Les pipelines de données sont de plus en plus complexes à concevoir et à maintenir : infrastructures hybrides, environnements multi-cloud, explosion des volumes, multiplication des outils BI, ETL, ELT, intégration de l’IA… Les équipes data BI sont confrontées à des flux hétérogènes, instables et difficiles à fiabiliser à l’échelle.

Aujourd’hui, les DSI ne peuvent plus se reposer sur des workflows artisanaux ou des scripts dispersés. Pour garantir la qualité, la scalabilité et l’automatisation des traitements, il est nécessaire d’adopter une approche plus industrielle. C’est là qu’intervient DataOps comme cadre de référence pour orchestrer les pipelines analytiques de manière agile, fiable et continue.

Qu’est-ce que le DataOps ?

Le DataOps (Data Operations) est un ensemble de pratiques inspirées du DevOps, mais appliquées aux pipelines de données. Son objectif principal est de fluidifier, fiabiliser et industrialiser le cycle de vie des données, de l’ingestion à la restitution BI, en passant par la transformation, le stockage et la gouvernance.

-> Lire Les DevOps ont connait ! Mais les DataOps : https://www.smartpoint.fr/difference-entre-devops-et-dataops/

Face à des environnements data de plus en plus complexes (cloud, multi-outils, multi-sources), le DataOps apporte une réponse structurée pour automatiser les processus, améliorer la qualité des données, accélérer les déploiements analytiques et permettre la maintenabilité. le DataOps vise à faire du pipeline data un actif industriel, robuste et agile, pour permettre aux entreprises d’exploiter au mieux leurs données en production.

Objectifs du DataOps ?

• Automatiser les workflows de traitement et de livraison des données
• Garantir la fiabilité et la traçabilité des données utilisées par les outils BI
• Monitorer et superviser en temps réel les pipelines pour détecter anomalies et dérives
• Favoriser l’agilité dans les projets data grâce à des itérations rapides et maîtrisées

Principes du DataOps ?

• Intégration Continue (CI) : validation automatisée des modifications apportées aux pipelines de données
• Déploiement Continu (CD) : mise en production rapide et sécurisée des évolutions
• Tests automatisés sur les datasets (qualité, fraîcheur, conformité)
• Orchestration des pipelines : pilotage centralisé des traitements batch et temps réel
• Collaboration renforcée entre les équipes data : data engineers, développeurs BI, analystes et métiers

Pourquoi le DataOps est nécessaire dans un SI data cloud ?

L’intégration du DataOps dans une architecture cloud permet de passer à l’ industrialisation des processus data, avec plus de rigueur, de transparence et d’agilité sur l’ensemble du cycle de vie des données.

Le premier enjeu est celui de la gouvernance distribuée. Dans un écosystème cloud où les données sont réparties entre équipes, domaines et plateformes, le DataOps permet d’instaurer une logique produit : chaque jeu de données est documenté, monitoré, versionné et rendu interopérable avec les autres. Cette approche garantit la cohérence des environnements et renforce la maîtrise des flux au sein du SI.

-> À lire Gouvernance des données, réussir avec le Data Mesh : https://www.smartpoint.fr/gouvernance-des-donnees-reussir-avec-le-data-mesh/

La qualité des données en temps réel devient également de plus en plus un impératif. Le DataOps intègre des tests automatisés et des règles métier embarquées directement dans les pipelines, permettant d’identifier les anomalies dès leur apparition et d’éviter les erreurs en aval. Cela contribue à fiabiliser les tableaux de bord, les modèles BI ou les algorithmes d’IA qui reposent sur ces données.

En ingénierie data, le DataOps introduit les principes d’intégration continue et de déploiement continu (CI/CD) dans le SI Data. Modèles BI, transformations, scripts d’intégration : tout est versionné, testé, validé puis déployé selon des workflows automatisés. Les équipes Data Engineering et BI peuvent ainsi itérer plus rapidement, sans sacrifier la qualité ou la stabilité des environnements (Top outils testing & IA).

