Architecture et modélisation des données.
Concevez l'architecture de données dont votre organisation a réellement besoin — logique, physique et prête pour le cloud — afin que les plateformes que vous construisez fonctionnent de manière fiable et évoluent sans dette technique.
Services de gestion des données
La situation — Quand les clients viennent nous voir
Les organisations font appel à nous pour l'architecture de données lorsque :
- L'infrastructure de données a été assemblée de manière ad hoc — système par système, projet par projet — et manque désormais de la cohérence nécessaire pour soutenir des analyses, une intégration ou une gouvernance fiables
- Une décision majeure concernant une plateforme se profile — migration vers le cloud, modernisation de l'entrepôt de données, adoption d'un lac de données ou data mesh — et la conception de l'architecture doit être bien définie avant que l'engagement technologique ne soit pris
- