Diagnostic analytique
Pourquoi le diagnostic analytique ?
Parce que se lancer dans l’analyse avancée ou l’intelligence artificielle sans évaluer sa maturité, c’est risquer des investissements inefficaces. Le diagnostic analytique permet d’identifier vos atouts, vos lacunes et vos opportunités en matière de données. Il offre une vision objective de votre capacité actuelle à valoriser vos données, à automatiser vos processus, ou à adopter des technologies prédictives. C’est la première étape pour construire une stratégie data solide, alignée sur vos enjeux métier.
Dimensions clés du diagnostic
Gouvernance des données
- Qualité, accessibilité et structuration des données
- Rôles et responsabilités autour des données
Infrastructure et outils
- Systèmes en place (BI, entrepôts de données, outils de visualisation)
- Capacité à intégrer des solutions d’IA ou de prédiction
Compétences internes
- Niveau de culture data dans les équipes
- Ressources en analyse, data science, et pilotage
Cas d’usage & stratégie
- Projets existants ou envisagés
- Alignement avec les objectifs métier