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 réel et 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 « exploitées de manière ciblée » afin de déterminer quels ensembles de données présentent une réelle importance et doivent être conservés. Il est probable que vous n’ayez besoin que d’une fraction des données que vous stockez actuellement.

Adopter cette approche innovante peut nécessiter de nouvelles technologies. Mais cela nécessite également un nouvel état d’esprit, plus affirmé, ainsi que de nouvelles méthodes qui peuvent aller à l’encontre des pratiques actuelles. GFT peut vous accompagner dans les deux cas.

Nous disposons d’une expérience pratique unique dans la mise en œuvre de solutions intelligentes de gestion des données, à mi-chemin entre les mégadonnées et les données d’entreprise traditionnelles. Notre approche est révolutionnaire et repose sur nos propres technologies et méthodes.

Nous pouvons vous aider à développer une approche stratégique des données qui permettra d’obtenir une amélioration quantifiable et durable de vos activités. Notre objectif est de fournir des outils et des méthodes qui vous permettront de devenir autonome à l’avenir.

• Produits
  Identification de tendances dans les transactions et recommandation de produits pertinents
• Intelligence vidéo
  Vidéosurveillance intelligente, apprentissage automatique, domotique, robotique et exploration spatiale (MARS)
• Analyse prédictive
  Ingérer des données normalisées en temps réel et fournir des mesures des prédictions des algorithmes ML
• Chatbots
  Optimisation des processus métier
• Reconnaissance d'images
  Reconnaissance d’images pour les prêts hypothécaires et les assurances
• Email intelligence
  Catégorisation des e-mails, reconnaissance des entités, analyse des sentiments et routage
• Analyse des tendances
  Analyse et évaluation des tendances des données pour la sélection de variables explicatives
• Numérisation des documents
  Traitement automatique du langage naturel (NLP) pour la classification des documents et l’extraction d’entités
• Détection des anomalies
  Identification de mouvements inhabituels sur la base des données d’historique
• Modélisation comportementale
  Analyse des modèles comportementaux et de la segmentation dynamique de la clientèle afin d’identifier les comportements et les modèles de base