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Conseil IT

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Les volumes de données ne cessent d’augmenter et d’évoluer dans leur diversité alors que vous êtes déjà submergés par celles que vous avez déjà et que vous n’exploitez pas comme vous souhaiteriez le faire. Smartpoint a une approche pragmatique du conseil qui part des principaux attendus métiers, pour se concentrer sur les données utiles à collecter, qui vont vous apporter rapidement de la valeur et des bénéfices concrets.

Comme la plupart des entreprises, vous êtes confrontés à une masse exponentielle de données à analyser, qui sont également complexes à traiter car elles ont des formats différents. Résultat, l’exploitation de vos données n’est pas aux attendus, soit par ce que vous n’avez pas les ressources humaines pour le faire, soit parce que vos systèmes actuels ne vous le permettent pas. Smartpoint vous accompagne vers un meilleur usage de votre data car exploiter intelligemment cette mine d’or est source de compétitivité et de gains de performances dans la durée.

On estime aujourd’hui que 80% des données des entreprises restent à exploiter. On parle beaucoup d’entreprises data-centric ou data-driven. Dans les faits, il faut savoir isoler et tirer parti de la data qui permet effectivement de moderniser, optimiser et améliorer les performances de tous les composants qui participent à la création de valeur dans l’entreprise.

Damien CHANEL, Senior Manager Data, Smartpoint

Vos données et votre capacité à les transformer vous donne un véritable avantage concurrentiel… Mais au-delà des outils, des plateformes et des technologies que vous allez utiliser, cela commence par vous appuyer sur une base de données solide.

Nos consultants

Nos consultants data, architectes data, data modelers et ingénieurs data vous conseillent et vous accompagnent :

  • Audit de votre système data et des usages métiers.
  • Analyse et optimisation des performances
  • Data Design et modélisation des données (Data Modeling) : conceptuel, logique ou physique
  • Conseil architectures data et conception :
    • Data warehouses et data marts pour les données structurées à usage BI (analytique, reporting, requête ad hoc) ;
    • Data lakes pour les données structurées et non structurées comme base à la préparation des données, la data visualisation, les analytics ou encore la data science ou le machine learning ;
    • Data Meshs pour une architecture data as a product
    • Data hubs pour centraliser les données de référence qui alimentent les processus opérationnels via des API et les applications ; ou les connectent avec des structures analytiques comme les data warehouses ou les data lakes.
  • Schéma directeur et roadmap data
  • Étude d’opportunité et de cadrage, modélisation des besoins (use-cases)
  • Assistance à la maîtrise d’ouvrage (AMOA)
  • Choix d’outils, de cloud data platforms et de technologies
  • Minimum Viable Product (MVP) / Proof of Concept (POC)
  • Change

Les news

differences datalake data lakehouse data warehouse
8 février 2022

Back to the basics ! Zoom sur les différences entre un data warehouse dans le cloud, un data lake et data lakehouse.

Un data Warehouse est une base de données analytique centralisée qui stocke les données déjà structurées. Il est utilisé par des analystes qui maîtrisent parfaitement le langage SQL et savent donc manipuler les données. Les données sont optimisées et transformées pour être accessibles très rapidement à des fins d’analyses, de génération de rapports et des tableaux […]

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data fabrics pipeline de données
4 janvier 2022

Data Fabric, une des dernières innovation dans l’ingénierie de la data.

Data Fabric, une des dernières innovations dans l’ingénierie de la data promise à un bel avenir ! Selon Gartner, une Data Fabric permettrait de réduire les temps d’intégration et de déploiement de 30% … et la maintenance de 70%. Concrètement, il s’agit d’une architecture qui permet de collecter des jeux de données (assets) et des databases. La […]

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sample data architecture diagram
1 décembre 2021

Zoom sur l’architecture de données et son corolaire, la modélisation des données

L’objectif est de documenter tous les data assets de l’organisation, de les cartographier afin de voir comment ils circulent dans vos systèmes afin d’obtenir un schéma directeur. La schéma directeur va donner le cadre sous-jacent aux plateformes de données qui alimentent également les outils de gestion de données. Il va permettre aussi de spécifier les normes pour […]

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