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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)
  • Transfert de compétences et conduite du changement

Les news

architectures data modernes
11 juillet 2023

Comprendre les architectures Data modernes, laquelle adopter en 2024 ?

Dans un monde moderne qui produit sans cesse des données qui nourrissent en continu ses économies, faire le bon choix en terme d’architecture est essentiel pour capter, gérer, analyser et exploiter les données. Les architectures de données ont beaucoup évolué pour répondre à ces nouveaux besoins sur des volumétries jamais atteintes jusqu’alors et des systèmes […]

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architecture data microservice monolithique
19 février 2024

Architecture Data,  micro-services ou monolithique ? Un choix déterminant pour votre infrastructure d’entreprise.

Alors qu’il existe une multitude d’outils et de solutions data qui s’offrent à vous ; vous devez vous interroger sur votre architecture Data – et sa roadmap – car c’est elle qui doit influencer votre stack technologique. Il ne s’agit pas tant de choisir entre architecture monolithique et architecture micro-services que de s’interroger sur la pertinence […]

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data mesh data mess principes limites
17 mai 2023

Data Mesh, architecture miracle pour libérer enfin la valeur promise des data ?

Au-delà du concept et des principes d’architecture, est-ce que le Data Mesh est viable à l’épreuve de réalité des organisations et des SI data ? Est-ce que cette architecture décentralisée et orientée domaine fonctionnel, qui permet une exploitation des données en libre-service, est la hauteur des promesses ? Voici les principaux écueils à anticiper. En tant que pure-player […]

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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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