Catégorie : Stack technologique

Stack technologique

Modernisation du Core Banking, pourquoi choisir une solution cloud-native et quel éditeur choisir ?

0 commentaires

Pourquoi moderniser son Core Banking  ?

Alors que le secteur bancaire accélère la digitalisation de tous ses services et doit faire face à une concurrence accrue des néobanques et des fintechs, la capacité à innover rapidement tout en maintenant des opérations fiables et sécurisées est devenue un impératif stratégique. Les banques, qu’elles soient traditionnelles ou digitales, doivent répondre aux attentes croissantes des clients en termes de fluidité, de personnalisation et de rapidité des services.

Or, les systèmes bancaires Legacy, souvent complexes et coûteux à maintenir, ne permettent pas cette agilité.

La modernisation du core banking s’impose alors comme une priorité pour de nombreuses banques. Mais cette transformation, qui peut s’appuyer sur des solutions cloud-native et modulaires comme Temenos Transact, comporte des défis techniques et organisationnels que les DSI doivent surmonter. Chez Smartpoint, nous accompagnons nos clients dans cette transition en leur offrant une expertise et des solutions adaptées à leurs ambitions.

L’Importance d’une Solution Modulaire et Cloud-Native

Les systèmes bancaires actuels doivent être en mesure d’évoluer rapidement pour intégrer de nouveaux services, se conformer aux réglementations changeantes et gérer une complexité croissante. C’est ici qu’interviennent les architectures modulaires et cloud-native.

Modularité pour plus d’agilité

Les solutions comme Temenos Transact offrent une approche modulaire permettant aux banques de déployer uniquement les fonctionnalités dont elles ont besoin. Cette flexibilité réduit le « time-to-market » des nouveaux services, un avantage concurrentiel clé dans un environnement bancaire ultra-compétitif.

Architecture Cloud-Native pour plus de performances

L’adoption d’une infrastructure cloud-native garantit une meilleure scalabilité, des coûts opérationnels réduits et une résilience accrue face aux pannes. Avec la montée en puissance des architectures hybrides, cette approche permet aux banques de migrer progressivement leurs systèmes tout en assurant la continuité de leurs opérations

Comparaison avec les solutions concurrentes en core banking system

Si Temenos Transact s’impose comme une référence dans le domaine du core banking pour son équilibre entre modularité, scalabilité et innovation; d’autres solutions alternative sont intéressantes. Chez Smartpoint nous vous apportons un conseil sur mesure pour vous aider à choisir la bonne solution en fonction notamment de votre Legacy, votre stack technologique, votre organisation, votre budget, les compétences de vos équipes, etc.

  1. Mambu : Une solution SaaS performante, idéale pour les néobanques, mais parfois limitée en termes de modularité pour des infrastructures complexes.
  2. Finastra : Une offre robuste pour les grandes banques, mais qui peut s’avérer plus coûteuse et moins flexible dans certains cas.
  3. Avaloq : Fort dans le segment de la gestion de patrimoine, mais moins orienté vers la transformation cloud-native globale.
CRITÈRESTEMENOS TRANSACTMAMBUFINASTRAAVALOQ
PositionnementSolution complète pour les banques traditionnelles et digitales, avec une approche modulaire et cloud-native.Solution SaaS légère, idéale pour les néobanques et fintechs en quête de rapidité et simplicité.Plateforme robuste pour les grandes banques et institutions financières complexes.Spécialisée dans la gestion de patrimoine et les banques privées, avec un focus sur le front-to-back.
Approche technologiqueCloud-native, architecture modulaire, intégration facile avec d’autres systèmes.Purement SaaS, API-first, architecture légère mais moins adaptée aux systèmes complexes.Hybride (on-premise ou cloud), mais moins avancée dans l’approche cloud-native que Temenos.Principalement on-premise avec des options cloud limitées, moins axée sur la modularité.
ModularitéTrès élevée : possibilité de déployer uniquement les modules nécessaires (paiements, prêts, etc.).Bonne modularité pour des besoins simples, mais limitée pour des infrastructures complexes.Modularité correcte, mais intégration parfois plus lourde à gérer.Modularité plus faible : solution souvent adoptée dans son ensemble plutôt que par modules.
ScalabilitéExcellente : adaptée aux banques de toute taille, avec une scalabilité dynamique grâce au cloud-native.Bonne pour les petites et moyennes structures ; peut montrer des limites pour les très grandes banques.Très bonne scalabilité pour les grandes institutions, mais au prix d’une complexité accrue.Bonne scalabilité dans le domaine de la gestion de patrimoine, mais moins flexible pour d’autres cas d’usage.
Time-to-MarketRapide grâce à sa modularité et son intégration simplifiée.Très rapide pour des néobanques ou startups fintechs grâce à son approche SaaS clé-en-main.Plus lent en raison de la complexité des projets d’intégration dans de grandes structures.Moyen : adapté à des projets spécifiques comme la gestion patrimoniale, mais moins agile globalement.
Coût total de possession (TCO)Optimisé grâce à l’infrastructure cloud-native et aux économies d’échelle possibles sur le long terme.Faible pour les petites structures ; coûts qui augmentent rapidement avec la montée en charge.Élevé : coûts initiaux importants pour l’acquisition et l’intégration ; ROI sur le long terme.Élevé : coûts initiaux importants et maintenance coûteuse (surtout en on-premise).
PersonnalisationTrès élevée : permet une personnalisation fine des services bancaires selon les besoins clients.Limitée : conçue pour une adoption rapide avec peu de personnalisation avancée possible.Élevée : adaptée aux grandes banques nécessitant des solutions sur-mesure, mais complexe à implémenter.Moyenne : bonne personnalisation dans le domaine patrimonial, mais limitée ailleurs.
Cas d’usage typesBanques traditionnelles cherchant à moderniser leur Core Banking ; néobanques souhaitant évoluer rapidement.Néobanques ou fintechs cherchant une solution rapide et économique pour démarrer leurs activités.Grandes banques ayant besoin d’une plateforme robuste couvrant tous les aspects bancaires complexes.Banques privées ou gestionnaires de patrimoine cherchant une solution spécialisée front-to-back.