Autre bénéfice majeur ? L’auditabilité. Attester de la conformité réglementaire est indispensable (RGPD, auditabilité financière, traçabilité métier), le DataOps permet de retracer avec précision l’origine des données, les traitements appliqués et les décisions prises. Cette transparence est devenue une brique essentielle de la gouvernance.

La résilience opérationnelle est également renforcée grâce à une supervision active des pipelines, des alertes automatiques en cas d’échec et des capacités de redémarrage ou de reprise ciblée. L’architecture data devient ainsi plus robuste et moins dépendante des interventions humaines.

Enfin, le DataOps facilite la collaboration entre les équipes data, dev et métier. En alignant les pratiques, les outils et les objectifs, cette approche décloisonne les silos et accélère la livraison de valeur, tout en assurant une meilleure compréhension des enjeux data à chaque niveau de l’organisation.

Les fondamentaux d’une architecture DataOps cloud-native

Dans un SI moderne distribué, u’approche DataOps cloud-native ne se limite pas à l’orchestration des tâches. Elle repose sur une série de piliers techniques et méthodologiques qui permettent d’industrialiser les pipelines data tout en garantissant fiabilité, traçabilité, évolutivité et maintenabilité dans le temps.

1. Infrastructure as Code (IaC) appliquée aux pipelines data

Le pipeline as code consiste à gérer les définitions des flux de données, les environnements d’exécution et les configurations cloud via du code versionné. Grâce à des outils comme Terraform ou Pulumi, il devient possible de provisionner dynamiquement les ressources nécessaires (compute, stockage, réseaux), assurant ainsi reproductibilité, auditabilité et conformité.

2. Tests automatisés et validation des datasets

La qualité des données ne s’improvise pas. Elle se construit via :

• des tests de régression intégrés,
• la détection de schema drift,
• des règles métiers automatisées à chaque étape du pipeline.

Des outils comme Great Expectations, dbt tests ou Deequ permettent de maintenir un haut niveau de confiance dans les données livrées aux utilisateurs.

3. Orchestration intelligente et modulaire des traitements

L’orchestration reste un socle structurant des architectures DataOps. Des frameworks comme Airflow, Prefect ou Dagster orchestrent l’exécution des tâches dans une logique déclarative permettant la gestion des dépendances, la parallélisation des traitements et l’automatisation des flux de données de bout en bout.

4. CI/CD pour les pipelines data

Comme pour le DevOps, le CI/CD appliqué à la data permet de livrer des pipelines de transformation, des modèles BI ou des jobs d’intégration avec contrôle et agilité. Les processus d’intégration continue (tests, linting, pré-validation) et de déploiement automatisé assurent rapidité, stabilité et gouvernance des mises en production data.

5. Observabilité des pipelines en temps réel

L’observabilité temps réel devient critique. Elle dépasse la simple supervision technique pour intégrer :

• des logs centralisés et corrélés,
• des alertes intelligentes,
• le suivi de lineage,
• la détection d’anomalies métiers ou techniques,
• et la capacité à effectuer du debug rapide grâce au croisement de traces, de métriques et de logs.

Des outils comme Datadog, Grafana, OpenTelemetry ou Monte Carlo renforcent cette couche indispensable à la résilience des pipelines.

6. Collaboration versionnée et gouvernée

Une architecture DataOps cloud-native impose une collaboration fluide et structurée entre data engineers, développeurs et métiers. Cela passe par l’usage de Git pour versionner les pipelines, de documentation centralisée pour les référentiels de données, et de pratiques partagées pour garantir l’alignement technique et métier.

• Infrastructure as code pour les pipelines
• Testing des datasets (tests de régression, schema drift, etc.)
• Orchestration des tâches (Airflow, Dagster, Prefect…)
• Intégration et déploiement continu (CI/CD data)
• Observabilité : logs, alerting, lineage
• Collaboration versionnée : Git, documentation centralisée

Quels outils pour automatiser vos pipelines data en 2025 ?

Open source ou plateforme unifiée : comment choisir une stack DataOps adaptée à votre contexte français ?

