[ FOCUS ] La nouvelle stack analytics de Decathlon : mise en place, déploiement et adoption accélérés
L’analyse de données permet l'exploration des problématiques métiers pour produire des insights descriptifs et prescriptifs pour la prise de décisions stratégiques ou opérationnelles.
Chez Decathlon, nous doublons depuis 2018 le nombre de data analysts chaque année, pour dépasser la centaine de collaborateurs en 2023. Afin de répondre aux enjeux et attentes de cette communauté grandissante d’experts, notre plateforme analytics devait évoluer pour pouvoir réaliser aussi bien de la statistique descriptive que de la création de modèles prédictifs.
Découvrez ainsi comment nos équipes techniques en charge de la data architecture et de l’engineering ont travaillé main dans la main avec les Data Analystes pour moderniser notre stack analytics, notamment au travers de la plateforme Lakehouse de Databricks sur AWS, qui permet d'unifier toutes nos données en un seul endroit, afin d'en faciliter l'exploitation et répondre à tous nos cas d'usages data.
Entre retour d’expériences et partage de convictions, bénéficiez des clés tirées de notre apprentissage afin d’accélérer la mise en place, le déploiement et l’adoption d’une nouvelle stack analytics tout en garantissant la création de valeur additionnelle pour l’entreprise.
Accédez également aux deux autres ateliers Databricks :
● Découvrez pourquoi et comment Worldline, leader mondial des technologies de paiement, a modernisé sa plateforme data dans le Cloud. Stephan Pirson, Head of Data, vous partage son expérience sur les différentes étapes de data journey : les raisons de son choix de passer du on-premise au cloud il y a 5 ans, les enseignements tirés & bonnes pratiques, et les nouvelles possibilités offertes par le cloud et Databricks.
● Databricks démocratise l'IA Générative : accélérez vos cas d'usages LLM spécifiques à votre contexte, en utilisant vos données. Les LLM révolutionnent la façon dont les entreprises envisagent l'IA. L'avenir de l'IA sera personnalisé. Les entreprises devront former leurs propres modèles sur leurs données propriétaires, afin de prendre en compte leur contexte business, leur jargon etc... et mettre en production des cas d'usages pertinents. Découvrez comment Lakehouse AI vous permet de spécialiser vos LLM sur vos données propriétaires en toute sécurité, à moindre coût.