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Déployer une nouvelle architecture data centric

Face à des flux de données conséquents, comment la Bpifrance a mis en place une architecture data-centric pour avoir une vision 360° client ?

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Livre Blanc Les clés pour construire sa plateforme data

Les clés pour construire sa plateforme data

Quel type de plateforme choisir entre data hub et data lake ? Quels bénéfices à partir sur une plateforme Cloud ? Comment sécuriser ma plateforme et faciliter l’intégration avec mon SI ?

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Une architecture data-centric pour traiter des flux de données conséquents 

Avec pour mission le financement et le développement d’entreprises françaises, la Banque Publique d’Investissement a alloué en 2019 plus de 19 milliards d’euros de financements directs, 8,5 milliards d’euros de prêts bancaires garantis et 2,5 milliards d’euros d’investissements.

DataValue Consulting accompagne depuis 2017, avec engagement de moyens, la Direction de l’Architecture et des Solutions Techniques de Bpifrance.

Améliorer la connaissance client avec la data science
Le pilotage de la performance

Data warehouse, data lake, data hub : quelles différences ?

 

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Un datahub avec une vision 360° client comme point d’accès unique 

La première phase a consisté à dresser un état des lieux des use case existants. Une phase de recueil des besoins a ensuite été engagée afin de dresser une liste de use case à développer.

En collaboration avec les équipes Bpifrance, nous avons défini une architecture data-centric, fiable, à capacité massive pour être en mesure de traiter les flux de données conséquents que gère la Bpifrance : choix de l’infrastructure, du mode d’ingestion, de stockage et de traitement des données… Par la tenue d’ateliers avec les métiers, un plan de transformation Business Intelligence a pu être rédigé puis mis en application pour valoriser les données de la structure.

DataValue Consulting a apporté son assistance à la réalisation d’un pilote datahub vision 360 client. A destination du top management, ce datahub est un point d’accès unique qui centralise et unifie toutes les données clients à partir du CRM et du système opérationnel. L’architecte a ensuite réalisé un benchmark des solutions disponibles en interne ou sur le marché de la BI, afin d’aider Bpifrance à sélectionner la solution la plus adaptée. Des POC et POV ont ensuite été réalisés avant l’implémentation finale.

Des résultats qui dépassent leurs attentes

01

Optimisation des flux de données gérés par Bpifrance.

02

Une architecture data centric souple et performante.

03

Une plateforme capable d’accueillir les futurs cas d’usage.

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eBook : Les 5 niveaux de maturité data

Cet ebook vous propose une grille d’évaluation pour vous situer parmi 5 niveaux de maturité data, en fonction de l’état de l’art de votre écosystème ainsi qu’aux leaders de l’approche data centric.

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