Dans le paysage technologique actuel, plusieurs familles d’outils permettent d’automatiser les pipelines data, chacune ayant ses forces, ses usages et ses contraintes. Il est essentiel de les comparer au regard de votre maturité technique, des contraintes réglementaires et de l’écosystème SI déjà en place.

Transformation & modélisation

Les outils de transformation comme dbt, Trino ou Spark sont très populaires pour leur capacité à structurer, transformer et modéliser les données. dbt se distingue particulièrement par sa philosophie SQL-first, son intégration avec Git et son adoption massive dans les communautés Data Engineering en 2025.

Orchestration des workflows

Pour piloter les dépendances, les exécutions et la planification des tâches, des frameworks matures comme Apache Airflow, Dagster et Prefect sont souvent retenus. Ils permettent de gérer des workflows complexes sur plusieurs environnements (dev, prod), de retracer les exécutions et de faire évoluer les pipelines avec modularité.

Tests / qualité des datasets

Garantir la fiabilité des données requiert l’usage d’outils de qualité comme Great Expectations, Soda ou Datafold. Ils permettent d’intégrer des vérifications automatiques à chaque étape du pipeline — contrôle de schéma, valeurs manquantes, distribution statistique — ce qui est indispensable pour une BI fiable.

Monitoring & logs / observabilité

Un pipeline automatisé doit être observable. Des solutions comme Monte Carlo, OpenLineage, ou DataDog facilitent le suivi des performances, la détection d’anomalies, la corrélation entre logs et traces, et la visualisation du lineage des données.

CI/CD & infrastructure

Pour solidifier le delivery des pipelines, l’outillage CI/CD (GitLab CI, Jenkins, CircleCI) combiné à une infrastructure as code (Terraform, Pulumi) permet de versionner, tester et déployer les pipelines et leurs environnements de manière reproductible.

Approche best‑of‑breed vs plateformes intégrées

• Best‑of‑breed : composer sa stack à partir de composants spécialisés (ex. Airflow + dbt + Great Expectations + monitoring externe). Cela donne une flexibilité maximale, mais exige une forte expertise et des efforts d’intégration.
• Plateformes intégrées : des solutions “tout-en-un” (ex. certains outils cloud ou SaaS data) offrent une intégration native entre orchestration, qualité et monitoring, au prix d’une moindre liberté et souvent d’un coût plus élevé.
• La décision doit être aussi influencée par des impératifs de souveraineté, de localisation des données ou de préférence pour des outils déployables dans des datacenters français.

Comment Smartpoint vous accompagne dans la mise en place d’un DataOps performant ?

Pure player data & BI, nos experts Smartpoint vous recommandent votre stratégie DataOps de bout en bout.

• Audit de maturité DataOps
• Définition de la stack cible (outillage open source ou cloud)
• Architecture des workflows
• Automatisation CI/CD des pipelines
• Mise en place de tests automatisés
• Formation des équipes / gouvernance
• Delivery agile + expertise cloud (Azure, GCP, Snowflake…)

Comment Smartpoint vous accompagne dans la mise en place d’un DataOps performant ?

En tant que pure player spécialisé en data et en business intelligence, Smartpoint vous aide à structurer et industrialiser votre stratégie DataOps de bout en bout — avec une approche outillée, pragmatique et centrée sur la création de valeur métier.

Notre accompagnement repose sur un socle d’expertise éprouvée :

• Audit de maturité DataOps : évaluation de votre niveau d’automatisation, de gouvernance et d’agilité data.
• Définition de la stack cible : choix des bons outils (open source ou cloud) selon votre contexte SI, vos usages et votre roadmap.
• Architecture des workflows data : conception de pipelines robustes, scalables et observables, alignés avec vos exigences de qualité et de traçabilité.
• Automatisation CI/CD des pipelines : intégration continue, tests automatisés, versioning des transformations, livraison en environnement maîtrisé.
• Industrialisation de la qualité des données : mise en place de contrôles automatiques, détection d’anomalies, gestion du schema drift.
• Formation des équipes & gouvernance : transfert de compétences, documentation, mise en place de rôles et de bonnes pratiques pérennes.
• Expertise multi-cloud & delivery agile : Azure, GCP, Snowflake, Databricks, Kubernetes… avec des équipes organisées en mode produit et sprint court.

