Contexte et problématique
Notre client souhaite avoir une bonne vision des besoins actuels et à venir de ses clients. Il a fallu agréger un très grand nombre de données sur chacun des consommateurs. Après un POC réussi, nous avons travaillé sur le développement d’une plateforme remontant quotidiennement les informations.
Objectifs
Prouver que le projet est réalisable avec un premier POC de quelques jours
Ingestion et pré-cleaning de données providers tout en industrialisant les modèles d’analyse et de prédiction développés
Permettre aux utilisateurs finaux de visualiser les besoins actuels et à venir
Notre intervention
2 Data Scientist, 1 Data Engineer, 1 Data Architect, 1 développeur Full-Stack
- Définition du périmètre et lancement d’un projet pilote pour valider la faisabilité en 8 semaines
- Mise en place de l’architecture du projet sur AWS
- Intégration d’algorithmes d’apprentissage automatique
- Développement des algorithmes d’analyse et de prédiction
- Développement de l’application de visualisation en reactJS et VueJS
Résultats
Plateforme fonctionnelle depuis décembre 2019 pour le métier sur l’ensemble des entités France.
En phase d’industrialisation pour le client à l’échelle du groupe.
À ce jour, nous travaillons sur l’analyse de nouveaux périmètres comme sa e-réputation.
Environnement technique
Python – Go – Typescript – Sklearn – reactJS – VueJS – NodeJS
AWS S3 – VPC – IAM – Cognito – ECS/ECR – Lambda – Glue – RDS – Fargate
Batch – WAF – API Gateway – DynamoDB – ElasticCache – Route53 – EventBridge – SageMaker Elastic Search – Kibana
Docker – Kubernetes – Terraform