Notre cœur d’expertise est l’industrialisation des traitements et des projets de Data, pour que nos clients exploitent toute la valeur de leurs données à grande échelle et en cycle court.
Notre cœur d’expertise est l’industrialisation des traitements et des projets de Data, pour que nos clients exploitent toute la valeur de leurs données à grande échelle et en cycle court.
Nous intervenons notamment sur :
L’industrialisation des pipelines et des traitements de données
L’optimisation des performances des traitements
La création de chaines d’Intégration et de Déploiement continus adaptées aux spécificités des projets Data
La création d‘Infrastructures et Plateformes As A Service permettant aux Data Analysts et aux Data Scientists de travailler directement dans des environnements sécurisés et de facilement mettre en production leurs livrables
L’ordonnancement des exécutions, leur monitoring
La visualisation des résultats
- L'industrialisation des pipelines et des traitements de données
- L'optimisation des performances des traitements
- La création de chaines d'Intégration et de Déploiement continus adaptées aux spécificités des projets Data
- Élément de liste
- La création d'Infrastructures et Plateformes As A Service permettant aux Data Analysts et aux Data Scientists de travailler directement dans des environnements sécurisés et de facilement mettre en production leurs livrables
- L'ordonnancement des exécutions, leur monitoring
- La visualisation des résultats
Nous nous adaptons aux choix technologiques de nos clients, souvent :
AWS, GCP et Azure, tant pour le stockage des données que pour leurs services managés d'analyse et de traitement
Spark, Kafka, ElasticSearch, Hadoop
Si la volumétrie et la complexité le permettent, des ETL (Talend, Informatica, Jenkins...)
Python et Scala, parfois Java
Airflow, Ansible, Microsoft Bi, Terraform, GitLab pour les automatisations
Kubernetes pour gérer les conteneurs
MLFlow, Dataiku, Kubflow...pour le MLOps
PowerBI, Qliksense pour la Dataviz
Nous nous adaptons aux choix technologiques de nos clients, souvent :
AWS, GCP et Azure, tant pour le stockage des données que pour leurs services managés d'analyse et de traitement
Spark, Kafka, ElasticSearch
Si la volumétrie et la complexité le permettent, des ETL (Talend, Informatica, ...)
Python et Scala, parfois Java
Airflow, Ansible, Terraform, GitLab pour les automatisations
Kubernetes pour gérer les conteneurs
MLFlow, Dataiku, Kubflow...pour le MLOps
Hadoop
PowerBI, Qliksense pour la Dataviz