Cabinet d'ingénierie Data Enterprise
Nous sécurisons, optimisons et industrialisons les environnements Teradata, Snowflake, dbt et Data Vault. Nous intégrons l'intelligence artificielle là où elle produit une valeur mesurable, avec la gouvernance exigée par les grandes organisations.
Environnements à forte exigence
Expertises
Une équipe capable d'intervenir sur l'architecture, l'exploitation, la performance, la gouvernance et l'industrialisation.
Vantage, architecture, workload management, performance SQL, administration, sécurité, haute disponibilité, PRA et montées de version.
Découvrir l'expertise Teradata →Architecture, gouvernance, sécurité, FinOps, observabilité et industrialisation des produits de données cloud.
Découvrir l'expertise Snowflake →Modèles maintenables, tests, contrats, documentation, CI/CD, lineage et operating model analytique.
Découvrir l'expertise dbt →Historisation, auditabilité, automatisation, Raw Vault, Business Vault et couches de consommation.
Découvrir l'expertise Data Vault →Data Copilot, recherche augmentée, automatisation de l'ingénierie, détection d'anomalies et gouvernance des modèles.
Comprendre la valeur IA →Évaluation indépendante de la performance, des risques, des coûts, de la sécurité et du modèle opérationnel.
Découvrir l'audit →Notre différence
Chaque mission est cadrée par un expert, reliée à un risque ou à un résultat attendu, puis suivie avec des indicateurs compréhensibles par la DSI.
Le besoin est challengé avant toute proposition de solution ou de profil.
Des intervenants qui connaissent les contraintes de production et de gouvernance.
Standards, documentation, transfert de compétences et réduction de la dépendance.
Accès, traçabilité, évaluation et contrôle des coûts intégrés dès le cadrage.
Offres
Chaque offre dispose d'un périmètre, de livrables et de critères de réussite explicites.
Architecture, performance, sécurité, exploitation, coûts, gouvernance et plan d'actions priorisé.
Stabilisation des workloads, réduction des temps de réponse et sécurisation de l'exploitation.
Standards de développement, tests, CI/CD, observabilité, automatisation et gouvernance.
Identifier, prototyper et mesurer un cas d'usage IA connecté à vos données en environnement contrôlé.
Méthode
Une démarche progressive qui réduit l'incertitude avant d'engager l'industrialisation.
Objectifs, risques, utilisateurs, contraintes et indicateurs de réussite.
Données, architecture, workloads, processus et modèle de gouvernance.
Prototype ou analyse ciblée pour vérifier la valeur et les hypothèses.
Sécurité, automatisation, supervision, documentation et exploitation.
Qualité de service, adoption, coûts, performance et amélioration continue.
Ressources DSI
Architecture, gouvernance, performance, operating model et création de valeur.
Un cadre de décision concret pour évaluer les données, la gouvernance, la sécurité, l'architecture et le modèle opérationnel avant d'industrialiser un cas d'usage.
Lire l'article complet →Prioriser les actions qui améliorent stabilité, temps de réponse et maîtrise des coûts.
Lire l'article →Le modèle opératoire, les contrôles et les standards attendus par une DSI.
Lire l'article →Mettre la consommation, la responsabilité et la valeur dans la même boucle de pilotage.
Lire l'article →Partagez-nous votre contexte. Un expert vous répond avec une première lecture technique, pas avec une liste de CV.
