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Se réinventer grâce à la donnée client : conseils et cas d’usage pour réussir vos projets data

Ce livre blanc regroupe des conseils et cas d’usage pour réussir vos projets data.

Se réinventer grâce à la donnée client : conseils et cas d’usage pour réussir vos projets data

Introduction ou extrait du livre blanc

"Longtemps réservé aux spécialistes (data scientist, data engineer, data analyst, data stewart), l’accès aux données se démocratise rapidement. Aujourd'hui, grâce au Cloud, la donnée est accessible quel que soit l'endroit ou le moment. De plus, il fournit des outils d’analyse puissants. En parallèle, les logiciels d’accès « self data » donne au manager ou au métier la liberté d'utiliser les données du Big Data mises à leur disposition, et cela aussi simplement que l'utilisation d'Excel ou de PowerPoint. Enfin, de nombreux outils permettent à chacun, en fonction de ses compétences informatiques, de récupérer, structurer et analyser les données. Cette ouverture de la donnée au plus grand nombre crée cependant de nouvelles exigences : la gestion et le contrôle de l'accès à l’information, la protection de la donnée pour éviter qu’elle ne quitte l’entreprise, la garantie de sa fiabilité, le respect du RGPD… L'accès de tous à la donnée ouvre des possibilités immenses dans dans tous les secteurs professionnels et pour toutes les fonctions de l’entreprise. Dans le monde de l’assurance par exemple, elle peut être utilisée pour identifier les risques de fraude mais aussi les nouveaux marchés, anticiper le Churn, répondre efficacement aux plaintes…

Dans le secteur bancaire, elle permet l’utilisation d’outils prédictifs, la personnalisation de la relation client, la proposition d’investissements personnalisés, la détection de mouvements financiers suspects… Quant aux centres d'appel, elle leur donne la possibilité de personnaliser en temps réel la relation avec le client mais aussi identifier les risques de Churn ou prédire les tendances marché. L’apport de l’intelligence artificielle, la puissance du Cloud Computing, l’évolution de l’algorithmie et des langages de programmation permettent l'automatisation de tâches d'analyse sur des volumes de données encore inaccessibles au métier il y a peu."

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