Data Factory

La capitalisation d’un projet Data repose sur la stratégie mise en place, la gouvernance des données définie et l’apport d’une compréhension des activités en mode Data Centric avec la transformation digitale de l’entreprise. Un partenaire de confiance sait accompagner sur ces étapes clés, mais il convient surtout d’approfondir ces enjeux de manière opérationnelle pour ainsi matérialiser le produit Data attendu.

 

Avec son Plan d’Accélération Data, Data Factory, onepoint souhaite exprimer sa polyvalence à répondre à tous les besoins propres à une Data Platform moderne comme à des architectures Big Data plus classiques.

Plan d’Accélération Data - Data Factory

Data Engineering

Toute entreprise qui industrialise ses projets Data ne saurait se soustraire aux problématiques d’ingestion, de transformation et d’exposition de ses données pour des utilisations plus poussées.

Ces expertises sont appelées par le Data Engineering et visent à assurer que les sources soient lues, que les données soient exploitables et qu’elles soient transmises aux consommateurs en fonction de leurs besoins exprimés.

Analytics & BI

Les utilisateurs ont besoin d’exploiter les données en fonction de leurs cas d’usages. Classiques, mais fondamentales, les technologies analytics et de reporting sont en constante évolution pour pousser au maximum la faisabilité fonctionnelle des analyses sur des environnements techniques toujours plus complexes.

Être capable d’implémenter une solution analytique et de Business Intelligence est une compétence importante.

Cependant, pouvoir extraire tout le sens de la Data servie, en comprendre tous ses enjeux et surtout les faire comprendre à ses interlocuteurs sont un autre panel de qualités. Il n’est pas trop présomptueux de dire que ces enjeux justifient toute la démarche de construction d’un système de reporting.

Data Storytelling

L’exploitation des données étant devenue incontournable en entreprise, il est capital de démocratiser l’univers de la data. L’utilisation des données et des outils associés peuvent sembler complexe pour un néophyte.

Aussi, le Data Storytelling permet de transmettre une idée de manière simple en racontant une histoire autour la donnée.

Data Management

Enfin, parce que les infrastructures de données de toute entreprise sont en constante évolution pour s’adapter aux besoins des utilisateurs, il est nécessaire de définir, d’implémenter et de suivre en continu le Data Management.

Celui-ci reste en effet le meilleur garant d’une évolution saine de la plateforme pour éviter les data swamps et garder des pipelines et bases de données saines et maintenables.

Nos références

 

Étude et développement d’un Data Mesh pour une entreprise de services postaux

Contexte et besoin

- Cette entreprise de services postaux est une des entreprises les plus anciennes de France. Forte de son expérience, elle a toujours su s’adapter pour rester performante et intéressante pour les clients, quitte à se diversifier fortement. Aujourd’hui, cette même soif d’adaptabilité anime toujours cette entité y compris dans la gestion de sa donnée.
- Gênée par des problématiques d’accessibilité de la donnée, ses équipes peinent à répondre efficacement aux nouveaux besoins émergents. Ce pain point a poussé les équipes à développer de multiples Data Mart et puits de données, réglant localement le problème mais creusant l’écueil de la perte de sens et de propriété de la donnée. Plusieurs fois répliquées, la donnée devient incomprise et impliquent des inconsistances et des problèmes de qualité de donnée. Le tout ne faisant que renforcer la croissante complexité du maintien de cet écosystème.
- Dans ce contexte, un chantier de rationalisation devait ainsi survenir pour adresser le problème avant qu’il ne devienne hors de contrôle.