Besoin d’un diagnostic DataOps ou d’une trajectoire de mise en œuvre ?

Contactez-nous pour cadrer votre projet, auditer votre pipeline actuel et co-construire une architecture DataOps performante, évolutive et alignée avec vos enjeux BI & cloud.

Tout savoir sur la DataOps

Alors que le numérique transforme les activités des entreprises, l’automatisation des processus est devenue vitale pour optimiser la productivité, réduire les coûts et améliorer la compétitivité. Deux technologies se distinguent particulièrement dans cette révolution : l’automatisation des processus et l’intelligence artificielle (IA). Chez Smartpoint, notre lab Data explorent depuis plusieurs années les capacités des réseaux antagonistes génératifs (GANs), ce sous-domaine de l’IA. Les GANs ouvrent en effet des perspectives prometteuses pour automatiser des tâches complexes en introduisant une dimension d’intelligence et d’adaptabilité jamais égalée jusqu’à présent. Nous vous proposons dans cet avis d’expert de voir ensemble comment l’automatisation, couplée aux GANs et à d’autres technologies d’IA, transforme les processus métier.

Automatisation des processus vs. IA, les différences

Avant de rentrer dans le rôle spécifique des GANs, il est important de comprendre la distinction entre l’automatisation des processus et l’IA. L’automatisation des processus consiste à simplifier les tâches répétitives et à libérer les salariés des opérations manuelles. Par exemple, des outils comme Zapier, Microsoft Power Automate, UiPath (leader en RPA) ou Make (anciennement Integromat) permettent d’automatiser l’intégration entre différentes applications (CRM, emails, systèmes d’inventaire) pour gagner du temps et éviter les erreurs humaines.

En revanche, l’IA ne se contente pas de simplifier les tâches : elle analyse, apprend et s’adapte en fonction des données. Par exemple, un modèle comme ChatGPT peut non seulement automatiser des réponses aux clients, mais aussi apprendre des interactions pour améliorer ses réponses avec le temps.

La véritable révolution prend forme lorsque l’automatisation des processus et l’IA travaillent ensemble. Les technologies d’IA fournissent des insights basés sur les données tandis que l’automatisation les exécute, créant un flux de travail optimisé, intelligent et réactif.

Les GANs, une avancée de taille dans l’automatisation

Les réseaux antagonistes génératifs (GANs) vont au-delà de l’automatisation traditionnelle. En permettant de générer des données synthétiques ou des scénarios alternatifs, les GANs sont des outils puissants pour l’automatisation des processus complexes. Contrairement aux systèmes de règles statiques, les GANs peuvent produire des résultats toujours plus précis et réalistes à mesure qu’ils apprennent de leurs erreurs via un duel entre deux réseaux neuronaux : un générateur qui crée de fausses données, et un discriminateur qui essaie de les distinguer des données réelles.

Application concrète dans l’automatisation des processus :

1. Création de données synthétiques pour l’entraînement de modèles IA : Les entreprises, notamment dans la santé ou la finance, peuvent entraîner leurs modèles IA avec des jeux de données réalistes créés par les GANs sans avoir besoin de données sensibles réelles.
2. Simulation de processus métiers : Les GANs permettent de simuler des variations infinies de situations dans des chaînes logistiques ou des environnements de production, optimisant ainsi la planification.
3. Prédiction et adaptation dynamique : En utilisant des données synthétiques, les entreprises peuvent prédire des comportements futurs, optimiser l’approvisionnement, ou tester des scénarios d’urgence sans compromettre les opérations réelles.