Pourquoi choisir Smartpoint pour moderniser votre core banking system ?

Chez Smartpoint, nous comprenons les enjeux spécifiques des banques, qu’elles soient traditionnelles ou digitales. Notre expertise notamment sur les solutions Temenos, combinée à notre approche cloud-native, nous permet de :

  • Répondre aux attentes croissantes des clients grâce à des solutions innovantes et personnalisées.
  • Optimiser les performances et réduire les coûts en modernisant les systèmes existants.
  • Accompagner la transition vers le cloud en garantissant une migration sécurisée et sans interruption.
  • Offrir un support continu avec des services de MCO, de TMA et une documentation adaptée.

La modernisation vers un Core Banking cloud-native est essentielle pour l’innovation et la compétitivité des banques. En choisissant le bon éditeur et la solution adaptée à vos besoins spécifiques, vous pouvez transformer vos opérations bancaires et offrir une meilleure expérience à vos clients.

Prêt à franchir le pas vers un Core Banking moderne et agile ? Contactez dès aujourd’hui un expert en solutions cloud-natives pour évaluer vos besoins et identifier la meilleure solution pour votre institution financière.

LAISSEZ-NOUS UN MESSAGE

Les champs obligatoires sont indiqués avec *.

    Prénom*

    Nom*

    Société*

    E-mail*

    Téléphone*

    Objet*

    Message

    Keep in touch !

    Stack technologique

    IA et ingénierie de la Data, quelles avancées technologiques ?

    0 commentaires

    L’intelligence artificielle s’infuse désormais dans l’ingénierie des données, rendant les processus plus efficaces et précis. Si la GenAI n’est pas encore totalement adaptée aux besoins spécifiques de ce domaine, l’IA traditionnelle apporte des solutions concrètes pour automatiser les pipelines de données, améliorer la qualité, optimiser les bases de données, et faciliter l’extraction de données non structurées. Chez Smartpoint, nous avons intégré ces technologies pour transformer l’ingénierie des données, en mettant l’accent sur l’innovation et l’optimisation continue.

    GenAI et ingénierie Data, ce n’est pas encore pour maintenant.

    Bien que l’IA générative fasse beaucoup couler d’encre et suscite beaucoup d’intérêt, elle n’a pas encore bouleversé l’ingénierie des données. Voici les principaux obstacles.

    Le Manque de précision dans les prédictions

    Les modèles génératifs comme GPT sont parfaits pour générer du texte ou du contenu multimédia, mais moins performants pour les tâches de prévision quantitative. Les approches classiques d’apprentissage supervisé ou les méthodes statistiques sont mieux adaptées pour la précision, notamment lorsqu’il s’agit de l’analyse de séries temporelles ou d’estimer les relations causales dans les données. En effet, les modèles génératifs sont conçus pour créer du contenu plausible à partir de motifs appris, sans véritable compréhension des relations statistiques sous-jacentes.

    Le défi d’interprétabilité

    Les modèles de GenAI fonctionnent souvent comme des « boîtes noires », où le processus de prise de décision n’est pas transparent. En ingénierie des données, il est primordial de comprendre les raisons derrière les décisions des modèles, notamment pour répondre aux exigences de conformité ou pour affiner les processus de gouvernance des données. À ce jour, les modèles génératifs manquent d’outils nécessaires pour fournir des explications claires sur les prédictions ou les recommandations.

    Les Limites dans le traitement des données structurées

    L’ingénierie des données repose largement sur la manipulation de données tabulaires et structurées, comme les données issues de bases de données relationnelles. Les modèles génératifs sont principalement optimisés pour le traitement de texte et d’images, et moins adaptés aux tâches analytiques sur des données tabulaires, qui nécessitent une approche différente.

    L’absence de support pour les tâches spécifiques de l’ingénierie de la donnée

    Les processus comme l’intégration de données, le nettoyage, l’enrichissement, et la gestion de pipelines de données exigent des compétences spécialisées que la GenAI ne possède pas encore. Les outils traditionnels de traitement de données offrent toujours à ce jour des solutions plus robustes pour ces tâches.

    Les problèmes de coût et de ressources

    Les modèles de GenAI nécessitent des ressources importantes, tant en puissance de calcul qu’en données pour l’entraînement. Pour des projets où les exigences en termes de précision ne sont pas très élevées, il est souvent plus économique d’utiliser des méthodes plus simples.

    L’IA dans le processus de gestion des données, une réalité.

    Chez Smartpoint, nous avons pleinement intégré les avancées technologiques de l’IA dans notre stack data pour améliorer chaque étape du processus d’ingénierie des données.

    Les principaux domaines d’application incluent l’automatisation des pipelines, la gestion de la qualité des données, l’optimisation des bases de données, l’extraction des données non structurées, ainsi que l’analyse prédictive.

