QUI-SOMMES NOUS
Mydral est un cabinet de conseil spécialisé dans la visualisation et la compréhension des données. Mydral est le précurseur de solutions analytiques comme Tableau Software ou Knime en France.
L’innovation, le travail, la satisfaction et le fun sont les valeurs que nous portons et qui nous permettent d’avancer main dans la main, pour construire ensemble l’entreprise qui nous ressemble. Bien loin des modèles d’entreprise classiques nous sommes avant tout une tribu qui prend soin de ses membres.
NOTRE MISSION
Notre mission est d’utiliser l’Analytics comme levier de transformation de l’entreprise. Pionniers en Analytics et Big Data, nous démocratisons les outils de Data Prep et de Data Viz en les rendant accessibles à tous. Les solutions technologiques et les méthodologies innovantes que nous portons auprès des directions métiers améliorent de façon continue leurs processus. Nous concevons ensemble des outils d’analyse à forte valeur ajoutée avec pour objectifs ROI et transfert de compétences.
ANALYSE DE PROCESSUS
ANALYSE ET URBANISATION
DE DONNES
FORMATION ET CREATION
DE COMPÉTENCES BI
MISE EN ŒUVRE DE
PROJETS BI & BIGDATA
NOTRE APPROCHE
La donnée transforme les entreprises dans tous les secteurs d’activité. La donnée que possède une entreprise est un véritable actif. Elle représente un véritable avantage concurrentiel pour les entreprises qui savent en tirer parti. Notre approche est d’aider nos clients à monétiser ce patrimoine de données par des méthodes simples et orientées terrain.
CREATION DE CENTRES D’EXCELLENCE DATA
Construire votre équipe
Vous devrez constituer une équipe réunissant plusieurs compétences avec au minimum un Analytics Advisor transverse, un Data Scientist, un Data Analyst, un Business Expert et si possible un expert Data Visualisation et un Product Owner.
Insuffler un esprit de service Data Driven
Une fois ces éléments de base constitués, vous devez vous mettre en posture de service pour les autres acteurs de l’entreprise et leur délivrer des données gouvernées, ainsi que des méthodes et techniques de valorisation de la donnée de haut niveau.
Mettre en place un DataLake
La variété et la volumétrie des données à collecter et à analyser nécessite une approche de centralisation pour pouvoir s’affranchir des systèmes de production et permettre une analyse transverse, le but est de permettre de trouver les pistes d’audits internes des processus de l’entreprise. Suivant les besoins opérationnels, la distillation à la demande des données du Data Lake se fera en mode agile par la création d’îlots de données spécialisés.
Mettre en place une démarche agile
La nécessité exploratoire de la donnée implique un mode de fonctionnement souple pour que les use cases puissent évoluer au cours du temps tout en définissant un cadre de travail pour l’équipe.