L’automatisation intelligente : IPA, RPA et IA

Le concept de Intelligent Process Automation (IPA) combine plusieurs technologies telles que l’IA, le machine learning (ML), la robotic process automation (RPA) et la gestion des processus métier (BPM). L’IPA dépasse l’automatisation traditionnelle en intégrant des capacités d’apprentissage et de prise de décision automatisée.

Les principaux composants de l’IPA :

1. RPA : Automatisation des tâches répétitives et basées sur des règles, comme la saisie de données, avec des robots logiciels.
2. BPM : Gestion de bout en bout des processus d’entreprise pour les rendre plus efficaces.
3. IA et ML : Utilisation des données en temps réel pour adapter et améliorer continuellement les décisions automatisées.
4. Data mining des tâches et  des processus : Analyse des opérations pour identifier les inefficacités et proposer des optimisations.

Ces outils, combinés aux GANs, permettent aux entreprises de faire un bon en gains d’efficacité en automatisant des processus complexes tout en améliorant continuellement les résultats. Par exemple, un système IPA peut automatiser l’ensemble du cycle de traitement d’une facture, de la réception à l’approbation, tout en s’améliorant avec chaque cycle pour réduire les erreurs.

Quel avenir pour l’automatisation, cap sur 2025

D’ici 2025, l’automatisation des processus guidée par l’IA devrait connaître une expansion exponentielle, avec plusieurs tendances clés :

1. Hyperautomatisation : L’automatisation ne se limitera plus à des tâches simples mais s’étendra à des flux de travail entiers connectés grâce à l’IA et à la RPA. Dans des secteurs comme l’e-commerce, cela pourrait impliquer la gestion automatisée de l’inventaire, des prix et même du support client.
2. Décisions en temps réel pilotées par l’IA : L’IA prendra des décisions critiques en temps réel. Par exemple, dans l’industrie, elle pourra ajuster les plannings de production en fonction des conditions de marché ou optimiser la distribution en temps réel.
3. Expériences client personnalisées à grande échelle : Grâce à l’analyse des comportements des utilisateurs, l’IA propose déjà des recommandations de produits personnalisées ou des offres marketing … mais elle ira encore plus loin en créant une expérience unique pour chaque client.
4. Cyber-sécurité améliorée grâce à l’IA : L’IA identifiera et répondra aux menaces de cybersécurité en temps réel, assurant ainsi la protection des données critiques dans des secteurs comme la finance et la santé.

Ces prédictions indiquent que l’IA, en collaboration avec des technologies comme les GANs et la RPA, sera essentielle pour garantir la compétitivité des entreprises dans les années à venir.

En avant vers une automatisation vraiment intelligente ?

Pour Smartpoint, pure player de la data, l’association des GANs, de l’IA et des technologies d’automatisation comme la RPA est une opportunité majeure pour aider les entreprises à accélérer leur transformation numérique. Celle offre non seulement des gains d’efficacité et de réduction des coûts, mais surtout, elle permet aux entreprises de prendre des décisions plus intelligentes et plus rapides dans un environnement en perpétuel changement.

Smartpoint est fier d’accompagner les entreprises dans leur adoption de ces technologies de pointe vers des processus entièrement automatisés, intelligents et évolutifs. Nos experts vous proposent de travailler avec vous sur vos use cases afin de définir les cas d’applications de ces nouvelles technologies et de mesurer le ROI. Contactez-nous !

Sources :

• Workdone 7 AI Process Automation Predictions for 2025 and Beyond
• Hyperautomation trends for 2025
• Top 11 Data Automation Tools and Solutions for 2024

Smartpoint est le terrain de jeu idéal pour les Data Engineers à la recherche d’un parcours professionnel passionnant. En tant que pure player de la data, Smartpoint offre un écosystème où innovation, sens et évolution professionnelle se rencontrent pour créer des carrières d’exception.

1. Une mission qui a du sens

Chez Smartpoint, les Data Engineers ne sont pas de simples consultants ; ils sont les artisans d’un monde meilleur. La data, autrefois cantonnée au marketing sur les réseaux sociaux, irrigue maintenant tous les aspects de notre vie, apportant des solutions innovantes dans tous les domaines dont cruciaux que sont la santé et l’écologie. Travailler dans la data chez Smartpoint, c’est avoir un impact réel et positif sur la société. Smartpoint a d’ailleurs une politique RSE parmi les plus exemplaires de la profession (Top 1% des sociétés) et est engagé pour la planète.