    Ces solutions AI-augmented permettent à Smartpoint d’exploiter le plein potentiel de l’IA pour automatiser les tâches manuelles, détecter les anomalies et anticiper les tendances, tout en s’assurant que la gestion des données reste conforme aux standards élevés de qualité.

    1. Automatisation des pipelines de données : L’IA peut automatiser des tâches comme le nettoyage, le mappage des schémas, et la transformation des données. Les éditeurs tels que Informatica et Talend proposent des solutions d’intégration et d’orchestration de données utilisant l’IA pour simplifier la gestion des flux de données.
    2. Qualité et gouvernance des données : Les outils basés sur l’IA détectent les anomalies et les incohérences dans les jeux de données pour améliorer leur qualité. Collibra, Alteryx, et Talend Data Quality offrent des solutions permettant de gérer la qualité et la gouvernance des données à grande échelle.
    3. Optimisation des performances des bases de données : Grâce à l’IA, les systèmes peuvent prédire les charges de travail et ajuster dynamiquement les ressources pour optimiser l’accès aux données. Les solutions comme Microsoft SQL Server, SAP HANA ou encore AWS Aurora utilisent l’IA pour automatiser l’optimisation des bases de données.
    4. Extraction et intégration de données : Le traitement du langage naturel (NLP) facilite l’extraction de données non structurées. Les outils tels que IBM Watson Discovery, Microsoft Azure Cognitive Services, et Google Cloud Natural Language aident à structurer les données extraites de documents. Alteryx Intègre l’IA pour automatiser la préparation des données, y compris le nettoyage et l’extraction d’informations. Snowflake facilite l’intégration de données non structurées et structurées grâce à ses capacités de traitement des données en temps réel. Il offre également une compatibilité étroite avec les outils d’IA et de machine learning, permettant aux entreprises d’exploiter les données directement dans l’entrepôt pour des analyses avancées. Sa plateforme facilite l’automatisation de la préparation des données et l’intégration avec des outils de NLP pour structurer les informations extraites.
    5. Analyse prédictive et prescriptive : Les modèles d’IA supervisés et non supervisés peuvent être utilisés pour anticiper les tendances et formuler des recommandations. Les plateformes d’analyse comme DataRobot, H2O.ai, et RapidMiner proposent des outils d’analyse prédictive qui s’intègrent facilement aux workflows existants.

    Ces outils spécialisés et enrichis à l’IA rendent le processus d’ingénierie des données plus efficace, tout en offrant de nouvelles perspectives pour optimiser la gestion et l’exploitation des données.

    L’IA joue déjà un rôle crucial dans l’ingénierie des données, améliorant l’efficacité, la qualité, et la gestion des processus. Si la GenAI n’a pas encore révolutionné ce domaine en raison de limitations techniques, les approches classiques et les outils AI-augmented continuent d’apporter des solutions concrètes. Chez Smartpoint, nous exploitons les avancées technologiques pour automatiser les tâches complexes et optimiser les performances. À mesure que les technologies d’IA évoluent, l’ingénierie des données bénéficiera d’applications toujours plus puissantes, ouvrant la voie à des innovations encore inexplorées.

    LAISSEZ-NOUS UN MESSAGE

    Les champs obligatoires sont indiqués avec *.

      Prénom*

      Nom*

      Société*

      E-mail*

      Téléphone*

      Objet*

      Message

      Keep in touch !

      Stack technologique

      Stratégies d’ingestion de la data et solutions 2024

      0 commentaires

      Votre stratégie d’ingestion de données dépend aussi de votre architecture data et de vos choix en matière de stockage. La maîtrise des différentes stratégies d’ingestion des données essentielle dans l’ingénierie data. C’est un prérequis pour garantir l’efficacité, la fiabilité et la scalabilité des pipelines de données.

      L’importance de l’ingestion de données

      L’ingestion de données est le premier contact entre la donnée brute et les systèmes d’information. Elle pose les bases des analyses futures et de la création de valeur.

      Cette étape est intrinsèquement liée à l’architecture globale de traitement des données et aux choix de stockage, qui doivent être adaptés pour répondre aux différents cas d’usages.

      Les stratégies d’ingestion de données

      Le choix de la stratégie d’ingestion dépend de plusieurs facteurs, comme que le volume des données, la vitesse requise pour l’obtention des insights, la complexité des opérations de transformation, et le niveau de latence acceptable. L’intégration des stratégies d’ingestion dans l’architecture de données et les choix de stockage permet de créer des pipelines robustes, efficaces et créateurs de valeur pour votre entreprise.

      1. ETL (Extract, Transform, Load)

      L’ETL est la méthode traditionnelle. Les données sont extraites de différentes sources puis transformées pour répondre aux exigences de l’entrepôt de données (nettoyage, agrégation, résumé, etc.). Elle sont ensuite chargées dans le data warehouse. Cette approche est à privilégier lorsque la transformation des données nécessite des calculs lourds qui sont non seulement couteux en ressources informatiques ; mais aussi sont plus efficaces lorsqu’ils sont effectués en dehors de la base de données cible.

      Quelques solutions recommandées par nos équipes : Talend Data Fabric, Informatica, Fivetran, Matillon, Apache NiFi, DataStage IBM

      2. ELT (Extract, Load, Transform)

      L’ELT est une variante de l’ETL. Les données sont d’abord extraites puis chargées dans la destination cible (souvent un data lake ou un entrepôt de données moderne). La transformation est effectuée à postériori. Cette stratégie tire parti de la puissance de calcul des systèmes de stockage modernes pour effectuer les différents traitements. L’ELT est à privilégier dans les environnements qui nécessitent une grande flexibilité et une exploration rapide des données, ainsi que pour les architectures big data.

