Répondre aux exigences de performance les plus élevées tout en permettant l’intégration de volume de données en croissance exponentielle.
Qu'il s'agisse de Datawarehouse ou de Datalake, chaque modèle a pour finalité d’unifier les systèmes par une solution sécurisée répondant aux besoins analytiques ou opérationnels.
Par Data Integration, nous mettons en œuvre des traitements de données visant à transporter, consolider et mettre en qualité les données dans un espace de données centralisé.
L'enjeu consiste à préparer un socle de données prêt à l'utilisation.
Cette offre couvre les traitements de données ETL, ELT, temps réel ainsi que les architectures de services orientées événementiels.
Mettre en oeuvre la stratégie de transport de la donnée
Rationnaliser les données dans un espace centralisé
Moderniser les traitements de transport de la donnée
Exposer des données à haute valeur métier
Les besoins en Agilité confirment aujourd'hui la pertinence d’un Datalake au sein d'une entreprise souhaitant développer les axes d'innovation tels que les Data Sciences.
Les technologies Big Data apportent la promesse de relever les challenges de volumétries massives, de résilience et de vélocité des données.
Les cas d'usage sont aujourd'hui nombreux et applicables à tous les métiers.
Nous vous accompagnons dans la concrétisation de projets sur des socles technologiques éprouvés et pertinents pour répondre à ces nouveaux défis.
Définir et déployer le socle technologique d’un Datalake
Conseiller et concevoir une architecture de données
Implémenter l'intégration des données au sein de votre Datalake
Identifier, étudier et prototyper des cas d'usage stratégiques
Industrialiser vos projets Big Data
Basé sur le modèle DevOps, nous faisons collaborer des équipes autrefois cloisonnées (développement, exploitation) dans un seul but : accélérer le « time to market » applicatif. Le DataOps se construit sur les mêmes fondements et a pour objet d’intégrer l'ingénierie, l'intégration, la qualité, la sécurité et la confidentialité des données aux projets Data.
Convaincus que le DataOps est LE modèle pour s’assurer d’une bonne orchestration et de l’industrialisation d’un projet, nous avons construit toute notre approche sur cette méthode. Nous améliorons ainsi le cycle de vie des projets amenant agilité, qualité et visibilité business.
Concevoir le pipeline de données
Construire, intégrer et tester des flux de données
Gérer les environnements et les versions
Automatiser l’intégration et le déploiement applicatif
La question du Cloud est aujourd'hui devenue incontournable au sein de chaque SI : un TCO inégalé et une agilité stupéfiante. Les projets de migration vers le Cloud se sont multipliés.
Cependant, les ressources formées au Cloud restent encore très rares. Skiils vous accompagne dans les projets de migration mais aussi dans votre quotidien sur la surveillance et la mise en condition opérationnelle de votre environnement Cloud.
Conseil et accompagnement sur le choix d'un provider Cloud
Audit et conseil sur les projets de migration vers le Cloud
Surveillance et maintien en condition de votre stack Cloud
Accompagnement à la construction de la plateforme permettant d'opérer les cas d’usages Data
• Construction des dataflows et data pipelines permettant d'ingérer de nouvelles sources de données en mode batch et temps réel.
• Création, industrialisation et automatisation de dataflows d'alimentation du datalake
• Déploiement de pipelines de consolidation à partir de flux d'événements et de pipelines d'anonymisation des données
• Déploiement et suivi des doctrines DATAOPS
Dans le cadre du programme "digitale by-design", accompagnement de l'équipe Data pour mettre en place le nouveau SI Data bâti sur le CloudAzure
• Définition des solutions d’architecture sur la plateforme
• Reprise et optimisation des flux (acquisition, traitement et exposition)
• Mapping de données
Déploiement de la nouvelle Data Factory et reprise des traitements et rapports d'analyse pour la Direction Financière.
• Migration et orchestration de pipelines ETL sur Google Cloud Platform depuis des applications on-premise
• Mise en place d'une plateforme Data conçue avec l'architecture Data Mesh
• Modélisation de données et calcul de KPI permettant une analyse financière en temps réel sur PowerBI
Exploitation, administration et supervision de la plateforme Data (BI & BigData)
Elle accompagne les projets liés aux solutions applicatives sur le domaine Big Data.
• Définition de la roadmap autour de la supervision applicative de la plateforme
• Coordination des équipes dans la construction des solutions applicatives
• Développer les outils permettant l'exploitation, l'administration et la supervision applicative de la plateforme Data
• Participer à l’automatisation / industrialisation des solutions et accompagner le passage en récurrent
Dans un contexte 100% cloud, la cellule FinOps accompagne les utilisateurs des services Cloud publics à maîtriser leurs usages.
• Mise en place d'outils et de rapports pour optimiser l'usage des services Cloud.
• Maintien des pipelines d'intégration de données vers le Datalake FinOps
• Evolution du modèle de données et des processus Data FinOps
• Faire mûrir la qualité de données et le reporting FinOps proposé aux utilisateurs.
• Intégration des solutions et formation des utilisateurs
• Améliorer l'industrialisation des process et outils
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