Infeeny (ex-MCNEXT) regroupe une équipe de 330 collaborateurs dédiés au monde Microsoft, la Practice “Data experience” est consacrée aux projets décisionnels depuis plus de 10 ans et est très active dans le monde du Cloud Azure & Office 365 (Data Lake, Machine Learning et Power BI notamment). C’est une des équipes leader en France et qui bénéficie d’une relation très étroite avec l’éditeur Microsoft.

Notre mode d’intervention :
– une intervention en régie ou en mode projet
– une sensibilisation aux solutions décisionnelles, l’organisation de sessions de vulgarisation
– l’animation de sessions d’idéation pour rechercher les meilleures solutions (tableaux de bord, modélisation, stockage de la donnée décisionnelle, innovation type “donnée intelligente” grâce au Cloud Azure)
– un accompagnement pour la définition de l’architecture matériel et applicative
– la prise en charge de la conception et de oeuvre
– la gestion poste projet (TMA, services managés si nécessaire)
– la formation des équipes et des utilisateurs

Nous tenons à votre disposition la présentation détaillée de notre offre d’accompagnement autour du décisionnel, du Big Data et de l’Analytics et toutes nos références.

D’une façon générale, sur les projets décisionnels et en plus de nos méthodes agiles, voici les étapes et livrables principaux :

Accompagnement Fonctionnel

– Rédaction de l’expression des besoins

– Ecriture du dictionnaire de données

– Modélisation conceptuelle des données

– Préconisations sur les outils en corrélation avec les besoins

– Animation de groupes de travail par processus métier en vue de qualifier les indicateurs clés

– Définition des reporting selon la population cible

Accompagnement Technique

– Etude et proposition d’architecture

– Structure de la collecte des données et la qualification

– Modélisation physique des données (ODS, DWH, DMT, Cubes)

– Consolidation et restitution des données pour le pilotage

Audit et préconisations

– Collecte des informations

– Centralisation des documents

– Interviews utilisateurs

– Interviews équipes supports (REX)

– Analyse de l’architecture

– Modèle des données & dictionnaire associé

– Qualité des données et pertinences des données

– Administration des référentiels

– Niveau de fragmentation des données dans le SI (Système d’Information)

– Adéquation du SI versus besoins business

– Préconisations (architecture et modélisation)

– Actions à court terme

– Actions à long terme

– Gouvernance, intégration et qualification des données