      Quelques solutions recommandées par nos équipes : Stitch, Fivetran, Snowflake (propre langage SQL et fortes capacités de traitement en parallèle), Google BigQuery, Amazon Redshift, DBT

      3. Reverse ETL

      Le Reverse ETL est une approche relativement nouvelle qui consiste à prendre des données déjà transformées et organisées dans un data warehouse ou un data lake, et à les envoyer vers des systèmes opérationnels comme les CRM ou les plateformes de marketing automatisé. Cette stratégie est utilisée pour enrichir les applications opérationnelles avec des insights approfondis et favoriser ainsi des actions en temps réel basées sur des analyses de données.

      Quelques solutions recommandées par nos équipes : Airbyte, Census, Hightouch

      4. Streaming Data Ingestion

      L’ingestion de données en streaming est une approche où les données sont ingérées en temps réel à mesure qu’elles sont générées. Cette stratégie est essentielle pour les cas d’utilisation qui dépendent de la fraîcheur des données et le traitement en continu des flux, comme la détection des fraudes, la surveillance en temps réel de systèmes (IOT) ou les recommandations instantanées.

      Quelques solutions recommandées par nos équipes : Apache Kafka, Azure Data Factory, Google Cloud Dataflow

      5. Data Federation

      La fédération de données est une approche où les données restent dans leurs systèmes sources et sont virtualisées pour apparaître comme source de données unique. Cette stratégie évite le déplacement physique des données et est utile pour les requêtes ad hoc ou des cas d’utilisation d’accès aux données en temps réel. Elle est supportée par des frameworks comme Hadoop.

      6. Change Data Capture (CDC)

      Le Change Data Capture est une technique utilisée pour capturer les changements dans les données à leur source et les répliquer dans le système de destination. Le CDC est souvent utilisé pour synchroniser des bases de données en temps réel et pour garantir que les entrepôts de données et les data lakes sont constamment mis à jour avec les dernières informations.

      Quelques solutions recommandées par nos équipes : Informatica ou Talend

      Stratégies d’ingestion et architectures de données

      La stratégie d’ingestion choisie doit être cohérente avec votre architecture data et s’aligner avec les besoins analytiques et opérationnels de votre entreprise.

      • Les architectures data warehouses sont à privilégier pour des besoins d’analyse et de reporting structuré qui requièrent des données bien organisées et souvent transformées avant la phase ingestion.
      • Les data lakes offrent davantage de flexibilité pour les données non structurées ou semi-structurées et supportent à la fois les ingestions en temps réel et par lots, permettant ainsi un traitement et une analyse à postériori.
      • Les architectures en streaming répondent au besoin d’analyses en temps réel car elles gèrent l’ingestion en continu des données via des plateformes spécialisées comme Apache Kafka.
      • Les architectures microservices et orientées événements sont décentralisées et offrent davantage de scalabilité, chaque microservice gérant son propre pipeline de données.
      • Les architectures hybrides mixent entrepôts et lacs de données pour capitaliser sur les avantages de chaque approche.
      ARCHITECTURE ET STOCKAGE DES DONNÉS

      Options de stockage et leur impact sur l’ingestion

      Les choix de stockage, comme le stockage sur disque, le stockage objet dans le cloud ou les bases de données NoSQL, influencent directement la manière dont les données sont ingérées et gérées.

      • Le stockage sur disque est à privilégier pour un accès rapide et fréquent.

      • Le stockage objet dans le cloud permet plus de scalabilité pour les data lakes avec des capacités d’intégration avec des services d’analyse dans le cloud.

      • Le stockage en bloc soutient les performances en lecture/écriture pour les bases de données particulièrement exigeantes.

      • Le stockage de fichiers distribués est optimal pour l’accès sur plusieurs serveurs.

      • Les bases de données NoSQL sont à privilégier les données non structurées car elles offrent davantage de flexibilité avec les données non structurées.

      Pour conclure ?

      L’ingestion de données est indissociable de l’architecture de données et des solutions de stockage choisies. Nos data engineers Smartpoint appréhendent cela comme un écosystème interconnecté, optimisé pour les besoins spécifiques de votre organisation. En prenant en considération tous ces critères – cas d’utilisation, fiabilité, destination des données, fréquence d’accès, volume, format, qualité et gestion des données en streaming – ils sont en capacité de construire des bases solides pour la gestion des données qui vous permettront de tirer des insights précieux et d’alimenter vos prises de décision.

      Vous avez besoin d’être accompagné dans votre stratégie d’ingestion de données ? Vous avez besoin d’être conseillé pour trouver la solution qui vous correspond ? Vous avez besoin de renfort dans vos équipes ou un chantier à lancer ? Challengez-nous !

      Keep in touch !

      Stack technologique

      BigQuery ou Snowflake ?

      0 commentaires

      Tous deux sont leaders en cloud data warehouses mais quelle plateforme choisir ?

      Ce n’est pas la même architecture, ni le même mode de facturation !

      Snowflake utilise des capacités séparées de stockage (basé sur des objets) et de calcul (basé sur un modèle d’entrepôt virtuel). Ainsi, il offre de grandes capacités en termes de scalabilité, d’élasticité et de performance. Il permet de palier aux problèmes de sur-dimensionnement en utilisant seulement (et en ne payant) que les ressources dont les utilisateurs ont besoin. La plateforme est très appréciée pour sa facilité de configuration et d’utilisation.
      Snowflake facture selon l’utilisation des capacités de stockage et la puissance de calcul nécessaire sur la base de crédit / heure.

