Offre Data du Groupe Kanbios
De la stratégie à l'industrialisation, accompagner les transformations Data & IA des grands comptes.
+29%
de CAGR attendu sur le marché mondial de la data analytics d'ici 2030
302 Md$
de marché estimé en 2030 sur la data analytics au niveau mondial
67%
des organisations ne font pas totalement confiance aux données utilisées pour décider
La chaîne de valeur
1
Collecter la donnée
Cloud, datalake, entrepôts, CRM, ERP, sources métier
2
Structurer & fiabiliser
Qualité, gouvernance, modèles, couche sémantique
3
Piloter & décider
BI, data viz, IA analytique, indicateurs activables
Nos offres
Une offre end-to-end
Décider
01
Conseil stratégique
Feuille de route Data & IA
Définir une trajectoire data réaliste, priorisée et alignée avec les enjeux métiers.
En savoir plus →02
Achats & sélection
Accompagnement AO / Sélection intégrateur
Sélectionner le bon partenaire technologique avec un processus objectivé et sécurisé.
En savoir plus →Exploiter
05
Exploitation & amélioration continue
Run Data
Garantir la continuité, la qualité et l'amélioration continue des traitements data existants.
En savoir plus →06
Pilotage métier
BI & aide à la décision
Transformer les données en outils de pilotage fiables, lisibles et adoptés par les métiers.
En savoir plus →Gouverner & préparer l'IA
07
Règles & rôles
Gouvernance Data
Mettre en place règles, rôles, rituels et outils pour produire et utiliser des données fiables.
En savoir plus →08
Capital documentaire
Knowledge Management
Transformer le capital documentaire et les savoirs en base de connaissance fiable et exploitable.
En savoir plus →09
Passage à l'échelle IA
Préparation des infras Data pour l'IA
Rendre données, documents et plateformes prêts pour des cas d'usage IA industrialisables.
En savoir plus →Delivery
La Factory Data Kanbios
30 profils
Une usine de build & run data mobilisant profils, expertises et technologies matures. Une chaîne en 5 étapes : Cadrer · Construire · Industrialiser · Opérer · Améliorer. Un socle PMO Data & Knowledge transverse pour industrialiser de bout en bout.
Références
Nos références
CIBTP
Feuille de route data groupe
Accompagnement DSI & COMEX pour structurer les priorités data, cadrer les besoins des caisses et préparer la trajectoire d'évolution de l'écosystème data groupe.
Décider
CAPEB
Stratégie Data & IA Réseau
Recensement et priorisation de plus de 100 cas d'usage pour construire une roadmap réaliste, mutualisable et adaptée à des entités aux maturités hétérogènes.
Décider
IQVIA
Trajectoire data santé / life sciences
Structuration d'une trajectoire data dans un environnement réglementé, avec enjeux de qualité, conformité, analytics métier et valorisation de données sensibles.
Décider
CIBTP
Sélection partenaire Modern Data Stack
Appui à la DSI et à l'équipe data dans la rédaction du RFP, l'analyse des réponses et la sélection du partenaire chargé du développement de la future Modern Data Stack.
Décider
Carrefour
Infrastructure data retail
Centralisation de données dispersées, infrastructure traitant +20 Md de lignes/jour, workflows industrialisés et reporting BI sur Looker.
Construire
Colisée
Modern Data Stack finance & performance
Stack data moderne pour automatiser le calcul des KPI financiers et opérationnels, consolider les données du groupe et préparer l'extension aux filiales européennes.
Construire
Engie Digital
Data platform ETL Databricks
Refonte d'une plateforme data avec création d'un ETL, architecture AWS / Databricks, industrialisation de dashboards Power BI et optimisation des coûts de run.
Construire
Carrefour
SAP Sécurisation post-migration
Analyse des ruptures de données après migration SAP, mise en place de contrôles automatisés, tables de conversion et dashboards de suivi des anomalies métier.
Migrer
Unédic
Modernisation du SI data
Refonte de la chaîne data autour d'un modèle en étoile, contrôle qualité, traitements quasi instantanés et accompagnement des équipes BI vers des pratiques DataOps.
Migrer
Engie Digital
Run, performance & coûts
Industrialisation de flux data et dashboards pour 30 clients dans 5 pays, suivi des traitements, amélioration continue et réduction des coûts de run par 4.
Exploiter
Allianz
Industrialisation assets data science
Développement, documentation et fiabilisation d'un Feature Store interne pour centraliser les variables ML, renforcer la maintenabilité et faciliter la réutilisation entre équipes.
Exploiter
CIBTP
Infocentre & reporting Power BI
Infocentre de +900 rapports pour les caisses, forte volumétrie d'usage, optimisation des requêtes et amélioration de la qualité du reporting.
Exploiter
Cedrus Partners
Reporting financier automatisé
Automatisation de la génération de rapports financiers Power BI → PowerPoint, avec un moteur scalable pour produire des reportings clients industrialisés.
