Glossaire

Data Warehouse

Accompagner les clients dans le cadre de la construction globale d'un Data Warehouse.

LE PÉRIMÈTRE

Conseil, architecture, modélisation, assistance, réalisation de Data Warehouse, alimentation

LES OPTIONS POSSIBLES

MariaDB Column Store, Dremio, Big Query, AWS Redshift

Data Lake

Sur site, ou dans le cloud accompagner les clients dans la réalisation de leur data lake.

LE PÉRIMÈTRE

Conseil, architecture, modélisation, assistance, réalisation de Data Lake, alimentation, accès à la donnée.

TECHNOLOGIES

Hadoop, Dremio, Cloud Storage, Cloud DWH, Talend, Spark.

Data Lakehouse

Sur site, ou dans le cloud accompagner les clients dans la réalisation de leur data lakehouse

LE PÉRIMÈTRE

Conseil, architecture, modélisation, assistance, réalisation de Data Lakehouse, alimentation, accès à la donnée.

TECHNOLOGIES

Hadoop, Dremio, Cloud Storage, Cloud DWH, Talend, Spark.

Data Hub

Assister les clients dans la consolidation de référentiel de données, et la diffusion de ceux-ci sous forme d’API.

LE PÉRIMÈTRE

Consolidation opérationnelles des données pour une utilisation transactionnelle

Bus d’Entreprise, MDM, CDP, API, API Gateway

TECHNOLOGIES

Base de données (Considérer CockroachDB aussi), Apache Kafka, Camel, Syndesis, Gravitee, Apache Camel, Karaf, Istio…

Talend API Services, Red Hat Fuse Online

Data Intelligence

Projet informatique, avant tout organisationnel qui vise à offrir une vision totalement unifiée de l’organisation.

Il s’appuie sur d’autres types de projets tels que l’intégration de données, le data warehousing, l’analyse de données, la diffusion de données, la data visualisation, la qualité de données…

Dans le cadre de projet décisionnel il est question d’indicateurs. Un indicateur a vocation à être mesuré. Il évolue entre des seuils qui expliquent l’état de santé de votre activité.

LE PÉRIMÈTRE

Reporting, Tableau de Bord, Reporting Ad Hoc, Requêtage Ad Hoc, Construction de Data Warehouse, Construction de Data Lake, Géo décisionnel

TECHNOLOGIES

Tableau, Knowage, Power BI, Trifacta, Talend Data Prep, Talend Data Inventory

Gouvernance de données

Améliorer la qualité de vos données tout en assurant disponibilité, facilité d’utilisation, intégrité et sécurité.

Le patrimoine de données est le nouveau capital qui garantie la transformation « numérique » des organisations avec pour objectif de décider avec les données.

Le Périmètre

Conseil, formation, animation, culture de la donnée pour une gestion collaborative des données

Technologies

Dremio, Talend Data Inventory, Talend Data Catalogue, Tableau Data Management

A façon : possibilité

Rôles

Analytics Facilitateur, Chef de projet, Architecte

Data Ops

Améliorer la qualité et réduire le temps de cycle de l'analyse des données

Apporter pratiques et méthodologies d’automatisation et orientées processus, utilisée par les équipes d’analyse et de données.

LE PÉRIMÈTRE

Conseil, Assistance, Réalisation de la mise en œuvre de projet technique de données

TECHNOLOGIES

Kubernetes, CI / CD, Airflow, Talend, Talend CI, Talend Data Quality

Data Integration

Faciliter la circulation de la données, rigueur, performance et qualité.

LE PÉRIMÈTRE

Conseil, architecture, modélisation, assistance, réalisation de ETL, Streaming, Data Quality, Migration de données

TECHNOLOGIES

Talend, Apache Spark, Apache Flink, Apache Beam, Airflow

L’un des principaux cas d’utilisation de l’intégration de données est la gestion des données métier. L’intégration des données d’entreprise alimente les données consolidées dans des entrepôts de données ou une architecture d’intégration de données virtuelles pour prendre en charge les rapports, tableaux de bord, la business intelligence (intégration de données BI, Data Warehouse, Data Lake) et les analyses avancées.

Application analytique sur mesure

Développement d'applications analytiques sur mesure

Le monde de la donnée est aussi vaste que celui de l’informatique. Ici, il s’agit d’apporter de l’innovation de l’architecture aux visualisations en passant par les flux et l’infrastructure qui soutient.

LE PÉRIMÈTRE

Considérer toutes les composantes d’une architecture de données pour répondre à un besoin spécifique quand les outils sur étagère ne réponde pas.

TECHNOLOGIES

Kubernetes, JS, Cloud …