[ame="http://www.youtube.com/watch?v=d_W6BvnQw4M&feature=share&list=UUbtB3ctEc8hKSOiKqr0PPBQ"]Vidéo YT - La Paroles aux Experts - Juillet 2013[/ame]En partenariat avec Le Club des Acteurs de la Performance Publique
Daniel Shum, Responsable des ventes Support Analytics, Hong Kong Efficiency Unit Marcel Lemahieu, Business Solution Manager, SAS EMA Center of ExcellenceDans le souci d'améliorer l'efficacité des services au public, la Hong Kong Efficiency Unit a créé son centre d'appels '1823' afin d'enregistrer les réclamations des citoyens. Avec 300 000 plaintes déposées chaque année, le centre d'appels s'est rapidement trouvé dépassé face à l'orientation des demandes vers les services concernés en charge des réponses et du suivi.
Lorsque le centre d'appels a atteint le seuil du million de réclamations recueillies, l'Efficiency Unit a pris conscience qu'il lui fallait un moyen plus efficace pour faire face à ces big data (volumétries des données, format des données, données textuelles…).
L'Efficiency Unit a alors choisi SAS® Visual Analytics pour son architecture 'in-memory haute performance' qui permet d'explorer des quantités massives de données, d'étudier les corrélations entre les informations recueillies et de déployer rapidement les rapports via le web et sur des tablettes (iPad ou Android).
« Nous rendons service aux citoyens, et ce, de manière plus efficace et dans des délais réduits », explique W.F. Yuk, Directeur adjoint de l'Efficiency Unit. « Moins nous passons de temps à traiter et analyser les données, plus nous pouvons en passer à mieux comprendre les problèmes.»
D'un mois à quelques minutes de traitement
Sur les 100 employés de l'Efficiency Unit, 10 analystes ont été affectés pour plusieurs années à l'analyse des données publiques, au moyen des logiciels SAS. Avec cette quantité massive de données, ils avaient besoin d'outils efficaces et efficients pour accomplir leur mission.
« Traditionnellement, préparer une étude sur un thème de la vie sociale nécessite un travail important de sélection des données, de détection du thème de la réclamation, de sélection des informations et de choix de la méthodologie d'analyse. Et l'exécution de chaque analyse peut nécessiter quelques heures voire parfois même la journée », explique W.F. Yuk. « Si les données choisies ne sont pas de bonne qualité, beaucoup de temps peut être perdu ». Une étude plus complexe peut même prendre jusqu'à un mois avant mise à disposition des résultats.
« Grâce à l'analytique in-memory, l'Efficiency Unit dispose des résultats de ses analyses en quelques minutes – et non plus en heures ou jours comme auparavant. Grâce aux analyses de corrélations, les résultats obtenus sont plus fiables et plus complets. Désormais nos collaborateurs n'ont plus à faire de travail de préparation long et fastidieux. »
Un des résultats de ce travail sur l'amélioration de l'information pour la prise de décision a été la mise en place par l'Efficiency Unit du projet « Barrier-Free » qui a pour objectif de favoriser l'accessibilité des personnes âgées, des handicapés et des enfants dans les lieux publics.
En utilisant les données démographiques et géographiques du département du recensement et des statistiques, les analystes peuvent recommander, par exemple, les meilleurs emplacements pour installer de nouveaux ascenseurs.
Pour plus d'informations, pour une démonstration interactive de SAS® Visual Analytics ou si vous avez besoin d'échanger avec un expert, n'hésitez pas à contacter :Jérôme Cornillet, Responsable de l'offre SAS® Business Analytics chez SAS France
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