Data
Management
Le data management est devenu une nécessité pour toutes les entreprises souhaitant maintenir un niveau de compétitivité élevé dans le monde économique actuel ou la course à la réduction du time-to-market s'est considérablement accrue.
Avoir une stratégie de Data mangement efficiente est la garantie d'avoir un éventail de donnée fiable, efficace et sécurisé.
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Pipeline Data Management
Les pipelines qui assurent l'ingestion, le traitement et l'extraction de l'ensemble de ces données dont la structure et le format n'est que rarement le même en raison par exemple de l'arrivée du Big Data qui permet de traiter des volumes de données encore plus conséquent avec des nouvelles structures et de nouveaux formats.
La catégorie la plus connue de pipeline est l'ETL (Extract, Transform, Load) qui permet l'ingestion de données en provenance de différentes sources, leurs traitements et transformations selon différents paramètres (nettoyage, mapping) puis la création d'un flux de données lisible et recevable vers la destination censée les exploiter.
L'objectif est précis: Assurer une ingestion et gestion de données fiables et optimisées pour une utilisation en temps réel ou batch.
L'utilisation d'un ETL permet donc de réduire les erreurs causées par la manipulation humaine et d'accélérer le temps de traitement des données.
Dans la plupart des cas, l'ensemble de ces données une fois traitées, sont déversées dans un Datawarehouse, il est donc primordial de bien choisir l'ETL qui effectuera l'ensemble de ces actions afin d'assurer un traitement de la donnée de façon optimisée afin que celle-ci puisse être facilement accessible et consommable par les utilisateurs et applications.
Avec l'arrivée du cloud, les ETL proposent de moins et moins de maintenance sur les versions on premise et nous oriente plutôt vers solutions ETL Cloud.
Datenscia vous accompagne ainsi sur ces sujets; qu'il s'agisse de la mise en place d'un ETL, de sa maintenance ou de la migration vers une solutions Cloud, des équipes d'experts se tiennent à votre disposition pour assurer ces migrations dans de bonnes conditions.
La gestion massive de ces données en provenance de diverses sources et provenances sous différents formats soulèvent des questions importantes : Comment les recueillir proprement ? Comment les stocker ? Comment les traiter puis les rendre accessibles au plus grand nombre ? Comment assurer l'intégrité de ces données ?
C'est à l'ensemble de ces interrogations que l'ETL permet de répondre et c'est en ce sens que les experts Datenscia vous accompagne.
Les enjeux autour de l'architecture Data
La complexité des enjeux Data auxquels font face les entreprises impliquent une étude approfondie des données existantes au sein de l'entreprise afin de s'orienter sur la meilleure solution en terme de gestion. Plusieurs modèles existent (MDM, ETL,EAI, EDI, ESB etc..) et il convient de s'entourer d'experts capables de procéder à un audit permettant de s'orienter vers la solution la plus en phase avec les besoins de l'entreprise.
Objectif: Assurer une ingestion et gestion de données fiables et optimisées pour une utilisation en temps réel ou batch.
Rationalisation des données
Audit global des données existantes, collecte massive des données et préparation des données pour améliorer la qualité, la fiabilité, la protection (anonymisation)`et la gouvernance.
Modéliser, mettre en qualité et piloter vos données et leurs cycles de vie.
Data Cleaning & Data Quality
Nettoyage, mapping et traitements (batch, temps réel, big data) afin d'en extraire une valeur propre, réutilisable et exploitable dans les Datalake et Data Warehouses des outils BI.
Des contrôles qualités sont ensuite effectués afin de s'assurer de la cohérence des données qui, le cas contraire, sont ensuite nettoyées et corrigées.
Datalake & Datawarehouse
Ingestion de données multi-sources vers un ETL ou pipeline de données dynamique (streaming) issues d’IoT, d’applicatifs ou de containeurs.
Cette centralisation permet une réutilisation facile et rapide par les métiers lorsque les data déversées dans un datalake ou datawarehouse.
Data Insights
Les insights récoltés grâce à ces analyses poussées permettent aux métiers d'orienter leurs stratégies, de prioriser les projets et de détecter rapidement et efficacement les opportunités susceptibles d'apporter de la croissance.
Nos solutions technologiques
Insights - Exemples de projets menés
Définition et mise en place d’une stratégie data : un projet stratégique qui vise à accompagner les entreprises dans leur transformation data. Cela implique l’audit de la maturité data, la définition d’un portefeuille priorisé de projets data, le choix des outils, des ressources et du modèle organisationnel
Mise en place d’un entrepôt de données (data warehouse) : un projet qui consiste à récolter l'ensemble des données provenant de différentes sources et formats afin de les traiter et les stocker dans un système centralisé.
Ainsi, l'ensemble des données est facilement accessible et utilisable par tous les décideurs au sein de l'entreprise.
Analyse de données : un projet qui implique l’analyse de données pour identifier des tendances, des modèles et des insights pour aider à la prise de décision.
Gestion des référentiels de données : un projet qui implique un travail autour des données de références et la mise en œuvre d'un Master Data Management (MDM).
Data Cleaning: Nettoyage de données et data quality management global au sein d'un grand groupe industriel: L'objectif est la suppression de l'ensemble des données incorrects ou inutilisables afin de rationnaliser l'ensemble des datas et améliorer la qualités de celles-ci.