2. Au coeur d’un secteur en pleine croissance

L’évolution du big data, depuis ses balbutiements en 2008-2009 jusqu’à son intégration actuelle avec l’IA, a rendu cette industrie plus accessible et essentielle que jamais. Les Data Engineers chez Smartpoint sont les pilotes de cette révolution, parés pour aider les entreprises à se transformer et à prospérer dans ce nouvel âge de l’information.

3. La promesse d’une carrière au top !

Le domaine de la data engineering est un véritable terreau d’innovations, où chaque jour est synonyme de découverte et d’invention. Chez Smartpoint, cette réalité prend tout son sens, offrant aux Data Engineers une carrière passionnante et jamais monotone. Prenons l’exemple des avancées dans l’analyse prédictive, la personnalisation en temps réel des expériences clients ou encore le développement de villes intelligentes grâce à l’Internet des Objets (IoT). Ces innovations ne sont que la pointe de l’iceberg des projets auxquels nos ingénieurs contribuent. La diversité des projets garantit une carrière challengeante, où l’ennui n’a pas sa place. Qu’il s’agisse de rendre les systèmes de santé plus prédictifs et réactifs ou d’optimiser les chaînes d’approvisionnement grâce à l’intelligence artificielle, les défis abondent, rendant votre parcours professionnel chez Smartpoint exceptionnellement riche et gratifiant.

4. Un métier techniquement exigeant

Le Data Engineer chez Smartpoint est au centre de l’échiquier technologique, collaborant étroitement avec les data analysts et les data scientists pour façonner l’infrastructure de données de l’entreprise. C’est un rôle complexe qui offre une variété et une profondeur technique rarement égalées dans le secteur numérique.

5. Un salaire compétitif et de la formation en continu

Avec des salaires débutant entre 40 et 50 000 € pour les juniors et dépassant les 75 000 € pour les seniors data tech leads en Île-de-France, Smartpoint valorise l’expertise de ses Data Engineers. Non seulement, vous allez participé à des projets passionnants mais nos data tech leads vous forme et vous font monter en compétences sur les dernières innovations technologiques. De plus, un programme de certifications bonifié par des primes à l’obtention renforce cette reconnaissance, affirmant l’engagement de Smartpoint envers la croissance personnelle et professionnelle de ses talents.

Smartpoint, c’est l’endroit rêvé pour les Data Engineers ambitieux. Ici, vous ne trouvez pas seulement un emploi ; vous rejoignez une communauté de pionniers qui façonnent activement l’avenir de la data et, par extension, de la société. SmartPoint est plus qu’une entreprise ; c’est un mouvement où chaque jour est une opportunité d’apprendre, de s’épanouir et de faire une différence. Alors, si l’avant-garde technologique en data vous appelle, la réponse est claire : SmartPoint est THE place to be. Rejoignez nous !

L’Intelligence Artificielle en entreprise, comment conjuguer innovations et défis technologiques ?

L’IA, une adoption massive par les DSI et des bénéfices évidents … mais des failles qui se creusent

Dans un monde où le progrès technologique est aussi rapide qu’inexorable, les Directeurs des Systèmes d’Information (DSI) jouent un rôle central. Ils doivent orchestrer l’adoption de l’intelligence artificielle (IA), une technologie qui promet de révolutionner non seulement la manière dont nous travaillons mais aussi comment nous envisageons le rapport entre l’humain et la machine. Selon le rapport 2024 Connectivity Benchmark de MuleSoft, 80% des entreprises sont déjà sur la voie de cette révolution et ont déjà adopté plusieurs modèles d’IA. Et cela va s’accélérer avec une augmentation prévue de 78% dans les trois années à venir.

