Vos données sont-elles dispersées dans différents systèmes, avec des rapports présentant des chiffres divergents et des équipes qui passent trop de temps à déterminer lesquels sont exacts ? Nous intégrons, nettoyons, normalisons et relions vos données afin que votre entreprise puisse travailler avec des informations cohérentes et fiables, et prendre des décisions plus rapidement, en s'appuyant sur des données dignes de confiance.
Une solution automatisée permet de normaliser les données issues de documents bancaires archivés, y compris lorsque des identifiants sont manquants ou erronés, ou lorsqu'il est nécessaire de recouper des informations provenant de différentes sources.
Un entrepôt de données dédié rassemble les données provenant de plusieurs bases de données opérationnelles, offrant ainsi à l'équipe chargée de l'intelligence d'affaires une vue consolidée sans nécessiter de requêtes inter-serveurs ni alourdir la charge des systèmes opérationnels.
Le système reçoit des relevés bancaires dans différents formats, en extrait les informations pertinentes et affecte automatiquement les paiements aux comptes clients correspondants. Il traite des millions d'enregistrements chaque mois.
Un même indicateur peut afficher des valeurs différentes selon le système, le rapport ou la source d'où il provient. Avant de prendre une décision, vous devez déterminer quelle valeur est la bonne.
Les données sont dispersées dans différentes applications, bases de données et fichiers. Pour obtenir une vue d'ensemble complète, il faut que quelqu'un les rassemble, les combine et les harmonise avant qu'elles puissent être utilisées.
L'extraction, le nettoyage et la consolidation des données prennent du temps. Le temps que ces informations parviennent aux personnes qui en ont besoin, la situation a peut-être déjà changé.
Les doublons, les valeurs manquantes, les formats incohérents ou les informations contradictoires nécessitent des vérifications supplémentaires avant que les données puissent servir de base à une décision importante.
Même si vous disposez d'un cas d'utilisation pertinent et d'une technologie adaptée, des données fragmentées, incohérentes ou mal structurées rendent difficile le passage d'une simple expérience à une solution sur laquelle l'entreprise peut s'appuyer.
La multiplication des sources, l'augmentation des volumes et la fréquence croissante des mises à jour exercent une pression grandissante sur les systèmes et processus existants, ce qui rend plus difficile le traitement des données et leur mise à disposition suffisamment rapidement lorsque cela est nécessaire.
À mesure que les données circulent entre un nombre croissant de systèmes, d'applications et d'équipes, leur accès devient plus difficile à gérer. En ce qui concerne les données sensibles, vous devez savoir qui peut les consulter ou les modifier, et être en mesure de suivre ces opérations si nécessaire.
Continuité et évolution à mesure que vos volumes de données et vos besoins augmentent.
Les données sont déjà disponibles pour être analysées ; ainsi, les rapports et les réponses ne nécessitent plus plusieurs jours de travail manuel ni l'intervention constante de l'équipe chargée des données.
Une plateforme unifiée permet de réduire les doublons de stockage, le chevauchement des outils et les efforts de maintenance, ce qui diminue le coût d'exploitation de votre écosystème de données.
Des contrôles d'accès clairs et une traçabilité efficace facilitent la protection des données sensibles, la gestion des autorisations et le respect des exigences en matière d'audit et de conformité.
Des données intégrées, bien structurées et gérées offrent aux initiatives d'Analytics et d'AI une base plus solide pour aller au-delà des expériences isolées et se déployer à l'échelle de l'entreprise.
À mesure que les volumes de données augmentent, que de nouvelles sources sont ajoutées ou que de nouveaux cas d'utilisation apparaissent, la plateforme peut évoluer sans que vous ayez à refaire votre infrastructure de données à chaque fois.
Années d'expérience
Projets réalisés
Durée moyenne d'un partenariat avec un client
La mise en place d'une plateforme de données d'entreprise soulève de nombreuses questions : quelles données conserver, quelles sources connecter, faut-il transférer les données, comment les protéger et comment s'assurer que les utilisateurs puissent réellement leur faire confiance et les exploiter ? Nous avons rassemblé ici les questions qui reviennent le plus souvent lors de nos échanges avec nos clients.
Vous n'avez pas trouvé la réponse à votre question ?
Un entrepôt de données et des outils de BI peuvent résoudre une partie du problème, mais pas nécessairement les questions d'intégration, de qualité, de gouvernance et d'accès aux données à l'échelle de l'entreprise. Nous partons de ce dont vous disposez déjà, identifions ce qui fonctionne et ce qui manque, puis n'ajoutons que ce qui est réellement nécessaire.
Pas nécessairement. Une plateforme de données peut fonctionner avec votre ERP, votre CRM, vos bases de données, vos systèmes existants et d'autres sources. Certaines données peuvent être migrées, tandis que d'autres peuvent rester à leur emplacement d'origine et être intégrées ou répliquées en cas de besoin.
Nous partons d'un besoin métier concret : un rapport qui prend trop de temps à générer, une décision qui manque de données fiables, un processus qui repose sur une consolidation manuelle, ou encore un domaine de données spécifique. À partir de là, nous identifions les données nécessaires et développons la plateforme en fonction des véritables priorités.
Il ne suffit pas de transférer les données vers une nouvelle plateforme. Nous identifions les problèmes de qualité, établissons des définitions communes et des règles de validation, et assurons le suivi des flux de données au fil du temps afin que les équipes puissent comprendre d'où proviennent les données et dans quelle mesure elles sont fiables.
Dès le départ, nous intégrons la sécurité et le contrôle d'accès dans l'architecture de la plateforme. Nous déterminons qui peut accéder aux différentes catégories de données ou les modifier, et mettons en place des mécanismes de traçabilité et d'audit adaptés à vos exigences en matière de sécurité, de conformité et de réglementation.
Oui, lorsque le défi réside dans la base de données. L'AI a besoin de données interconnectées, structurées, régies et fiables. Une plateforme de données peut constituer cette base, même si chaque initiative d'AI doit tout de même s'appuyer sur un cas d'utilisation métier clair qui lui est propre.
Cela dépend du nombre et de la complexité de vos sources de données, de la qualité des données, des volumes, des intégrations, des exigences de sécurité, ainsi que des fonctionnalités que la plateforme doit prendre en charge. Pour les environnements complexes, nous procédons généralement par étapes afin que chaque partie puisse être validée avant de passer à la suivante.
L'investissement dépend du périmètre, de l'architecture, du nombre de sources, des volumes de données, des intégrations et des exigences de sécurité. Nous déterminons tout d'abord les problèmes que la plateforme doit réellement résoudre, de sorte que le périmètre et l'investissement soient liés à des priorités métier claires, plutôt que de mettre en place une infrastructure pour elle-même.