      BigQuery est serverless et donc augmente automatiquement les ressources en fonction des besoins. Les utilisateurs n’ont plus à se préoccuper de la gestion de l’infrastructure. Sa promesse ? Simplicité et facilité d’utilisation. Le stockage est en colonnes, il est donc optimisé pour les charges analytiques avec des requêtes rapides sur de larges volumes (contrairement aux formats traditionnels).

      La couche de calcul est basée sur un modèle de « slots », les utilisateurs peuvent utiliser autant de requêtes qu’ils souhaitent, tant qu’ils ont les slots suffisants pour les lancer sur leurs volumes.
      BigQuery facture en fonction des capacités de stockage (actif et inactif), le volume de traitement de données et les insertions en streaming.

      Le modèle de tarification de Snowflake peut sembler plus prévisible mais cela dépend de vos usage en termes de gestion, d’analyse et de traitement de vos données.
      Tous les deux proposent des calculateurs pour estimer vos coûts selon que vous ayez de fortes charges en traitement de données ou, au contraire, des charges qui peuvent varier fortement ou rapidement.

      A noter que BigQuery n’est disponible que sur Google Cloud … alors que Snowflake est agnostique, il est donc disponible sur toutes les principales plateformes AWS, Azure et GCP mais aussi opérant en cross-clouds.

      Vous vous demandez quelle est la plateforme Data Cloud la mieux adaptée à vos besoins et à vos usages spécifiques ? Nos consultants vous accompagnent dans vos choix, laissez-nous un message, nous vous rappelons sous 24 heures.

      Keep in touch !

      Stack technologique

      L’IA générative dans le secteur bancaire, c’est chose faite avec Temenos !

      0 commentaires

      Cette nouvelle solution permet de catégoriser les transactions bancaires de manière automatisée et sécurisée. Ainsi, les banques sont en capacités de communiquer des informations pertinentes et des recommandations en termes d’offres et de produits toujours plus personnalisées. Résultat, une meilleure expérience client digitale et des parcours bancaires numériques inédits.

      Et c’est une première ! Temenos est en effet le premier éditeur à déployer l’IA générative et les grands modèles de langages (LLM) dans le secteur bancaire, ce qui permet de mieux comprendre le langage mais aussi la vidéo, l’audio, les images et le code et donc d’ouvrir de nouveaux champs des possibles encore inexplorés en termes d’innovations.

      La précision et la rapidité de la catégorisation permet notamment de choisir le meilleur produit en fonction de la prédiction du flux de trésorerie, de délivrer des conseils pour les budgets clients comme l’optimisation des déclarations fiscales, une analyse encore plus fine de l’attrition …

      Non seulement ce nouveau produit est désormais intégré à la plateforme Temenos mais il peut aussi être déployé de manière indépendante via API.

      La solution est également robuste en termes de sécurité avec des modèles d’entraînement basés sur des données anonymisées et le déploiement des modèles finaux dans l’environnement du client, sans partage d’informations avec des parties externes.

      L’IA est déjà intégrées dans de nombreuses solutions proposées par Temenos qui permettent d’améliorer les performances dans la lutte contre le blanchiment, la minimisation de l’attrition, l’évaluation des risques et la tarification sur mesure notamment.

      Cas d’usages de l’IA dans le secteur bancaire, c’est déjà une réalité !

      1. Personnalisation des services et des produits financiers : Utilisation de l’IA pour proposer des produits bancaires sur mesure basés sur les comportements, les transactions et les préférences des clients.
      2. Gestion de la relation client : Amélioration de l’interaction client grâce à des chatbots intelligents et des assistants virtuels capables de gérer des demandes toujours plus complexes.
      3. Détection de fraude : Application de l’IA dans les systèmes de détection de fraude pour identifier les transactions suspectes en temps réel.
      4. Automatisation de la conformité : l’IA aide les banques à respecter les réglementations en matière de lutte contre le blanchiment d’argent (AML) et de connaissance du client (KYC).
      5. Optimisation du crédit : Analyse prédictive pour évaluer la solvabilité et le risque de crédit des emprunteurs de manière plus précise.

      temenos IA banque expertises integration

      Image générée par DALL-E

      Le saviez-vous ? Chez Smartpoint, nous avons une practice Modern Banking spécialisée sur Temenos et T24, vous souhaitez expérimenter ces avancées technologiques via un POC ? Challengez-nous !

      Keep in touch !

      Stack technologique

      Optimisez vos pipelines de données avec un ETL Open Source. Top 5 outils.

      0 commentaires

      En tant qu’Ingénieur Data, l’un de vos principaux challenges au quotidien est la capture et la gestion des données. Et c’est précisément à cette étape cruciale qu’interviennent les outils d’Extraction, Transformation et Loading (ETL), qui ont changé la façon dont nous traitons, manipulons et utilisons les données. Avec la montée en puissance des solutions open source, de nombreux outils ETL sont désormais matures et surtout disponibles gratuitement pour vous aider en prendre en charge cette étape particulièrement chronophage de mani!re toujours plus automatisée. Voici quelques-uns des outils ETL open source les plus populaires parmi nos équipes chez Smartpoint.

      Pourquoi les outils ETL sont-ils essentiels pour un ingénieur data ?

