Data Engineering
Aujourd’hui, les entreprises collectent, stockent et exploitent un volume croissant de données provenant de sources de plus en plus variées.
Il devient donc nécessaire de mettre en place au sein des organisations une infrastructure de données résiliente, interconnectée et robuste.
En exploitant cette infrastructure de données, les entreprises peuvent non seulement aller chercher plus de croissance, mais aussi affiner leurs processus via une logique d'optimisation continue pour répondre aux exigences d’aujourd’hui et affronter les défis de demain.
Parmi les enjeux majeurs, nous vous accompagnons dans la gestion efficace de gros volumes de données, l’optimisation de vos coûts d'infrastructure et nous nous assurons que vos solutions technologiques s'alignent avec vos objectifs stratégiques.
Une infrastructure moderne et scalable pour vos besoins applicatifs
Conception de modèles de données adaptés (data modelling)
Définition des besoins métier et conception des modèles de données sur mesures au sein de votre écosystème.
Cette approche garantit une structuration optimale des données, facilitant leur exploitation à grande échelle tout en répondant aux exigences de performance et de flexibilité.
Développement d’architecture Cloud
Réalisation d'audit technologique pour évaluer l'infrastructure existante, accompagné d'une analyse approfondie des flux de données.
Basé sur les constats tirés de cette première phase, mise en place d'architectures scalables et résilientes, capables de s'adapter à la croissance des volumes de données et des besoins de l'organisation.
Mise en place de Data Lake, Data Warehouse ou Data Lakehouse
Implémentation de solutions d'entreposage les plus adaptées à vos besoins spécifiques, garantissant une gestion optimale des coûts (billing) grâce à des stratégies de stockage et de traitement des données rationalisées.
Pipeline As A Service
Optimisation des flux de données entre les outils tiers et l’infrastructure interne pour maximiser la fluidité et l’efficacité des processus d’ingestion des données.
Configuration d’ETL clef en main
Sélection et configuration des meilleures technologies ETL (Extract, Transform, Load) en fonction des besoins spécifiques de centralisation des données.
Data Ops
Mise en oeuvre des méthodes CI/CD (Continuous Integration / Continuous Deployment) pour accélérer les cycles de développement et de gestion de l’infrastructure. En intégrant les bonnes pratiques DataOps, la vélocité des builds et l’administration de l’infrastructure sont optimisés.
45 managers et consultants
Des sujets d’expertise variés
Modéliser vos données
Collecter les besoins
- Organisation de sessions de travail avec les équipes métier pour recueillir les besoins en matière d’exploitation de données afin de concevoir des modèles de données adaptés
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Prototyper
- Utilisation d’outils de modélisation pour créer des prototypes de modèles de données qui peuvent être testés et validés rapidement avant leur déploiement à grande échelle
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Documentation rigoureuse
- Élaboration d’une documentation détaillée des modèles de données pour assurer une compréhension claire et une utilisation cohérente par toutes les parties prenantes
Développer une Architecture Cloud
Auditer l’existant
- Réalisation d’un audit détaillé de l'infrastructure existante pour évaluer les capacités et l'interopérabilité des services en place
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Designer des solutions flexibles
- Définition des architectures cloud évolutives qui peuvent croître avec les besoins de votre entreprise
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Migrer vers le cloud
- Développement des stratégies de migration adaptées à votre contexte en minimisant les interruptions de service
Implémenter une plateforme pour héberger vos données
Sélectionner des solutions de stockage
- Sélection de solutions de data warehouse, data lake ou data lakehouse les plus adaptées en fonction des besoins spécifiques de votre entreprise
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Gérer les coûts d’infrastructure
- Mise en place des systèmes de surveillance et d'optimisation des coûts pour gérer efficacement les dépenses liées au stockage des données
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Intégrer vos donnée de manière continue
- Développement de processus d'intégration continue pour automatiser l’ingestion des données tout garantissant une accessibilité optimale
Pipeline As A Service
Automatiser les flux de données
- Configuration de pipelines automatisées pour faciliter le transfert des données entre différents systèmes tiers et votre infrastructure
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Surveiller les flux
- Implémentation d’outils de surveillance en temps réel pour assurer la fluidité et la fiabilité des flux de données
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Optimiser les performances
- Analyse et ajustement des pipelines pour améliorer la performance et réduire les délais de traitement des données
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Former les équipes
- Formation des équipes internes à l'utilisation des pipelines, en s'assurant qu'elles puissent effectuer des ajustements si nécessaire
Mettre en oeuvre une stratégie Data Ops
Mettre en œuvre les principes de développement continu
- Application des principes de l'intégration et du déploiement continus pour automatiser les processus de build, test, et déploiement des infrastructures data.
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Gérer la gouvernance
- Utilisation des outils pour suivre les modifications apportées à l'infrastructure et garantir une gouvernance cohérente
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