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1. Data collection & data quality :
collecter les données exhaustives, fiables et exploitables.
4. Data analytics :
comprendre les enjeux du marketing et analyser les données afin d'extraire de l'information utile.
2. Data engineering :
mettre en place l'architecture technique et automatiser des flux des données.
5. Data science :
appliquer le machine learning pour la segmentation et personnalisation avancée.
3. Data visualisation & reporting :
créer des rapports personnalisés et des tableaux de bord interactifs.
6. Data activation :
tester, valider et industrialiser les use cases qui apportent une valeur ajoutée.
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2. Data engineering :
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3. Data visualisation & reporting :
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4. Data analytics :
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