SCOPOS : l'observateur, le veilleur mais aussi la cible à atteindre

Les data sciences combinent :

• des spécialités mathématiques, dont la modélisation des données et des objectifs de l’aide à la décision, les statistiques exploratoires, les algorithmes d’apprentissage et d’auto-apprentissage.
• des spécialités de l'informatique, dont la prise en main et la structuration des données, la manipulation de données massives, la visualisation des données et de leurs traitements.

Les data scientists:

• sont nombreux car souvent autoproclamés, compte tenu des attentes des donneurs d'ordre,
• ne maîtrisent parfois, au mieux, qu'une partie du spectre des compétences nécessaires,
• sont souvent de jeunes professionnels, au dynamisme constructif, mais aux méthodes peu éprouvées.

Les entreprises :

• emploient de nombreux data scientists, dans des équipes trop souvent en silos,
• et/ou sont sollicitées par de nombreux consultants extérieurs, qu'elles ne peuvent pas évaluer,
• doivent traiter leurs projets et progresser de manière méthodique, raisonnée et éprouvée,
• ont finalement besoin d'évaluer objectivement la qualité et les compétences des équipes de data scientists,
• questionnent leur capacité à capitaliser sur les réalisations passées pour optimiser leurs process internes et l’allocation de moyens et de ressources.

KMSD mobilise en mode projet des spécialistes se renforçant mutuellement

• professionnels aux parcours complémentaires, de large spectre et grand retour d'expérience de l'industrie et des services,
• professeurs des universités de classe exceptionnelle,
• réseau d'experts internationaux constitué notamment à partir de l'ENS de Paris-Saclay, du CNRS, du CEA, et de leurs relations internationales.

KMSD évalue et accompagne vos équipes

• Appréciation des compétences et savoir-faire nécessaire en regard de vos objectifs et enjeux,
• Évaluation des équipes en place, diagnostic
• Élaboration d'une cible et d'un plan de ralliement