Exploiter
Air France-KLM
Modélisation prédictive métier
Modèles prédictifs pour le revenue management, le network planning et la Customer Lifetime Value, avec pipelines et cadre d'évaluation des performances.
Exploiter
Octopus Energy
Analyse churn & scoring client
Analyse des causes de churn et scoring client sur Databricks pour prioriser les actions de rétention et piloter la qualité de la croissance.
Exploiter
IPECA
Gouvernance data unifiée
Structuration des rôles, RACI, comitologie, habilitations, standards qualité, certification des KPI et registre des rapports.
Gouverner & préparer l'IA
Colisée
Gouvernance KPI finance & perf
Structuration des indicateurs financiers et opérationnels, accompagnement des équipes pour garantir autonomie, qualité et adoption.
Gouverner & préparer l'IA
BNP ERE
Capital documentaire SharePoint
Recensement, qualification et organisation des sources : taxonomie, règles de qualité, droits d'accès, base documentaire fiable.
Gouverner & préparer l'IA
IPECA
Registre des rapports & KPI certifiés
Formalisation du processus cible : recueil des pratiques, registre des rapports, règles de publication et certification des indicateurs.
Gouverner & préparer l'IA
BNP ERE
Préparation documentaire pour l'IA
Documents, métadonnées, droits et flux structurés pour rendre le socle exploitable par les usages IA, dans un cadre sécurisé.
Gouverner & préparer l'IA
IQVIA
AI readiness données santé
Préparation de données santé pour usages analytiques et IA : qualité, traçabilité, conformité, sécurité et exploitation de données sensibles.
Gouverner & préparer l'IA
MCS
Plateforme de suivi d'atelier
Traçabilité temps réel par code-barres et tablettes, planning livraisons centralisé et socle data pour pilotage KPIs — préparation à l'IA sur une usine de traitement de surface métallique.
Construire
AFDAS
Service API métiers ROME
Bascule d'un pipeline batch d'analyse ROME vers un service à la demande (Azure Durable Functions + Azure OpenAI), rendant le back-office AFDAS autonome dans la mise à jour des fiches métiers.
Construire
BNP PF Cetelem
Personal Coach — chatbot IA parcours crédit
Agent conversationnel multi-agent (architecture supervisor + guardrails déterministes + Mistral on-premise) embarqué dans le parcours de souscription pour réduire l'abandon et automatiser la simulation.
Exploiter
Air France-KLM
Élasticité Leg — Network Planning
Modélisation de l'élasticité du remplissage et du revenu (RASK) selon les évolutions de capacité par leg, pour outiller le Network dans la construction de la planche de vol saisonnière.
Exploiter
Air France-KLM
Customer Lifetime Value marketing
Modèle CLV incluant billets, options et fidélité Flying Blue pour optimiser segmentation, allocation budgétaire des campagnes et priorisation des actions de fidélisation.
Exploiter
Air France-KLM
SeatReco — recommandation de sièges
Deux modèles ML (SaaS + Seat Recommender) pour automatiser l'affichage du plan cabine et personnaliser les recommandations de sièges, afin d'augmenter la conversion et le revenu ancillaire.
Exploiter
CIBTP
Plateforme data & API management
Conception et déploiement d'une plateforme data moderne (Snowflake / dbt / Fivetran / DataGalaxy / Power BI) et d'une plateforme d'API management (Gravitee) pour 450 utilisateurs sur 9 caisses régionales, avec migration des infocentres legacy.
Construire
Nos convictions
Du stockage au pilotage métier : une nouvelle phase de maturité
La data entre dans une nouvelle phase de maturité : elle ne vise plus seulement à collecter ou visualiser l'information, mais à créer une capacité de pilotage métier.
Être data driven, c'est prendre de meilleures décisions, les challenger par les faits et mesurer leurs résultats dans le temps. Cela suppose de dépasser les dashboards statiques pour concevoir des outils ciblés, fiables et alignés avec les vrais enjeux opérationnels.
La valeur vient moins du volume d'indicateurs que de leur capacité à éclairer l'action et à améliorer la performance.
De la data fiable à la décision augmentée : le rôle accélérateur de l'IA
L'IA accélère la modernisation, la documentation et la génération d'indicateurs. Elle ne remplace pas la nécessité d'un socle data fiable : elle la rend plus critique encore.
Trois piliers :
- Data fiable (Pilier socle) — Réduire la dette legacy, moderniser les pipelines, fiabiliser les modèles, améliorer la qualité des données.
- Data lisible (Pilier sémantique) — Créer une couche sémantique, aligner les définitions métier, rendre les indicateurs compréhensibles et contextualisés.
- Data activable (Pilier IA & usage) — Déployer le pilotage temps réel, faciliter l'adoption métier et augmenter la décision avec l'IA analytique.
Notre conviction : pas d'IA performante sans data fiable, ni de transformation data durable sans adoption métier.