Construire un socle de données commun
Vos données sont réparties entre ERP, CRM, applications métier, équipements et fichiers. Les rapprocher, comprendre leur origine et leur donner des définitions communes permet de produire des indicateurs cohérents et de limiter les extractions manuelles.
Altodia vous accompagne pour concevoir une plateforme data adaptée à vos volumes, à vos usages et à vos contraintes d’exploitation. Nous partons des besoins des équipes pour définir les données à collecter, la qualité attendue et la fréquence de mise à jour utile.
Notre accompagnement Big Data
- Stratégie et architecture data — cartographier les sources, prioriser les usages et choisir une architecture data warehouse, data lake ou lakehouse. L’organisation des responsabilités, éventuellement selon une approche data mesh, complète les choix techniques.
- Collecte et intégration — connecter les sources métier, les flux IoT et les journaux applicatifs ; construire des pipelines ETL/ELT en batch ou en streaming selon le besoin.
- Qualité et traçabilité — définir les règles de contrôle, suivre les transformations et mettre en place un catalogue, un glossaire et des responsables de données.
- Analytique et restitution — préparer des données et des indicateurs partagés pour le reporting, les tableaux de bord et l’analyse en libre-service.
- Gouvernance et sécurité — organiser les droits d’accès, la classification et les durées de conservation avec vos équipes métier, IT et conformité.
- Exploitation et maîtrise des coûts — superviser les pipelines, traiter les incidents et ajuster le stockage et les traitements aux besoins réels.
Des usages concrets
- Unifier les données commerciales et opérationnelles pour partager les mêmes indicateurs entre directions.
- Alimenter des tableaux de bord à la fréquence nécessaire aux décisions.
- Rendre les données accessibles aux équipes d’analyse et aux applications via des interfaces documentées.
- Préparer des jeux de données fiables pour les futurs projets d’intelligence artificielle.
Avancer avec des résultats mesurables
Nous démarrons sur un périmètre de sources et d’utilisateurs défini. La qualité des données, leur disponibilité, le temps de préparation des analyses et le coût des traitements permettent de mesurer les progrès avant d’étendre la plateforme.
Vous souhaitez ensuite développer des modèles de prévision, de classification ou de recommandation ? Découvrez notre accompagnement en intelligence artificielle.
Parlons de votre plateforme data et du premier usage à simplifier.
