Plateformes de données et analytique
Transformez les données dispersées en informations fiables pour décider.
Indicateurs incohérents, exports manuels et flux difficiles à suivre coûtent du temps et de la confiance. SYNEDAT relie architecture, intégration, qualité et reporting dans une solution utilisable. Un premier domaine de données montre comment fournir des informations fiables et compréhensibles pour les métiers.
SYNEDAT PLATFORM
Une expérience des plateformes au service de votre projet
Nous utilisons ces outils dans SYNEDAT PLATFORM ou dans ses processus de livraison logicielle. Nous adaptons les pratiques pertinentes à votre projet et préparons leur intégration avec vos systèmes existants.
Déploiement et automatisation de la plateforme
Kubernetes · Azure Kubernetes Service · Helm · Argo CD · Terraform
La configuration versionnée et le déploiement déclaratif connectent l’infrastructure et les applications. GitOps rend les modifications proposées réexaminées et explicites pour l’état souhaité. Les transitions opérationnelles et les procédures de récupération sont toujours prévues pour l’application spécifique.
Des changements répétables et des limites de responsabilité plus claires.
Observabilité et opérations
Prometheus · Grafana · Alloy · Loki · Tempo
Les métriques, journaux et traces offrent différentes vues des applications et des plateformes. Nous organisons les sources de données, les tableaux de bord et les chemins d’alerte autour de questions opérationnelles spécifiques. La rétention, les données sensibles et les coûts sont pris en compte lors de la planification de la collecte des données.
Un meilleur diagnostic des incidents et des décisions opérationnelles éclairées.
Données, recherche et messagerie
MySQL · Redis · RabbitMQ · Solr · OpenSearch
Le stockage des données, la mise en cache, la messagerie et la recherche ont des exigences de cohérence, d’accès et de récupération différentes. Nous sélectionnons et relions ces composants autour de vos processus métier. La propriété et la maintenance font partie de l’intégration.
Des composants techniques qui s’adaptent à vos données et à vos processus d’application.
Des besoins aux résultats
Nous partons d’une décision ou d’un processus qui nécessite de meilleures données. Métiers et informatique précisent ensemble sources, définitions et qualité attendue. Un premier flux fournit des indicateurs compréhensibles avec des accès maîtrisés. Architecture et exploitation sont choisies pour permettre l’intégration progressive d’autres domaines.
Définir les questions métier et les indicateurs
Un rapport devient utile lorsque ses termes sont clairs. Nous convenons du calcul, des responsables et des critères de validation des indicateurs. Les écarts entre sources et rapports existants sont rendus visibles.
Relier les sources par des flux traçables
Interfaces, fichiers, bases de données et événements sont intégrés selon le besoin. Actualisation, gestion des erreurs et responsabilités font partie de chaque flux. Nous examinons les étapes manuelles qui peuvent être remplacées.
Construire une architecture adaptée
Entrepôt de données, lakehouse ou autres structures sont évalués selon les usages, les types de données et l’exploitation. Stockage, traitement et autorisations sont conçus ensemble. Outils et compétences existants sont pris en compte.
Vérifier la qualité et la provenance
Des règles de qualité définissent si les données conviennent à leur usage. Sources et transformations sont documentées de manière traçable. Les anomalies suivent un processus clair vers les personnes responsables.
Rendre les rapports et analyses utiles
Tableaux de bord et modèles soutiennent des décisions concrètes. Indicateurs, filtres et accès sont testés avec les utilisateurs métier. Documentation et formation facilitent l’interprétation et la réutilisation des résultats.
Définir les responsabilités et l’exploitation
Les produits de données ont besoin de responsables métier et techniques. Nous préparons supervision, actualisation et traitement des changements. Les règles d’accès et d’approbation sont convenues avec votre organisation.
Un parcours clair vers le déploiement
Choisir un domaine de données délimité
Nous précisons la question métier, les sources et la fraîcheur attendue. Indicateurs et critères de qualité sont convenus ensemble.
Construire le parcours de la source à l’usage
Un flux limité relie intégration, préparation et analyse. Les utilisateurs métier vérifient les résultats sur des cas réels.
Exploiter et étendre de manière fiable
Supervision, responsabilités et procédures de changement sont documentées. Les domaines suivants sont priorisés selon leur intérêt et les bases disponibles.
Ce que vous recevez
- Un modèle de données convenu et des indicateurs clairement définis.
- Un flux vérifiable avec des règles de qualité et une provenance traçable.
- Des analyses utiles, des responsabilités définies et des procédures d’exploitation.
Trois façons de démarrer
Étude des données et de l’analytique
Pour un départ ciblé : question métier, sources, indicateurs et besoins de données priorisés.
Discuter du projet: Étude des données et de l’analytiquePremier produit de données utilisable
Pour des résultats visibles : intégration limitée, règles de qualité, modèle et analyse métier.
Discuter du projet: Premier produit de données utilisableExtension et exploitation de la plateforme
Pour d’autres domaines : architecture convenue, nouvelles sources, responsabilités et transfert à l’exploitation.
Discuter du projet: Extension et exploitation de la plateformeQuestions avant de décider
Par où commencer une plateforme de données ?
Par une question métier précise et un domaine délimité. Cela permet de vérifier ensemble sources, qualité et usage. L’architecture répond au premier besoin tout en tenant compte d’une extension réaliste.
Faut-il un entrepôt de données ou un lakehouse ?
Cela dépend des types de données, des analyses, des outils et de l’exploitation. Nous comparons les structures adaptées à votre usage. Le choix doit permettre un flux durable et être justifié clairement.
Peut-on conserver les outils de BI existants ?
Oui. Modèles, rapports et licences sont pris en compte. Nous identifions les améliorations possibles de qualité, de modélisation et d’intégration. Un remplacement éventuel doit être justifié par les besoins.
Comment établir la confiance dans les indicateurs ?
Définitions, sources et calculs doivent être compréhensibles pour les métiers. Des tests communs et des règles de qualité révèlent les écarts. Les responsables désignés valident les résultats et le traitement des points ouverts.
Les données doivent-elles être traitées en temps réel ?
Seulement si une latence plus faible apporte un bénéfice au processus. Des actualisations plus fréquentes peuvent accroître les besoins de traitement et d’exploitation. Nous adaptons la fraîcheur des données à la décision concernée.
Que se passe-t-il si des données sont erronées ou absentes ?
Les règles de qualité et la supervision signalent les écarts définis. Un processus convenu prévoit évaluation, correction et retraitement. Selon l’usage, les données peuvent être retenues, signalées ou fournies avec des limites documentées.
Comment traiter données sensibles et accès ?
Responsables, usages et autorisations sont examinés ensemble. Nous prévoyons des accès adaptés et considérons les exigences de traitement et de conservation. L’interprétation juridique est menée avec vos spécialistes responsables.
Comment vérifier le bénéfice d’un premier projet ?
Moins de préparation manuelle, des indicateurs plus clairs ou une actualisation plus fiable peuvent servir de critères. Situation initiale et amélioration attendue sont définies au préalable. Les métiers évaluent la solution avec des tâches représentatives.
Quelle décision nécessite une meilleure base de données ?
Décrivez l’analyse attendue, les sources disponibles et les difficultés actuelles. Nous définissons un premier domaine avec des résultats vérifiables.
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