Des spécialistes de l’optimisation du rendement à votre service.
Notre mission: l’accompagnement des entreprises dans la gestion de leurs rendement grâce à l’aide à la décision, à la science de données et au revenue management depuis 2005.
Qui sommes nous? Des spécialistes de la donnée depuis de nombreuses années.
Orym Inc est née en 2016 suite à la scission en deux entreprises de DWBI Expert Inc qui elle-même est née en 2005 à Montréal, Québec.
Nous pouvons vous aider à tous les niveaux de la gestion de données (Data Management), de l’aide à la décision (Business Intelligence) et de la science de données (Data Science), ainsi que du revenue management (yield management).
Nos experts en mathématique peuvent vous guider et réaliser des travaux en Économétrie ou en Yield Management afin d’accompagner la prise de décision dans l’optimisation des revenus.
L’analyse préliminaire est offerte !
Notre approche
Auprès de chaque client, nous nous efforçons de suivre le processus qui mène au succès, en nous écartant donc le plus possible du processus qui mène à l’échec :
Les besoins haut niveau sont indispensables pour définir une architecture viable.
Comment nous pouvons vous aider?
C’est pour cela qu’avant tout projet nous préconisons une analyse préliminaire qui assure du contexte et de la situation pour être sûr d’arriver jusqu’au succès.
Cette analyse préliminaire est donc gratuite (et sans aucune obligation d’achat de service par la suite) pour les PME (définies selon le critère: entreprise de moins de 500 personnes) des régions des Laurentides, Lanaudière, Laval et Montréal.
- D’abord, aider à la définition des besoins à haut niveau
- Types d’analyses
- Domaines d’analyses
- Ensuite, déterminer les compétences en analytique présentes au sein de l’organisation
- Enfin, élaborer l’inventaire des rapports, tableaux de bord et analyses existantes (même faits manuellement)
- D’abord, déterminer la stratégie de l’organisation, ses objectifs et sa planification (si cela n’est pas déjà fait).
- Ensuite, définir les éléments à suivre et à mettre au sein du BI pour répondre à la planification stratégique
- Enfin, positionner le BI au sein de l’entreprise, de son organigramme et de ses processus.
- Équipe
Énumération des rôles et postes à intégrer dans l’équipe BI et les équipes fonctionnelles en fonction de l’avancée du programme BI
- Architecture
Élaboration des éléments d’architecture à intégrer de façon agile dans le processus architectural en fonction des besoins et du moment opportun
- Projet
Définition des projets, de leur importance et de leurs dépendances pour répondre à la stratégie BI et à la stratégie de l’organisation
- D’abord, évaluer les personnes internes susceptibles d’intégrer l’équipe BI, et leurs compétences afin d’établir un plan de mise à niveau.
- Ensuite, définir les postes et le processus d’embauche pour combler les manques de l’équipe BI. Aide à l’embauche.
- Enfin, former les personnes techniques et fonctionnelles sur les différents concepts de l’aide à la décision et de la prise de décision.
- Premièrement: les besoins
- Définition des besoins, du profilage et des règles d’affaires
- Deuxièmement: l’architecture
- Élaboration de l’architecture cible et du cheminement pour y arriver
- Troisièmement: les logiciels (Software)
- Choix des logiciels en fonction des besoins et de l’architecture
- Quatrièmement: l’infrastructure
- Choix de l’infrastructure en fonction des logiciels
- Cinquièmement: le développement
- Réalisation de l’entrepôt de données
- Conceptualisation des visuels analytiques
- Sixièmement: les tests
- Enfin, la mise en production
Nous vous accompagnons et suivons l’évolution de vos projets liés à l’optimisation du rendement par le biais de la gestion de vos données!
Chacune de ces étapes :
- D’abord, la gestion de données (Data Management),
- Ensuite, l’aide à la décision, la science de données (Data Science)
- Enfin, l’apprentissage machine (Machine Learning)
peuvent faire l’objet de mandat d’accompagnement ou de réalisation, à la fois dans la définition, dans la mise en place, et dans le suivi.
Néanmoins, la raison et l’ordre dépend de la maturité de la discipline au sein de votre organisation.
Activités sur les données
- Définition de données
- Profilage des données
- Qualité des données
- Mapping des données
- Dictionnaire des données
- Sécurité des données
- Données de référence
- Données maître
- Matching des valeurs
- Schéma en étoile (Star Schema)
- Schéma en flocon (Snowflake Schema)
- Forme normalisée
- Data Vault
- Ingestion des données
- Intégration des données
- Enrichissement des données
- Lac de données (Data Lake)
- Voûte de données (Data Vault)
- Entrepôt de données (Data Warehouse)
- Comptoir de données (Data Mart)