Les modèles économiques des entreprises en perpétuel mouvement
Nette augmentation de la complexité des fonctionnements internes de l’entreprise et des processus de gestion
Les enjeux des entreprises à maîtriser la connaissance
Le datamining est un accélérateur des performances pour l’entreprise
Méthodes développement rapide par prototypages et services ad hoc
Réalisation par prototypage technique pour visualiser les tableaux de bords optimisés issus des projets de datamining (services hébergement peuvent être inclus dans le projet).
Industrialisation des services prototypes stables et pérennes pour les pilotages et les suivis des changements.
Les facteurs de succès du projet de datamining par R2C
Les projets - La connaissance du contexte - Définition des objectifs
OKA : Optimisation Knowledge Accurated
Ce projet est constitué d’un volet scientifique, d’un volet technique et d’un volet métier. Les enjeux sont définis à partir des besoins croissants de créer des connaissances nouvelles dans les données, d’automatiser des classifieurs robustes, d’intégrer les techniques de fusion d’information symboliques et numériques, de faire de la multi segmentation un outil performant de mesure décisionnelle de datamining.
Mots de référence
- Reconnaissance de connaissances
- Datamining et fouille de données
- Datafusion et fusion de données
- Meta moteur de recherche
- KDD et Knowledge Discovery, Data Recognition
- Knowledge Management et Veille Economique
- R&D et management projets d'étude et de recherche en datamining
- Etude, conseil, audit de données (data)
- Outils mathématiques d'optimisation & optimisation mathématique
- Métiers optimisés : RH, SAV, Valeur Client, Multicanal, Performances, marketing analytique, risque opérationnel (1er ligne de défense)
- Secteurs d'activité : finance (banque, assurances), biotechnologie, météo et climat, télécommunication, collectivité locales, santé & pharmacie