Les gains sont tangibles :

• une productivité accrue chez 85% des développeurs, selon les DSI.
• Près de 50% des informaticiens considèrent que l’IA fait gagner du temps face à l’accroissement des tâches chronophage en gagnant cinq heures par semaine, afin de se consacrer aux travaux plus complexes difficiles à automatiser (étude « State of Workplace Technology » de Freshworks 2023)

Cependant, cette adoption ne va pas sans son lot de défis. L’intégration de l’IA dans les écosystèmes IT existants s’avère difficile pour 90% des DSI, avec des problématiques de sécurité et le défi incessant des silos de données qui freinent 80% des entreprises dans leur transformation numérique.

Le casse-tête du patrimoine informatique et l’impératif d’intégration inter-applicative

Imaginez gérer un patrimoine de près de 1000 applications différentes, dont la durée de vie moyenne est inférieure à quatre ans. Cette réalité est le quotidien de nombreuses entreprises, où seulement un quart d’entre elles réussissent notamment à offrir une expérience client multi-canal cohérente. L’intégration est devenu un impératif stratégique, mais aussi un défi colossal. Comment allier l’impératif de gestion d’un tel patrimoine avec celui de l’innovation continue ?

Sécurité et éthique : des considérations devenues primordiales

La sécurité et l’éthique de l’utilisation de l’IA sont au cœur des préoccupations pour 79% et 64% des DSI respectivement. Ces enjeux, souvent relégués au second plan lors de l’implémentation initiale de l’IA, se retrouvent désormais au premier plan, nécessitant une réaction rapide et conforme aux futures régulations, telles que l’AI Act européen qui sera pleinement en vigueur d’ici fin 2025.

Ainsi, si près de la moitié des DSI vont adopter une solution IA en 2024 … seulement 28% des applications y seront connectées.

Smartpoint, partenaire stratégique des DSI pour relever les défis de l’IA

Smartpoint se positionne comme le partenaire stratégique des DSI pour relever ces défis. Notre approche se focalise sur l’intégration intelligente de l’IA, soutenue par une gestion experte et responsable des données. Nous proposons :

• Des stratégies d’intégration personnalisées, adaptées à l’environnement multi-applicatif des entreprises modernes.
• Des solutions pour démanteler les silos de données, créant une gouvernance des données unifiée et efficace.
• Une expertise pointue en matière de sécurité et d’éthique de l’IA pour assurer une conformité sans faille et une innovation éthique.

Êtes-vous prêt à transformer les défis de l’IA en opportunités ?

Les DSI sont à la barre d’un navire naviguant dans les eaux tumultueuses de la transformation digitale ! Avec Smartpoint, renforcez votre arsenal avec des stratégies et des outils conçus pour maximiser le potentiel de l’IA tout en préservant la sécurité et l’intégrité de vos opérations. Ensemble, nous pouvons transformer ces défis en opportunités, propulsant votre entreprise vers l’avant-garde de l’innovation technologique. Challengez-nous !

Source et pour aller plus loin :

• AI Act : l’Union européenne pionnière dans la régulation de l’intelligence artificielle (Le Monde)
• 2024 Connectivity Benchmark Report de MuleSoft
• Get insights into the state of work tech  and its impact on modern business de Freshworks

La data fabric permet aux entreprises d’intégrer, de gérer, d’exploiter et d’analyser un volume toujours plus important de données issues de multiples sources (datalakes, applications, bases de données traditionnelles, plateformes cloud, etc.) en temps réel, en utilisant la puissance de l’IA et du ML pour automatiser notamment le traitement des données mais aussi le génération d’insights.

Elle permet surtout de rapprocher les consommateurs de données avec ceux qui sont en charge de son ingénierie !

Comment est ce que la Data Fabric améliore la gouvernance des données ? C’est dans le concept même de cette architecture. Rappelons en effet que les données sont traitées comme un produit et sont d’ailleurs nommées « Data Product ». Chaque data product est conçu comme la plus petite entité cohérente possible afin de favoriser la ré-usabilité des données dans différentes contextes ou usages de consommation.

