Data
Révolutionner les soins de santé grâce à l’IA et aux technologies numériques :
Par conséquent, les appareils portables, les applications mobiles et les systèmes de surveillance à distance ne sont pas seulement des outils de gestion de la santé, ils sont des catalyseurs d’un système de santé plus personnalisé, plus efficace et efficient.
Nous pensons que la science des données est un outil puissant qui peut transformer les entreprises et nous vous aidons à exploiter vos données pour atteindre vos objectifs.
Nos Engagements
Nous disposons d’une équipe interne composée de gestionnaires de données, de statisticiens, d’experts de la manipulation de données cliniques et publiques, prêts à prendre en charge vos projets en interne ou à les délivrer sur vos systèmes en tant qu’équipe dédiée.
Nous visons à apporter plus de flexibilité dans nos solutions :
- Proposer un mode de fonctionnement complémentaire au conseil
- Fournir des compétences techniques de pointe en termes de méthodologies statistiques et d’outils d’analyse de données
- Développer et délivrer, aux clients mais aussi à nos équipes, des formations de qualité adaptées à chaque situation spécifique
- Capitaliser les connaissances et l’expérience à travers divers projets, tels que la réalisation de catalogues, de guides sur la technologie des données
La technologie de la donnée est notre ADN
Nous avons de l’expérience dans différents domaines des life sciences tels que la pharmacie, les dispositifs médicaux, la biotechnologie, l’agroalimentaire, la médecine vétérinaire, etc.
Cette expérience a contribué à renforcer nos connaissances en matière d’exploitation des données et à nous conforter dans l’extension de notre expertise à la sécurisation de la qualité des données à travers la gestion des 5 dimensions bien connues de la qualité des données.
Les 5 dimensions de la qualité des données
- Cohérence (conformité dans la représentation et validité dans le sens pour la cohérence entre les ensembles de données)
- Extensibilité (exhaustivité et couverture ou suffisance aux fins du projet)
- Fiabilité (exactitude et précision pour une représentation fidèle des informations collectées)
- Pertinence (type de données approprié pour la requête de recherche ou la stratégie d’analyse)
- Rapidité (disponibilité des données au bon moment pour la bonne personne pour la prise de décision)
Définition des exigences en matière de données :
Il est essentiel bien déterminer, dès l’origine du projet, les données requises et leur nature, en particulier car certains de ces éléments participent directement à la génération de preuve.
- Collecte ou génération de données : obtenir des données reflétant la réalité observée.
- Gestion et traitement des données : y compris les transferts, la normalisation et le nettoyage des données.
- Publication de données : mettre les données à la disposition des consommateurs de données.
- Obtention et agrégation de données : association de données auprès d’un ou de plusieurs vendeurs.
- Tests et acceptation : évaluer l’adéquation des données fournies aux besoins prévus.
- Exploitation des données : données de prédiction pour prendre en charge une activité spécifique, par exemple une analyse.