Mitglied - Modeo

Wir bei Modeo haben eine Leidenschaft für Daten und unsere Mission ist es, unseren Kunden zu helfen, ihr Potenzial mit Hilfe von Best Practices im Datenmanagement auszuschöpfen. Wir sind beteiligt an: - in der Beratung - der Entwicklung und Implementierung robuster Architekturen, die eine fundierte Analyse und genaue Interpretation von Daten ermöglichen - dem Einsatz unserer Dateningenieure zur Unterstützung, Verstärkung und Beratung von Teams bei technischen Projekten. Modeo ermöglicht es Unternehmen, fundierte strategische Entscheidungen zu treffen, indem wir robuste Datenarchitekturen für eine genaue Datenanalyse und -interpretation implementieren. Parallel dazu haben wir die Stash®-Lösung entwickelt, die das Ergebnis unserer internen Forschung und Entwicklung ist. "Unser Tool entspricht einem entscheidenden Bedürfnis, das wir bei unseren Kunden während unserer Beratungseinsätze festgestellt haben: die Einführung von Tools durch Unternehmensteams zu erleichtern", sagt Matthieu Rousseau. Unsere Lösung ist einzigartig auf dem Markt und bietet einen umfassenden Überblick über die Datennutzung, einschließlich der Kosten und der Auswirkungen auf den CO2-Ausstoß, was sie zu einem unverzichtbaren Instrument für die effektive Datennutzung in Unternehmen macht. #RSE > Dieser Ansatz hat es uns ermöglicht, eine auf dem Datenmarkt einzigartige Lösung zu entwickeln, die bei der Data Night am 6. Februar 2023 mit dem Preis 'Innovative Solutions' ausgezeichnet wurde. Und zwar: Um die Implementierung einer modernen Datenplattform bei einem Kunden zu definieren, bedarf es mehrerer Schlüsselelemente: 1. Geschäftsziele: Der erste Schritt besteht darin, die Geschäftsziele des Start-ups zu verstehen und die Datenanforderungen zu ermitteln, um diese zu erreichen. Dazu können Ziele wie die Verbesserung des Kundenerlebnisses, die Optimierung des Betriebs, die Ermittlung neuer Marktchancen usw. gehören. 2. Bewertung der vorhandenen Daten: Die Bewertung vorhandener Daten ist wichtig, um Datenlücken und Möglichkeiten für zusätzliche Datenerhebungen zu erkennen. Dies beinhaltet die Identifizierung von verfügbaren Datenquellen, Datenlücken, Datenfehlern und Möglichkeiten zur Verbesserung der Datenqualität. 3. Dateninfrastruktur: Die Einrichtung einer robusten Dateninfrastruktur ist für die Speicherung und Verarbeitung von Daten unerlässlich. Dies kann die Implementierung eines Datenbankmanagementsystems (DBMS), eines Data Warehouse, eines Echtzeit-Datenstromverarbeitungssystems oder anderer Tools umfassen. 4. Datenanalyse-Tools: Datenanalysewerkzeuge sind wichtig, um aus den Daten verwertbare Informationen zu extrahieren. Dazu können Tools wie Dashboards, Data-Mining-Tools, Datenvisualisierungstools usw. gehören. 5. Datensicherheit: Datensicherheit ist wichtig, um Daten vor internen und externen Bedrohungen zu schützen. Dies kann Maßnahmen wie Authentifizierung und Autorisierung, Zugriffsmanagement, Aktivitätsüberwachung usw. umfassen. 6. Qualifiziertes Personal: Die Implementierung einer modernen Datenplattform erfordert qualifiziertes Personal für den Entwurf, die Entwicklung und die Wartung der Plattform. Dazu können Datenwissenschaftler, Dateningenieure, Datenarchitekten, Datenanalysten usw. gehören.