CRISP-DM : conseil et formation au modèle de processus de data mining
Les projets de data science sont complexes et pluridisciplinaires ; sans feuille de route structurée, le gaspillage de ressources, les retards et les modèles déconnectés des objectifs métier deviennent inévitables. Le programme CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) de Grupas apporte à votre organisation la méthodologie standard qui vous permet de mener systématiquement vos projets de data mining et d'analytique en six grandes phases — Compréhension du métier, Compréhension des données, Préparation des données, Modélisation, Évaluation et Déploiement. Pour chaque phase, les méthodes à suivre, les activités et les points de décision sont clarifiés ; la gestion de projet s'en trouve facilitée et la probabilité d'un résultat réussi augmente.
Bénéfices pour l'organisation
- Hausse du taux de réussite des projets : grâce à un modèle de processus structuré et itératif, les projets de données deviennent planifiables, mesurables et contrôlables.
- Un langage commun entre les équipes métier et data : la communication entre les unités métier et les équipes data est facilitée, les écarts d'attentes diminuent.
- Prévention du gaspillage de ressources : les erreurs sont détectées à un stade précoce ; les pertes inutiles de temps, de budget et de main-d'œuvre sont évitées.
- Une analytique orientée métier : ce ne sont pas la curiosité technique mais les objectifs métier, les critères de succès et les contraintes qui servent de base ; les modèles se transforment en valeur métier réelle.
- Des données et des modèles de meilleure qualité : le nettoyage et la transformation des données, la gestion des valeurs manquantes et aberrantes permettent d'établir une infrastructure de modélisation fiable.
- Discipline de mise en production : le passage des modèles au monde réel, leur suivi, leur reporting et leur intégration aux systèmes d'aide à la décision sont sécurisés.
- Mémoire organisationnelle : les enseignements tirés tout au long du processus sont documentés, créant une compétence analytique reproductible.
- Applicabilité indépendante du secteur : utilisable en segmentation client, analytique commerciale et marketing, détection des risques et des fraudes, analyses d'efficacité opérationnelle, contrôle qualité produit et analyses financières.
À qui s'adresse ce programme ?
Aux organisations qui mènent ou s'apprêtent à mener des projets d'analytique et de data mining ; aux équipes data science, business intelligence, CRM, marketing, risque, finance, qualité et opérations ; aux chefs de projet et à la direction générale souhaitant piloter leurs projets analytiques avec une méthodologie standard.
Nous sommes prêts pour des collaborations enthousiastes… GRUPAS | humain | processus | technologie
