Transformation des données

Les nouvelles technologies ont réduit le coût du stockage de volumes massifs de données. Alors que de nombreuses organisations ont adopté le concept de « lac de données », les raisons de stocker des volumes massifs de données sont souvent injustifiées et rarement claires.

Trop souvent, les données stockées sont inadaptées, non standardisées ou dupliquées. Cela vous semble familier ?

Un lac de données peut facilement se transformer en un bourbier de données qui entraîne des dépenses importantes, mais ne sert pas à grand-chose.

Imaginez une plateforme qui offre un moyen pratique de diffuser, d’analyser et d’archiver des données afin de mettre de l’ordre dans le chaos. Dans un monde idéal, votre organisation ingérerait des données, les analyserait en temps réelet ne stockerait que celles dont elle a besoin pour ses activités.

Avec le cloud et l’intelligence artificielle, c’est désormais possible. Les données peuvent être « dépouillées » afin de déterminer quels ensembles de données ont une importance intrinsèque et doivent être stockés. Il est probable que vous n’ayez besoin que d’une fraction des données que vous stockez actuellement.

L’adoption de cette approche innovante peut nécessiter de nouvelles technologies. Néanmoins, cela exige également un nouvel état d’esprit et des méthodes fiables qui peuvent aller à l’encontre de la pensée actuelle. GFT peut vous aider dans les deux cas.
 

Nous disposons d’une expérience pratique unique en matière de solutions de gestion intelligente des données, à mi-chemin entre les mégadonnées et les données d’entreprise traditionnelles. Notre approche est révolutionnaire et repose sur notre propre technologie et nos propres méthodes.
 

Nous pouvons vous aider à développer une approche stratégique des données qui apportera une amélioration quantifiable et durable à votre entreprise. Notre objectif est de fournir des outils et des méthodes qui vous permettront de devenir autonome à l’avenir.

Identification de schémas dans les transactions et recommandation de produits correspondants

Surveillance par intelligence vidéo, apprentissage automatique, domotique, robotique et exploration spatiale (MARS)

Ingérer des données normalisées en temps réel et fournir des mesures des prédictions des algorithmes ML

Rationalisation des processus d’entreprise

Reconnaissance d’images pour les prêts hypothécaires et les assurances

Catégorisation des e-mails, reconnaissance des entités, analyse des sentiments et routage

Analysez et évaluez les tendances des données pour la sélection de variables explicatives

Traitement automatique du langage naturel (NLP) pour la classification des documents et l’extraction d’entités

Identifiez les mouvements inhabituels sur la base des données d’historique

Analyse des modèles comportementaux et de la segmentation dynamique de la clientèle afin d’identifier les comportements et les modèles de base