Data Egineering & Opérations
MLOps, FinOps, SLA
Engineering & Opérations : des produits data et IA de niveau industriel
De la conception à la production, nous construisons, déployons et opérons des pipelines et produits data et IA avec la rigueur d'un IT critique, en garantissant une performance durable et un transfert progressif de la maîtrise à vos équipes.
Des produits data & IA opérés comme un IT critique
Ce que nous faisons
Data engineering : pipelines d'ingestion et de transformation (ETL, ELT, orchestration), en batch et en temps réel.
Développement de produits data : datasets gouvernés, modèles sémantiques, applications analytiques en self-service, marketplace.
Déploiement et Opérations : DevOps, CI/CD, SLA, observabilité de bout en bout, gestion des incidents, DataOps.
FinOps : maîtrise et optimisation continue des coûts de plateforme.
Transfert de compétences : montée en autonomie progressive de vos équipes sur le build et le run.
Notre approche
Un produit data mérite le même niveau d'exigence qu'une application critique : versionnement, tests automatisés, déploiement continu, supervision et engagements de service.
Nous industrialisons dès le premier cas d'usage plutôt que d'accumuler une dette qui bloquera le passage à l'échelle, et nous organisons le run pour qu'il puisse être repris par vos équipes.
Ce qui nous distingue
Une automatisation systématique :
générer plutôt que coder à la main quand la modélisation le permet (par exemple avec une approche Data Vault).
Le coût comme exigence de conception :
le FinOps est intégré aux pipelines, pas traité en audit annuel.
Un modèle de réversibilité assumé :
documentation, standards et formation pour un transfert sans dépendance.
Un hub de données de santé conforme HDS, au coût maîtrisé
Référence Client
Un industriel international de la santé
Enjeux
Mutualiser les données de plusieurs entités dans un hub commun, dans un environnement soumis aux exigences d'hébergement de données de santé (HDS).
Maîtriser durablement les coûts de plateforme et fiabiliser l'exploitation.
Solution
Conception et industrialisation d'un hub de données commun conforme HDS.
Pipelines standardisés et automatisés, exploitation outillée : observabilité, gestion des incidents, pratique FinOps continue.
Bénéfices
Un coût total de possession réduit de 30 %.
Une plateformeconforme aux exigences HDS, exploitée avec des engagements de service.
FAQ
Comment réduire le coût total d'une plateforme data ?
En combinant trois leviers : une architecture sobre (limiter les copies et les traitements redondants), une standardisation élevée et une modélisation automatisable (telle que Data Vault) qui réduit les coûts de développement, et une pratique FinOps continue (dimensionnement, monitoring des requêtes, politiques d'usage). Des réductions de TCO de 20 à 50 % sont réalistes sur des environnements historiques.
Faut-il internaliser ou externaliser le run d'une plateforme data ?
Les deux modèles coexistent souvent : un run externalisé au démarrage sécurise le niveau de service pendant que les équipes internes montent en compétences, avec un transfert progressif planifié. L'essentiel est de contractualiser la réversibilité dès le départ.