Au-delà de la mise à disposition d’outils tels que les data lake, il est nécessaire de structurer et sélectionner les données de façon à permettre un traitement adéquat.

Les entreprises font face depuis plusieurs années à un enjeu majeur : le traitement de données en augmentation constante, le plus rapidement possible et à moindre coût. La Data Intelligence doit répondre à ces enjeux de traitement et d’analyse des données, avec pour objectif principal de servir la croissance, les investissements et la prise de décision éclairée des entreprises, dans le respect de la règlementation en vigueur.

En complément de la DataScience, le DataEngineering donne la possibilité aux entreprises d’organiser, choisir, trier et agencer les données de manière à pouvoir garantir leur qualité et leur pertinence. Pour prendre des décisions appropriées, il faut utiliser les bonnes données !

Collecter les données en provenance de sources différentes (ETL). Le data engineer travaille avec des logiciels existants mais peut également développer ses propres outils ;

• Structurer les données
• Identifier et éliminer les données erronées ou non pertinentes ; ou encore
• Uniformiser les données de façon à pouvoir les traiter.

Nos experts interviennent chez nos clients pour les aider à identifier les données utiles et de qualité, mais aussi à faire le bon choix d’architecture des plateformes data pour générer de la valeur.

ARCHITECTURE : Regrouper l’ensemble de ses données

Il est essentiel de faciliter le traitement de la donnée en déployant une nouvelle architecture Big data qui regroupe l’ensemble des données et informations de l’entreprise. Cette nouvelle architecture doit également supprimer les silos de stockage et valider la véracité de la donnée.

PIPELINE : Optimiser sa chaîne de valeur

La chaîne de valeur des données d’une entreprise doit se traduire par la construction de pipelines de données qui permettent d’ingérer, stocker, analyser et restituer la donnée dans un modèle « sans couture ».