FAITES DE VOS DATAS UN LEVIER DE DÉCISION ET D’ACTION !
Vous avez une problématique marketing et des données sous-exploitées ?
Management et Data Science, vous organise une compétition d’experts data qui vont analyser vos données pour répondre à votre problématique de départ et vous soumettre des pistes d’action innovantes.
Comment ça marche :
- Vous (entreprise) soumettez une problématique (un brief) accompagnée d’un jeu de données.
- Management & Data Science mobilise ensuite une communauté d’experts (chercheurs, étudiants, datascientists, startupers, etc.) , qui va travailler à résoudre la problématique dans le cadre d’une compétition centrée sur la data.
- Les propositions / résultats sont présentées devant un jury (dont vous faites partie) qui élit les 3 meilleures équipes.
Les bénéfices côté entreprise :
- Mobiliser une communauté d’experts autour de VOTRE problématique,
- Trouver la meilleure solution à votre problème,
- Identifier les talents,
- Réduire les coûts de R&D,
- Identifier des pistes d’innovation,
- Engendrer de la création de valeur.
COMMENT PROPROSER UN DATA CHALLENGE ?
Déroulement d’un challenge
- lancement du challenge
- inscription des candidats
- accès aux données
- analyse des données
- soumission des propositions
- évaluation des résultats
- classement des propositions
- soutenance des finalistes
- remise des prix
- publication et promotion des résultats
Démarche pour la formalisation d’un challenge
- Cadrage : identification des objectifs, définition des besoins, formulation d’une problématique, collecte des données, description des données, préparation des données, stockage des données, exploration des données, conception des modalités d’évaluation, définition des incitations, et annonce du challenge.
- Lancement : mobilisation de la communauté, inscription des équipes, traitement des données, soumission des propositions, évaluation des résultats, sélection des meilleures propositions.
- Finale : présentation des meilleures propositions devant un jury, remise des prix, et publication au sein de Management & Data Science.
- Bilan : analyse des retombées, évaluation des impacts et pistes de valorisation des résultats du data challenges.