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Yoann Benoit
Yoann Benoit
6/10/2022
[Ecueils Data E0] - 10 écueils limitant l’impact de la Data sur les produits et organisations

Rares sont les entreprises n’ayant aujourd’hui aucune exploitation de leurs données, mais rares aussi sont celles qui ont réussi à passer son exploitation à l’échelle de toute l’organisation et à mettre la Data au cœur de leur activité.

Le Data Business Model Canvas

Utile, Utilisable, Utilisé ! Comment faire pour qu’un projet Data réponde à la règle des 3U ?

Nous vous proposons un support pour faciliter la phase de cadrage, qui constitue la première partie indispensable du cycle d’un projet Data.

C’est dès cette phase amont des projets qu’il faut créer un alignement entre toutes les parties prenantes. Embarquez donc les sponsors, les potentiels utilisateurs, les développeurs et toute personne qui pourra apporter des éléments pour faciliter et challenger vos réflexions concernant le problème à résoudre.

Culture générale Data
Qu’est-ce que le Data Mesh ?

Les entreprises constatent aujourd’hui les investissements exorbitants nécessaires pour maintenir et faire évoluer leur plateforme Data. La frustration augmente car les retours sur investissement sont complexes à mesurer dans la plupart des cas.

De plus, nous observons à nouveau des silos avec des équipes data qui sont isolées des autres équipes métiers ou IT.

Il est temps de repenser notre façon de travailler autour de la data.

data mesh architecture data fabric data lake
Culture générale Data
Yoann Benoit
Yoann Benoit
22/4/2022
Produits Data Science - N’attendez pas le modèle parfait avant d’industrialiser !

Un produit Data Science étant avant tout un produit logiciel, les bonnes pratiques de Software Craftsmanship et de développement itératif et agile y ont toute leur place. Sauf que lorsqu’il est question du modèle de Machine Learning en lui-même, il est très courant de beaucoup moins respecter ces principes. Et se pose alors souvent la question fatidique : “stop ou encore ?”.

Culture générale Data
Yoann Benoit
Yoann Benoit
19/4/2022
Produits Data Science - 6 approches de modélisation pour créer rapidement votre MVP

Notre conviction est qu’un modèle de Machine Learning (ML) n’a que très peu de valeur en soi, c’est son utilisation en production et en réponse à une problématique métier précise qui est importante. Et pour cela, rien de mieux que de rapidement passer à la création d’un MVP de bout en bout.

Dans cet article, nous vous proposons 6 propositions d’approches afin d’avoir des premières versions de modèles simples à mettre en place et permettant donc d’implémenter rapidement un MVP plutôt que de rester trop de temps sur le modèle en lui-même.

#Passion

C’est la passion pour notre métier qui nous guide au quotidien. Cette passion est notre motivation intrinsèque.

#Intégrité

Nous sommes des êtres accomplis, qui prennent la responsabilité de leurs actions et idées.

#Pragmatisme

Nous sommes des doers, animés par un mindset agile et de test & learn. Nous faisons en sorte que actions débouchent sur des résultats concrets et mesurables.

illustration valeurs
Nos valeurs