BNP Paribas
Le département Climate Analytics & Alignment de BNP Paribas faisait face à des défis liés à la qualité et à la fiabilité des données environnementales et financières nécessaires pour des décisions stratégiques éclairées. Les incohérences dans les méthodes de calcul de la performance environnementale et la nécessité d’évaluer l’impact des variables environnementales sur les performances financières compliquaient ces analyses.
Notre stratégie
Nous avons commencé par mener des analyses exploratoires pour assurer la qualité des données, utilisant Excel pour identifier les anomalies initiales. Ensuite, nous avons employé des technologies avancées telles que Python et SQL pour développer des modèles statistiques complexes, évaluant les impacts des variables environnementales sur les performances financières. Enfin, nous avons utilisé la visualisation de données pour communiquer clairement les résultats, permettant une compréhension approfondie et une prise de décision stratégique basée sur des données solides.
Analyse de données
Dashboard
Machine learning
Qualité de données
Tableau Software
Power BI
Web analytics
SQL
Gestion de projet
SAS
Google Cloud Platform
Python
Résultats
Amélioration significative de la qualité des données, augmentant la fiabilité des analyses pour des décisions stratégiques.
Identification et correction des incohérences dans les méthodes de calcul de la performance environnementale. Apport de recommandations stratégiques basées sur des données solides pour améliorer les pratiques de durabilité de BNP Paribas.
