Data Analytics · 2026

Dashboard Prédictif

Finance Group

91%

Précision

50 000

Points de données

12×

Alertes générées

Technologies

PythonLLMBI

Contexte

Sources de données financières dispersées, sans vue consolidée.

Problème

Analyse a posteriori et manuelle, détection tardive des signaux faibles.

Objectif

Centraliser les données dans un dashboard prédictif générant des alertes.

Solution UriaShift

Dashboard Python + modèles prédictifs + LLM pour l'interprétation contextuelle.

Workflow

Ingestion des données → modélisation prédictive → alertes sur seuils → restitution en dashboard.

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