Data Factory & Operations
Transformer l’entreprise en une machine à produire, maintenir et scaler ses produits data & AI.
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Toutes les problématiques
adréssées
Time-to-data trop long pour alimenter cas d’usage analytics / IA
Pipelines instables, non monitorés ou développés en silos.
POCs IA qui ne passent jamais en production.
Coûts d’exploitation data élevés (inefficience cloud, duplication d’outils,
dette technique).
Difficulté à scaler la plateforme ou à supporter un volume croissant d’usage
Manque d’automatisation et d’outillage DataOps / MLOps.
Time-to-data trop long pour alimenter cas d’usage analytics / IA
Pipelines instables, non monitorés ou développés en silos.
POCs IA qui ne passent jamais en production.
Coûts d’exploitation data élevés (inefficience cloud, duplication d’outils,
dette technique).
Difficulté à scaler la plateforme ou à supporter un volume croissant d’usage
Manque d’automatisation et d’outillage DataOps / MLOps.
Time-to-data trop long pour alimenter cas d’usage analytics / IA
Pipelines instables, non monitorés ou développés en silos.
POCs IA qui ne passent jamais en production.
Coûts d’exploitation data élevés (inefficience cloud, duplication d’outils,
dette technique).
Difficulté à scaler la plateforme ou à supporter un volume croissant d’usage
Manque d’automatisation et d’outillage DataOps / MLOps.
Notre approche
Diagnostic complet des opérations data
Architecture, pipelines, tooling, performance.
Mise en place d’un operating model data & AI
Organisation, rôles,
workflows.
Industrialisation via DataOps
CI/CD data, orchestration, tests automatisés,
observabilité.
Industrialisation via MLOps
Versioning, feature store, déploiements modèles,
monitoring.
From insight to action,
From today to what’s next, Build the future with us
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