DATA

Analyse prédictive de pannes

notre client

Banque spécialisée en finance et assurance.

son besoin

La création d'un ETL maison sur la base de développements Pyspark pour intégrer de nouvelles sources de données dans le Datalake.

Le but est de croiser ces données pour réaliser de l'analyse prédictive de panne des postes de travail.

notre réponse
technique

La réduction des coûts liés aux pannes des PC des salariés et apporter grâce à l’analyse prédictive une maintenance ciblée.

  • Reprendre les données non sensibles liées à l'état des postes de travail, au parc vieillissant de PC…
  • Analyser les données.
  • Construire un modèle prédictif avec une méthodologie Data Science / Machine Learning (validation de la variable cible, construction, validation, performances).
  • Mettre en place un ETL Maison pour remplacer l’ETL Microstrategy.
  • 1 expert

  • 600 j/homme

  • 36 mois

notre défi

Concevoir un ETL capable de répondre aux mêmes besoins que Microstrategy pour un coût moindre.

Construire un modèle ML de prédiction de pannes sur un parc de postes de travail très hétéroclite.

Valoriser toutes les données captées.

le résultat

Livraison d’un ETL maison totalement au niveau de la concurrence et bien moins onéreux.

Livraison d’un modèle ML de prédiction de panne robuste, fiable et évolutif.

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