », et pourquoi il s’agit autant d’un état d’esprit que d’une approche.
Ensemble, ils répondent à certaines des questions les plus fréquemment posées, notamment :
:
- Qu'est-ce que la maille Data ? Quelle est la différence avec un lac data ?
- Qu'entend-on par “data en tant que produit” ?
- Quels sont les avantages pour les entreprises ?
- Quels sont les défis liés à la mise en œuvre du réseau maillé Data ?
- Quand une entreprise est-elle prête à adopter une stratégie Data Mesh ?
- Quels types d'entreprises déploient avec succès Data Mesh ?
Les stratégies de gestion Data sont en constante évolution et les organisations doivent être prêtes à s'adapter aux changements afin de rester compétitives.
Quel est l'avenir de l'ingénierie data ?
Benoît Goujon, Data Engineer à Artefact, explique comment le poste d'ingénieur data a évolué et en quoi les responsabilités liées à ce poste varient d'une entreprise à l'autre.
:
- Les ingénieurs Data tireront massivement parti des technologies cloud et des produits SaaS.
- Les ingénieurs de Data passeront moins de temps à coder et plus de temps à contrôler.
- Les ingénieurs Data passeront des équipes de fonctionnalités à l'équipe de base.
De plus, Benoît estime que la prochaine génération d'ingénieurs data ne travaillera pas sur un produit data en particulier. Leur objectif sera d'améliorer la productivité des équipes produit.
Comment RECKITT a optimisé ses dépenses publicitaires et augmenté son chiffre d'affaires grâce à la solution « Audience Engine » de Artefact
Découvrez comment notre équipe a aidé Reckitt à se transformer en une entreprise axée sur le numérique et à utiliser efficacement data pour augmenter son chiffre d'affaires grâce à la Artefact Audience Engine, qui utilise des modèles d’apprentissage automatique et d’intelligence artificielle pour transformer les données data en informations exploitables. Des équipes pluridisciplinaires ont contribué au déploiement et à la mise à l’échelle de l’Audience Engine au sein de l’ensemble des activités mondiales de Reckitt. Cela
a donné lieu à des campagnes d’expérimentation et d’apprentissage qui ont montré 30% : augmentation du retour sur investissement des dépenses publicitaires !
Livre blanc : “ Optimiser l'impact de l'apprentissage automatique grâce à l'analyse prescriptive. ”
Ce livre blanc, rédigé par les experts de les deux IBM et Artefact met en avant trois exemples concrets :
:
- Planification de la demande: Déterminer la stratégie de production optimale
- Optimisation des campagnes marketing: Mener davantage de campagnes avec un budget réduit
- Stratégie tarifaire: Déterminer le bon prix pour augmenter les bénéfices
Étant donné que Artefact est un Partenaire IBM Silver Business, les équipes Artefact et Data Consultant travaillent en étroite collaboration avec les experts métier et techniques d'IBM.
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