- Modélisation et Prévision
Techniques de Modélisation : Application de modèles prédictifs et descriptifs utilisant des outils comme R, Python, et Excel pour prévoir les tendances du marché et optimiser les décisions.
Analyse Statistique : Utilisation d’analyses de régression, de simulations Monte Carlo, et d’analyses bayésiennes pour interpréter les données complexes.
Exemple : Prédiction des tendances de consommation énergétique pour une entreprise publique, permettant une optimisation des ressources et une réduction des coûts opérationnels
- Business Intelligence (BI)
Outils BI : Développement de tableaux de bord interactifs avec Power BI, Tableau, et QlikView pour une visualisation des données en temps réel.
Data Warehousing : Conception et gestion d’entrepôts de données pour centraliser l’information et faciliter l’accès aux données critiques.
Cas Pratique : Mise en place d’un système BI pour une entreprise manufacturière, améliorant la prise de décision stratégique grâce à une meilleure analyse des performances de production.
- Optimisation des Processus
Méthodes Lean Six Sigma : Application des méthodologies Lean Six Sigma pour identifier les inefficacités, réduire les variabilités, et améliorer les processus.
Techniques : Utilisation de la cartographie des processus (Value Stream Mapping) et de l’analyse des causes racines (Root Cause Analysis) pour résoudre les problèmes.
Étude de Cas : Optimisation des processus de production pour une usine, réduisant les déchets de 15% et améliorant la productivité de 10% grâce à une analyse des causes profondes.