La donnée est aujourd’hui un actif stratégique au cœur de la transformation digitale des entreprises et à la base de la création de multiples nouveaux services.

Davidson dispose d’une expertise unique autour de la donnée qui lui permet d’intervenir de bout-en-bout pour ses clients, qu’ils soient data-driven ou cherchent « simplement » à valoriser leurs données. Nos consultants interviennent à vos côtés pour des missions d’expertise ou de management, mais vous pourrez également externaliser tout ou partie de vos projets (éventuellement en co-construction) en mode TOAS (Technical Office As a Service) à notre équipe Twister. En plus d’offrir une solution « on demand », Twister conduit des projets de R&D pour le compte de Davidson (plusieurs brevets déposés) notamment dans les domaines des architectures innovantes, du Deep Learning et du Machine Learning.

Nos métiers

Accompagnement à la mise en place d’une stratégie données

  • Analyser les besoins des métiers (avec notamment des ateliers d’idéation)
  • Identifier les données stratégiques (internes / externes), de référence
  • Définir une gouvernance reposant sur 4 fondamentaux (accessibilités, qualité & intégrité, conformité réglementaire, confidentialité & sécurité)
  • Construire le référentiel des données, mettre en place un MDM
  • Les exposer
  • Former les équipes, organiser des meetups ou des journées d’Open Training

Data science (machine learning ML, le deep learning DL, l’intelligence artificielle IA)

  • Choisir / écrire des algorithmes
  • Mettre en place des frameworks
  • Définir des modèles et les entraîner
  • Industrialiser (“DOCKERiser”, “APIser”, “DEVOPSiser”)

Data visualisation

  • Étudier et sélectionner les sources de données
  • Construire et automatiser la production de reportings

Architecture Big Data

  • Mettre en œuvre des solutions pour assurer une exposition efficiente des DATA, on-premise ou Cloud (PaaS / IaaS)
  • Analyser les impacts sur les systèmes en place
  • Construire des datalakes et mettre en place des flux de données / pipelines
  • Mettre en œuvre les actions permettant d’assurer le respect des règles de gouvernance

Exemples de projets menés :

  • Pour notre R&D propre : analyse de texte / text mining (NLP) pour la création d’un réseau social de nouvelle génération, avec un fil d’actualité spécifique à chaque utilisateur
  • Pour un client bancaire : développement d’un chatbot en deep-learning
  • Pour un client dans le domaine de la santé : automatisation du codage des parcours de santé grâce au machine learning
  • Pour un client dans le domaine immobilier : mise en place d’une architecture de log management
  • Pour un leader mondial du cloud : refonte complète de l’architecture d’un datalake
  • Pour un client du secteur des transports : reconnaissance de visage en deep learning
  • Pour un client du domaine des télécommunications : prédiction de pannes de Box et Routeurs

 

Notre environnement technique :

  • Infrastructures & Stockage : Cloud (AWS, Azure, Google Cloud Platform), Cloudera, MapReduce, Hortonworks, mongoDB, Hadoop, Cassandra, Splunk, Redis, CouchDB
  • Traitement de données : Spark, Scala, Kafka, Logstach, Elasticsearch, Hive, Storm, Flink Analytics : R, Python, SPSS&SAS, TensorFlow, Sickit learn Dataviz : grafana, dataiku, kibana, Tableau, Qlik, Outil propre JS
  • Devops & containers : Docker, puppet, Jenkins, Sonar, Openshift, Kubernetes, Ansible Domaines : Machine Learning, Deep Learning