      Les outils ETL permettent de capter et rassembler des data issues de sources multiples, de les transformer en un format exploitable et de les charger dans un système pour des étapes ultérieures notamment à des fins d’analyse. L’automatisation de ce processus via des outils ETL augmente la productivité des équipes et leur efficacité. Cela leur permet de gérer des volumes toujours plus importants, d’améliorer la qualité des données et de faciliter leur intégration avec tous les systèmes qui sont amenés à exploiter ces données.

      Pourquoi s’intéresser aux solutions open source ?

      Les solutions open source ont plusieurs avantages. Elles sont généralement gratuites ! Les coûts sont donc réduits, ce qui le rend accessibles pour de plus petites structures ou projets. Elles sont souvent plus flexibles et ouvertes que les solutions éditeurs propriétaires, car elles peuvent être personnalisées en fonction des besoins spécifiques et s’intégrer plus facilement avec d’autres outils de votre écosystème data. De plus, les outils open source bénéficient d’une grande communauté de développeurs qui fournissent un support, de la documentation et tout un environnement qui apporte des améliorations continues.

      Les outils ETL open source que vous devriez regarder !

      1. Talend Open Studio

      Cet outil ETL gratuit et open source doté d’une interface graphique très intuitive permet aux utilisateurs d’exporter et d’exécuter des tâches dans différents environnements d’exécution. De plus, Talend peut être connecté à diverses plateformes pour faciliter la construction de pipelines performants. Et à l’origine, c’est du made in France !

      2. Apache Kafka

      Apache Kafka est un outil de streaming de données open source conçu pour fournir un cadre à haut débit et à faible latence capable de gérer des flux de données en temps réel. Kafka peut être utilisé pour le traitement des applications et des événements et pour découpler les applications des bases de données, ce qui peut être très utile pour les traitements transactionnels en ligne (OLTP) et les entrepôts de données.

      3. Apache Camel

      Apache Camel facilite l’intégration de différentes applications et technologies dans un pipeline de données. Vous pouvez utiliser Apache Camel pour définir des règles de routage et de médiation dans d’autres langages spécifiques à un domaine, comme Java, XML, Groovy, Kotlin et YAML. Camel, c’est plus de 100 composants pour fournir des informations sur les fonctionnalités utilisées et les options appliquées à ces composants.

      4. Logstash

      Logstash est une pipeline de données open source qui extrait les données de plusieurs sources, les transforme, puis les charge dans ElasticSearch, un moteur de recherche et d’analyse basé sur JSON. Logstash est un cadre JSON extensible avec plus de 200 plugins lui permettant de réaliser divers processus ETL.

      5. Hevo

      Cet outil ETL vous permet de répliquer des données provenant de plus de 150 sources vers la destination qui convient le mieux à votre projet, le tout sans avoir à écrire de code ! De plus, Hevo garantit zéro perte de données en surveillant votre pipeline, en indentifiant et en traitant les problèmes avant qu’ils ne puissent causer des dommages.

      Ces outils ETL open source offrent une solution efficace pour automatiser vos processus ETL, améliorer la qualité de vos données et optimiser l’efficacité de votre travail. Chacun d’eux présente des caractéristiques uniques qui peuvent s’adapter à vos besoins spécifiques en matière de gestion des données. Alors, n’hésitez pas à les explorer et à voir lequel s’intègre le mieux à votre flux de travail en science des données.

      Besoin de conseil pour savoir quelle solution ETL est la plus adaptée à votre projet ? Besoin de compétences en ingénierie Data ? Laissez-nous vos coordonnées, notre expert vous recontacte.

      Keep in touch !

      Stack technologique

      IA & ML, au delà du buzz.

      0 commentaires

      On parle beaucoup d’avancées technologiques en apprentissage automatique et en intelligence artificielle mais dans les faits, les bénéfices attendus ne sont pas toujours au rendez-vous. Voici pourquoi.

      Pour fonctionner, ces technologies nécessitent de grandes quantités de données, avec un haut niveau de qualité pour être efficaces.

      Le challenge à relever pour les Data Engineers que nous sommes est que les données doivent être pré-traitées et préparées d’une manière spécifique avant de pouvoir être exploitées.

      Chez Smartpoint, nous utilisons plus particulièrement Spark, Databricks ou encore Google Cloud Flow car ces outils apportent des solutions intéressantes pour nos clients en termes de :

      1. ÉVOLUTIVITÉ : ces plateformes permettent de traiter de grandes quantités de données et de les préparer pour l’apprentissage automatique à grande échelle.
      2. PARALLÉLISME : ces plateformes permettent de traiter des données en parallèle, ce qui peut accélérer le processus de prétraitement et de préparation des données.
      3. RÉDUCTION DE LA COMPLEXITÉ : ces plateformes peuvent aider à réduire la complexité de la préparation des données en proposant des bibliothèques de fonctions et de modules prêts à l’emploi.
      4. AUTOMATISATION : ces plateformes permettent d’automatiser certaines tâches de préparation de données telles que le nettoyage des données, la normalisation des données, le traitement du langage naturel, etc.
      5. INTÉGRATION : ces plateformes peuvent s’intégrer facilement avec d’autres outils et services d’apprentissage automatique tel que Tensor Flow pour n’en citer qu’un.

      En utilisant ces outils, vous pouvez accélérer votre processus de préparation de données, réduire la complexité et améliorer la qualité des données pour tirer pleinement parti des avancées en ML et IA.

      Keep in touch !

      Stack technologique

      DevOps, pourquoi adopter cette approche et le top 10 des meilleurs outils utilisés par nos développeurs.

