Ne laisser pas votre lac se transformer en marécage et vos data scientist patauger dans la vase !

La classification et le nettoyage de vos données est une étape fondamentale pour réduire votre temps d’analyse et améliorer la pertinence et le niveau de confiance de vos restitutions.

Apgar consulting tire profit de son expérience dans la gestion des master data, des metadata et de l’intégration de données pour définir des stratégies de préparation des données efficaces et industrialisées. Avec l’explosion des volumes de données transmises dans les data lakes, les data scientists passent la majorité de leur temps à ordonner, classer, nettoyer les volumes de données reçues.

 En nous basant sur des algorithmes auto-apprenant et sur la connaissances des données structurantes de l’Entreprise stockées dans les Reférentiels et dans les dictionnaires de données, Apgar Consulting vous aide à automatiser les actions de préparation pour améliorer la productivité des data scientists et tirer meilleur profit des plateformes de « modern analytics ».

Choix de solution 

En fonction de votre contexte fonctionnel et technologique, nous vous orientons vers les différentes typologies de solutions :

• Solution « stand alone » dédiée à la data preparation
• Solution intégrée à une plateforme de data integration
• Solution intégrée à une plateforme de « modern analytics »
• Solution intégrée à une plateforme de data science & machine learning

Nous définissons l’architecture de votre zone de préparation et identifions les puits de données qui lui permettront d’automatiser son fonctionnement.

Intégration de la solution  

Nos compétences dans les sujets connexes à la data preparation font d’Apgar Consulting un acteur privilégié pour l’implémentation de ces nouvelles plateformes et leur intégration dans l’écosystème de nos clients.

Nous disposons d’analystes expérimentés pour revoir les modèles d’auto-apprentissage et l’automatisation des actions de classification et de nettoyage.

Nous complétons les processus de gouvernance des metadonnées essentiels au bon fonctionnement de la solution (référentiel de tag, ontologies, data lineage, identification de contextes, …).

Rétroaction vers les systèmes opérationnels  

L’identification d’un modèle d’anomalie ou de non qualité récurrent doit faire l’objet d’une analyse puis d’une correction dans les systèmes opérationnels.

Apgar Consulting intègre les solutions de data preparation avec les systèmes de suivi de la qualité des données afin que des actions soient entreprises pour corriger les problèmes à la source et améliorer le fonctionnement des processus métier.