Nos practices

Data Governance 

Data Governance 

Le Data-driven, un graal pour les entreprises … sous conditions d’adopter une véritable gouvernance des données. Savoir collecter et exploiter convenablement les données, c’est bénéficier d’un avantage concurrentiel majeur et c’est source de croissance. Cela fait consensus mais dans les faits, cela suppose d’adopter un ensemble de bonnes pratiques notamment sur l’utilité des données ou l’usage métier, leur accessibilité, la qualité, leur protection, la gestion de leur cycle de vie mais aussi la conformité règlementaire. 

La data est un actif précieux pour votre entreprise et chez Smartpoint nous la considérons comme tel. Nous mettons tout en œuvre pour la valoriser, l’enrichir, la stocker de manière appropriée à sa nature, la fiabiliser et la rendre auditable. 

La qualité des données a toujours été un enjeu. Il est devenu critique alors que les entreprises en collectent en continu dans des formats variés et les stockent de manière exponentielle. C’est une ressource indispensable encore faut-il savoir l’exploiter et la transformer pour qu’elle soit génératrice de valeur et de décisions éclairées. 

David DESMONTS, Directeur Technique Data, Smartpoint

Nos consultants

Smartpoint conçoit et met en place un cadre de Data Governance spécifique à votre organisation et vos activités, afin que vous disposiez de données de qualité, fiables, exploitables et protégées.

  • Stratégie de gouvernance des données ; process cycle de vie, rôles, règles, contrôles
  • Mise en conformité RGDP : principe de minimisation, localisation des données stockées, traitements effectués et capacité à le prouver
  • Data quality, Master Data Management et catalogue de données
  • Data masking, analyse des risques, test data management, gestion des accès, solutions de backups, de restauration et dispositifs de sécurisation renforcés (cryptographie)
  • Cloud Management Platform pour un pilotage unifié afin de garantir la cohérence, l’intégrité, la sécurité et la conformité des données où qu’elles soient (stratégie multi-clouds)
  • Gestion du cycle de vie des données avec suppression des données inutiles, redondantes ou obsolètes

Nos solutions technologiques

oracle partenaire data smartpoint
IBM IA ML partenaire technologique smartpoint
teradata partenaire smartpoint
microsoft partenaire smartpoint
cloudera plateforme de données smartpoint
google cloud platform GCP partenaire smartpoint
collibra data management partenaire intégration
smartlogic information management
snowflake data partenaire smartpoint
blueway mdm data governance
experian data quality qualité des données DQM

Les news

esn engagement numerique responsable environnement empreinte planet tech care
21 février 2022

Smartpoint rejoint Planet Tech’Care.

Nous sommes fiers aujourd’hui de nous associer à numeum et de rejoindre la communauté de Planet Tech’Care 🌍. Smartpoint milite pour un numérique plus responsable et se mobilise pour réduire l’empreinte environnementale de la Tech. Cela fait partie intégrante des valeurs qui nous animent au quotidien et nous sommes déjà très engagés sur ces sujets. Certes, le nombre de […]

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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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repenser acrhitecture data stack technologique
27 novembre 2021

Repenser l’architecture Data aujourd’hui pour supporter les nouveaux défis de demain

90% des 44 zettaoctets des données mondiales ont été créées ces deux dernières années ! Personne n’échappe à la data mais elle reste difficile à traiter, à gérer, à stocker et à exploiter à grande échelle. Historiquement (cela date déjà des année 90), le stockage était géré par un SGBD connecté via des pipelines à des sources globalement […]

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Les enjeux du traitement des données en temps réel

  • Amélioration de la prise de décision : Accès à des informations fraîches et précises pour des décisions rapides et pertinentes.
  • Détection d’anomalies et prévention des incidents : Identification en temps réel des problèmes potentiels et prise de mesures correctives immédiates.
  • Optimisation des processus et des opérations : Meilleure compréhension des performances et des contre-performances pour une optimisation continue.
  • Personnalisation de l’expérience client : Pour une expérience consommateur plus fluide et hypra ciblée en fonction des interactions en temps réel.
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