      0 commentaires

      DevOps, ce désormais incontournable qui permet d’automatiser toujours davantage pour déployer plus rapidement de nouvelles applications ou de nouvelles fonctionnalités.

      Selon différentes études dont Upguard (à lire ici https://www.upguard.com/blog/devops-success-stats), voici en quelques chiffres pourquoi adopter cette démarche pour accélérer le time-to-market de vos produits logiciels mais aussi leur qualité tout en facilitant le travail de vos équipes de développement :

      • Les Ops « traditionnels » seraient 40% davantage chronophages et 21% de leur temps serait consacré à gérer les incidents
      • Les DevOps consacreraient 1/3 de leur temps à optimiser l’infrastructure et économiseraient 60% de leur temps à gérer des problèmes d’assistance
      • Les organisations qui ont généralisé les pratiques DevOps constatent à plus de 60% qu’elles ont amélioré la qualité des déploiements mais aussi la fréquence à la laquelle elles mettent sur le marché de nouveaux produits logiciels. Près de 40% considèrent aussi que la production du code est de meilleure qualité.
      • Selon une enquête menée par Puppet Labs, les entreprises qui ont adopté le DevOps déploient des mises à jour 30 fois plus rapidement que celles qui n’ont pas adopté cette approche.
      • Une étude Forrester a mis en avant que les organisations ayant adopté DevOps ont connu une réduction de 63 % des défaillances de production et une réduction de 50 % du temps de résolution des problèmes.

      Une batterie d’outils sont disponibles pour améliorer ce processus que ce soit au niveau du code (révision, gestion du code source, fusion), de l’intégration continue, des tests en continu, du packaging des référentiels, de la gestion des releases, de la configuration de l’infrastructure et du monitoring.

      Voici notre sélection.

      1/ Jenkins (open source) pour l’intégration et la livraison continue (CI/CD) pour l’automatisation et l’exécution de nombreuses tâches avec des centaines de plugins disponibles

      2/ Git permet de suivre le développement en cours de l’application tout en conservant plusieurs versions du code source (historique). C’est l’outil incontournable en termes de systèmes de contrôle mais aussi de collaboration.

      3/ Kubernetes (open source) pour augmenter les ressources nécessaires ou gérer davantage de conteneurs, il permet en effet aux développeurs de gérer la scalabilité et la gestion en déployant sur un cluster de serveurs, de manière sécurisée.

      4/ Ansible (open-source) pour le provisionnement, la gestion et l’automatisation des configurations et le déploiement des applications sur des serveurs distants.

      5/ Puppet (open-source) pour automatiser la configuration et la gestion des serveurs (comme Ansible) ainsi que des machines virtuelles.

      6/ Terraform (open-source) pour définir les ressources nécessaires on-prem ou dans le cloud.

      7/ Docker (open source) pour créer, déployer et gérer des applications conteneurisées indépendamment du système d’exploitation. Il offre aussi des capacités de virtualisation et d’isolations indispensables dans le cadre d’une architecture micro-services.

      8/ Grafana (open-source) pour la visualisation des données et le monitoring. Il permet de collecter, analyser et afficher des données issues de multiples sources dont les logs.

      9/ Slack pour partager des fichiers, des extraits de code et les intégrer dans vos applications. C’est l’allié de vos équipes pour gagner en productivité. La fonctionnalité Huddle leur permet même de communiquer par la voix !

      10/ Jira (outil de ticketing de la suite Atlassian) pour planifier, contrôler et livrer vos produits logiciels sur la base de user stories selon les méthodes agiles. Il a également des fonctionnalités de reporting très appréciables.

      Keep in touch !

      Stack technologique

      Bienvenue dans la modélisation de données.

      0 commentaires

      L’ingénierie Data ne cesse d’évoluer et s’éloigne du traditionnel ETL.

      Historiquement, les ingénieurs data se concentraient essentiellement sur la mise en place d’un pipeline ETL (extract, transform, load) pour déplacer les données issues de diverses sources vers un référentiel de données centralisé tel qu’un data warehouse. Cette tâche était particulièrement chronophage, nécessitait beaucoup de codage et de configurations manuelles.

      Avec l’arrivée d’outils tels que Archi (Open Source), PowerDesigner de SAP, SqlDBM (Online Data Modeling Tool), IDERA ER/Studio ou encore Erwin Data Modeler de Quest, il est dorénavant possible d’automatiser l’ensemble de ce processus.

      Résultat ?
      Les ingénieurs data sont en capacités d’extraire les données et de les charger rapidement alors que les volumes collectés et stockés sont exponentiels. Ils peuvent se concentrer sur des tâches plus complexes et à plus forte valeur ajoutée, la modélisation des données.

      La modélisation de données est le processus qui permet de créer une vue conceptuelle des données et leur relation entre elles. Elle permet de définir la structure des données, ses attributs, les liens entre elles et donc d’organiser leur stockage de manière optimale. C’est indispensable pour tout projet analytique car cela permet de s’assurer que les données sont correctes, cohérentes, organisées et facilement accessibles.

      Trois type de modélisation de données :
      👉 Modélisation conceptuelle : Il s’agit de créer une représentation de haut niveau des données, y compris les relations entre les entités, afin de déterminer la structure globale des données.
      👉 Modélisation logique : Il s’agit de créer une représentation plus détaillée des données, y compris les attributs de chaque entité et les relations entre les entités.
      👉 Modélisation physique: Il s’agit de concevoir la base de données physique et de déterminer la meilleure façon de stocker les données en termes de structures de données, d’indexation et de partitionnement.

