Data Operations & Industrialisation

Industrialiser et automatiser les chaînes de production Data pour fiabiliser la plateforme Data.

Problématiques clients

Enjeux de run
  • Pipelines manuels, peu robustes.
  • Forte dépendance aux équipes IT.
Enjeux d’exploitation
  • Faible supervision des incidents et erreurs de flux.
  • Absence de monitoring centralisé.
Enjeux de gouvernance IA
  • Difficulté à absorber la croissance de volumétrie.

Démarche de mise en oeuvre

Phase 1 – Diagnostic des flux existants
  • Typologie des flux (batch, streaming, API).
  • Identification des goulets d’étranglement.
Phase 2 – Standardisation des patterns techniques
  • CI/CD des pipelines de données.
  • Automatisation des déploiements Data.
Phase 3 – Observabilité & Monitoring
  • Mise en œuvre des outils d’orchestration (Airflow, DBT…).
  • Tableaux de bord de monitoring proactif.
Phase 4 – Organisation du run DataOps
  • Mise en place des équipes de supervision.
  • Gouvernance des incidents Data.