Contexte et défis
Aujourd’hui, la grande majorité des équipes métiers s’appuie sur une suite de systèmes IT pour le stockage, l’utilisation et l’interaction avec leurs données. La capacité à tirer une plus grande valeur de ces données et de casser les silos joue un rôle central dans la réussite des entreprises les plus performantes. Avec la prolifération des sources de données, il devient essentiel pour chaque cas d’usage de dépendre d’un ensemble de données de haute qualité qui fournit des informations cohérentes aux différentes équipes métiers. Ceci tout en respectant une série de contraintes informatiques, comme les bonnes pratiques d’architecture, la capacité de stockage, l’utilisation de la mémoire et la stratégie technologique.
La Data Platform sert de hub central où convergent les données structurées et non structurées, les processus de gestion Data, les équipes support et la gouvernance qui s’y rattachent. Cette plateforme constitue une base commune pour répondre aux exigences des parties prenantes de l’entreprise, en rationalisant la création d’un parcours unifié pour chaque élément d’information, de son origine à son application finale. Il s’agit de l’élément central, agissant comme la source unique de vérité pour toutes les informations de l’entreprise, accélérant le développement de cas d’usage et améliorant l’expérience utilisateur.
Notre approche
Nous proposons une palette d’offre de services pour soutenir les phases de conception, de construction, de mise à l’échelle et d’exploitation de plateformes de données modernes:
- Architecture : Décrire les composants nécessaires à l’extraction, à l’ingestion, au stockage, à la transformation, à la visualisation et à la gestion des modèles de Machine Learning
- Sélection des solutions cloud : Aider à la sélection de solutions adaptées, adressant l’ensemble de la chaîne de valeur des données, en commençant par les fournisseurs de cloud (Google, Amazon, Microsoft…)
- Collecte de données : Tiré par les cas d’usage métiers, identifier les objets de données nécessaires et les sources de données brutes correspondants, puis construire les Data catalog permettant d’assurer la traçabilité et la bonne compréhension de chaque objet de données
- Contrôle de la qualité des données : Contribuer à la maîtrise de la qualité des données par la mise en place de tests systématiques des dimensions qualité (fraîcheur, complétude, validité, cohérence), couplés à des alertes et une répartition efficace des tâches de remédiation
- Conception de Core Model : Concevoir un modèle de données par domaine, couvrant les objets les plus utilisés par les cas d’usage métier. Soutenir la mise en place d’une BI en libre-service et réduire ainsi les efforts de développement pour de nouveaux cas d’usage
- Développement agile et Data product management : Aider à adapter le cadre des méthodes Agile aux processus quotidiens et mettre en place les modes de collaboration entre les équipes Data, les équipes métiers et les parties prenantes IT
- MLOps et DataOps : Concevoir et affiner les processus de CI/CD pour tous les produits Data, y compris la gestion du cycle de vie des modèles de Machine Learning
- Self-service BI : Déployer des artefacts de Business Intelligence (BI) pour une utilisation en libre-service par les équipes métier et former les équipes métier aux compétences techniques analytiques
- Gestion des droits des utilisateurs : Définir et mettre en œuvre une stratégie de partage de données conforme à la réglementation tout en offrant une visibilité aux utilisateurs finaux