Solution

- Nous fûmes vite collectivement convaincus de la valeur qu’un Data Mesh pourrait apporter à cette situation en apparence inextricable. Le chantier le plus urgent était d’apporter une réponse au manque d’ownership de la donnée à l’échelle de la plateforme. Recueillant les besoins, onepoint put discuter avec les équipes clientes pour définir une architecture organisationnelle avec de nouveaux domaines de données clairement définis. Des domaines de données responsables de la donnée qu’ils produisent et traitent permettent de mieux conserver la maîtrise de cette dernière.
- Toutefois, le spectre de la Data Replication compulsive n’était pas tout à fait adressé. La définition et l’implémentation d’une Data Marketplace sur laquelle les équipes pourraient récupérer les données leur étant d’intérêt permit un gain en autonomie et une meilleure cohérence globale de la plateforme.
- Pour alimenter cette plateforme, l’approche Data As A Product fut appliquée à tous les domaines afin de garantir la consommation efficace de la donnée.
- Enfin la gouvernance fédérée permit aux domaines d’être souverains tout en respectant les règles de la plateforme. L’implémentation de ce processus passa par de nombreuses sessions de design et d’acculturation des équipes aux intérêts et forces de l’approche Data Mesh.

Résultat

Onepoint pu livrer à ce client une feuille de route consignant tous les aspects nécessaires à la bonne conduite de l’implémentation de ce Data Mesh. Onepoint pu également intervenir en continu dans la mise en place et le run continu de cette plateforme.

 
 

Construction du data storytelling pour une entreprise publique leader du marché des énergies en France

Contexte et besoin

- Ce client présente de nombreuses équipes de Data Analysts expérimentés. Toutefois, à long terme, l’entreprise remarqua que les analystes se perdaient parfois parmi le reporting automatique dont ils avaient l’habitude. Le reporting évoluant assez peu mais les activités et les clients étant fort changeant dans leur profil et habitudes de consommation.
- Pour mieux comprendre ses phénomènes et gagner en flexibilité en général, il fit appel à onepoint pour aider ses équipes à participer au rafraîchissement de son storytelling.

Solution

- Afin de favoriser la visibilité, la compréhension et la mémorisation des données exposées, onepoint agit méthodiquement avec lui pour définir et comprendre l’audience cible, établir une stratégie de contenu pour cibler les questions qui auront à être répondues grâce à ces visuels et enfin à structurer la narration et les interactions afin d’aboutir à la transmission sans pain points du message souhaité.
- Onepoint accompagna également à un benchmark des outils de reporting et de Data Storytelling afin de pouvoir sélectionner le plus pertinent pour les besoins en question.
- Enfin, au-delà des études théoriques, onepoint accompagna les équipes internes à développer leurs propres visualisations en leur faisant profiter de leur expérience dans le domaine.

Résultat

Le résultat permit d’émuler les équipes clientes et de leur faire gagner en versatilité car elles purent être confrontées à des choix de visualisation nouveaux et ambitieux permettant au message d’être délivré avec un plus grand impact permettant ainsi une meilleure compréhension.

 
 

Conduite d’une étude sur la sécurisation et modalités d’implémentation pour un acteur international majoritaire du secteur des Assurances

Contexte et besoin

Dans le contexte d’une diversité technologique grandissante, d’une utilisation massive des systèmes distribués et d’une complexification des mécanismes d’authentification, celui-ci a souhaité se faire accompagner par onepoint pour identifier les grandes tendances de sécurisation ainsi que le détail de leur implémentation.

Solution

- Pour cela, onepoint commença par réaliser un audit des solutions utilisées par ce client et plus particulièrement au niveau de leur sécurité et usage par les utilisateurs.
- L’équipe onepoint sut capitaliser sur ses expériences et sur sa capacité de recherche pour identifier et comprendre les catégories technologiques majeures de cette entité, notamment sur Kafka, Snowflake et ses APIs.
- L’audit et la recherche permit à l’équipe de onepoint de pouvoir proposer des améliorations implémentées par la suite par les équipes clientes.

Résultat

- Les recommandations de onepoint permirent à ce client d’avoir un avis franc sur la qualité de la sécurité de ses infrastructures Data.
- Parmi les recommandations proposées par onepoint sont notamment présentes la centralisation de la gestion des utilisateurs dans une solution SaaS cloud, la sécurisation de cluster Hadoop avec l’ajout de Ranger, Knox et Alas mais aussi la sécurisation de Kafka via SASL Kerberos et SSL mutuel.

 

En savoir plus

Contacts