• Capacité à ingérer et traiter des milliards d’enregistrements en quasi temps réel.

• Architecture scalable permettant d’ajuster dynamiquement les ressources selon la charge.

• Utilisation d’algorithmes prédictifs pour anticiper les pannes, les tendances de consommation ou la churn analysis.

•  Détection automatique d’anomalies et identification des patterns complexes invisibles à l’œil humain.

• Automatisation des rapports et réduction du temps d’analyse.

• Aide à la priorisation des actions via des insights générés automatiquement.

• Corrélation intelligente entre les données clients et services pour mesurer la performance et l’efficacité de bout en bout.

• Recommandations dynamiques pour optimiser les investissements.

• Intégration fluide avec les systèmes existants (CRM, billing, Ticketing, .).

• Connecteurs natifs vers diverses sources (bases SQL, API, data lakes,…).

• Accélération de la transformation digitale et de la culture data-driven.

• Différenciation concurrentielle grâce à une exploitation intelligente et proactive des données.