      Non seulement la modélisation de données permet d’améliorer le Data Management et Data Warehousing mais cela ouvre aussi de nouvelles perspectives en Data Science et en Machine Learning. En effet, comme les données sont stockées de manière cohérente et organisée, les data scientists y ont accès plus facilement et peuvent mieux les exploiter. Les résultats sont d’autant améliorés et beaucoup plus fiables.

      En rationalisant le pipeline de données et en permettant aux ingénieurs data de se concentrer sur des tâches plus complexes, la modélisation des données peut aider les organisations à mieux utiliser leurs données et à libérer tout le potentiel de la data science et de l’apprentissage automatique.

      Data Modeling

      Sources :

      https://www.guru99.com/data-modelling-conceptual-logical.html

      https://publication.hikmahtechnologies.com/data-engineering-evolves-from-etl-to-the-world-of-data-modelling-2175c8083f31

      Keep in touch !

      Stack technologique

      Comment reconnaitre un bon ingénieur Data Full Stack quand vous en croisez un ?

      0 commentaires

      Dans la data, c’est exactement comme dans le développement logiciel de produits ! Avant, il y avait des développeurs spécialisés front et d’autres back-end, d’autres chargés que de la mise en production, d’autres des tests, etc. En data, on avait aussi des DBA. Chacun avait un rôle bien précis. Mais depuis les pratiques Agile, le DevOps, le CI/CD et l’automatisation des tests se sont démocratisés en même temps que la course à l’innovation et les contraintes de time-to-market se sont accentuées.

      Être ingénieur data aujourd’hui ne se résume plus à la conception de Datawarehouse, la mise en place d’ETL, le lancement de requêtes SQL et la restitution dans des tableaux de bord. Certes, il ne s’agit pas d’être spécialiste en tout mais un ingénieur data fullstack a désormais des connaissances étendues dans de nombreux domaines.

      Yazid Nechi, Président de Smartpoint

      Comment reconnaitre un bon ingénieur Data ?

      • Il sait programmer ! Il maîtrise en effet au moins un langage de programmation et chez smartpoint, c’est plusieurs : Java, Python, Scala pour les incontournables.
      • Il connait les outils du big data comme Hadoop, Hive, Spark, Pig Sqoop
      • Il sait concevoir et exploiter un Data Warehouse et pour ce faire, les meilleurs outils à maîtriser sont Amazon Redshift, Google Big Query et bien entendu Snowflake. Mener des actions d’ETL étant indispensables à sa fonction, il a également des compétences en Talend, informatica entre autres.
      • C’est un expert en bases de données relationnelles (SQL) qu’elles soient analytiques ou transactionnelles (OLTP, OLAP).
      • Il maîtrise aussi les bases de données en NoSQL qui sont de différentes natures en fonction du modèle de données

      Architecture

      C’est la base, il doit comprendre comment sont organisées les données et quels sont les objectifs en termes de traitement et de gestion des données. Cela suppose aussi d’avoir une bonne culture générale sur les nouvelles méthodes de data ingestion (comme Kafka), les différentes alternatives de stockage ainsi que les normes de sécurité pour la protection des données (dont la gestion des droits et des authentifications).

      SQL

      C’est une compétence certes traditionnelle mais toujours indispensable !

      ETL (ou ELT)

      C’est la base du métier : mettre en place le pipeline de données pour capturer, transformer et charger dans le système cible. Cela demande des compétences en modélisation des données mais aussi la connaissance d’un ou plusieurs outils. Citons évidemment Talend, Informatica mais aussi des nouveaux entrants comme Fivetran ou Stitch.

      Visualisation de données

      C’est un incontournable même si historiquement, c’est une compétence davantage attendue chez les analystes de données mais dans le même logique de maîtrise du flux de données de bout en bout, nous encourageons nos ingénieurs data à connaître au moins un des outils comme Tableau ou plus récemment Looker ou ThoughtSpot.

      Spark

      C’est un must-have en ingénierie des données, Spark est le framework open source désormais incontournable en raison notamment de sa très riche bibliothèque pour le traitement par lots, le streaming, les analytics, le ML, la datascience, etc. 

      Connaissances en programmation

      Avant SQL et un outil comme Informatica suffisait. Aujourd’hui un ingénieur data intervient dans le pipeline CI/CD et pour le maîtriser, il est nécessaire aujourd’hui d’avoir aussi des compétences en langages de programmation comme Java, Python ou encore Scala.

      Expériences en développement

      L’intégration et le développement continus (CI/CD) sont aujourd’hui la norme (ou presque) ainsi que le DevOps et cela vaut également pour l’ingénieur Data. Il doit avoir des connaissances en gestion de la base de code, en testing, etc. La connaissance d’outils tels que Jenkins, DataDog, Gitlab, Jira sont donc un vrai plus !

      L’incontournable cloud !

      Impossible aujourd’hui de passer à côté de cette compétence alors que les entreprises ont de plus en plus recours au cloud pour accéder, traiter, gérer, stocker et sécuriser leurs données. Cela permet de bénéficier de puissance de traitement et de calcul inégalé sans parler de la scalabilité. Chaque ingénieur Data se doit de connaître au moins un cloud provider comme GCP ou Azure.

      Vous cherchez un Data engineer fullstack avec toutes ces compétences ? Il est surement chez Smartpoint 🤩 Vous voulez gagnez en compétences et vous investir dans de supers projets data ? Nous recrutons aussi aujourd’hui nos futurs talents !

      Sources :

      Keep in touch !