Les données sont un actif développé, testé et mis à disposition d’utilisateurs qui les consomment. Chaque Data Product est sous la responsabilité d’une équipe propriétaire indépendante qui connait le domaine. Elle se porte garante de sa création, de son intégrité, de sa qualité, de son accessibilité, du delivery et de sa durabilité.

Les données sont créées via l’utilisation de modèles standardisés selon des normes de qualité. Elles sont donc testées pour s’assurer de leur fiabilité et de leur interopérabilité.

La Data Fabric vous permet d’avoir une vue d’ensemble unifiée de toute l’infrastructure data car toutes les données sont lisibles au même endroit. Les données sont interconnectées, fédérées et sécurisées.

Cette approche permet enfin de lutter efficacement sur les silos, de réduire les doublons de données, d’éliminer des cohérences et la sous-exploitation des données collectées. C’est également une meilleure optimisation du stockage et des ressources nécessaires au traitement.

Les utilisateurs ont également un accès facilité à des données temps réel, ce qui leur permet de tester, d’explorer, de découvrir des tendances, d’itérer plus rapidement et donc d’innover ou de réagir plus vite.

Quels sont les principaux challenges pour intégrer votre Data Fabric ?

• Complexité du Data Legacy qui ne permet pas l’interopérabilité et manque de flexibilité (et d’évolutivité)
• Interopérabilité et standardisation alors que les entreprises ont de multiples outils et utilisent aujourd’hui plusieurs plateformes
• Qualité des données et cela suppose souvent un chantier de nettoyage, redressement et normalisation qui peut être long
• Intégration de sources diverses, disparates et généralement en silos
• Gouvernance nécessaire et souvent complexe (gestion des métadonnées, compliance, sécurité, etc.) dans un environnement par nature distribué et dynamique
• Manque de compétences en interne car c’est une approche best-of-breed
• Résistance au changement
• Maintenance continue dans la durée

Vous souhaitez mettre en place votre data fabric, nous réalisons avec vous votre projet pilote pour démontrer son efficacité. Contactez-nous.

Data Driven, ainsi va le monde ! Ainsi les data catalogs sont devenus indispensables.

Un Data Catalog est un outil de data management entièrement consacré à la documentation de tout ce qui est relatif à vos métadonnées : description, structure, sources, qualité, traitements, usage, accès, relations, etc.

Bien pensé, il vous permet de les classifier, de les comprendre et de les (re) trouver pour être immédiatement en capacité de les exploiter !

Zoom sur trois solutions de Data Catalogs

1. Microsoft Purview 1. C’est l’un des nombreux services proposés dans la stack Azure dans le cadre de la mise en place d’une gouvernance de vos données. Il rassemble les métadonnées issues de multiples sources, y compris on-premise et multicloud, et facilite la data discovery. Sa faiblesse ? Le Data Lineage. 
2. Databricks Unity – C’est une solution agnostique de data discovery et data governance, peu importe CSP que vous utilisez. Elle met à disposition de nombreux connecteurs avec la plupart des data stacks. Unity propose toutes les fonctionnalités nécessaires aux catalogues de données : connecteurs, data lineage, data discovery facilitée, etc.
3. Amundsen (Lyft) est une solution de data catalog en Open Source avec une architecture microservices. Cela permet à la communauté des ingénieurs data de contribuer activement à son développement. Elle a d’ailleurs déjà un catalogue de connecteurs particulièrement riche. RDV sur GitHub !

Il existe beaucoup de solutions de Data Catalogs, citons Informatica, Talend, Collibra, Atlan ou encore le pure player français DataGalaxy. 

Smartpoint vous accompagne dans le choix de la meilleure solution pour vous selon votre stack data et l’implémente, contactez-nous 😊

SOURCES :

https://medium.com/@poatek/in-a-data-driven-world-data-catalogs-are-necessary-tools-5851ee3e22c2

https://medium.com/@poatek/in-a-data-driven-world-data-catalogs-are-necessary-tools-5851ee3e22c2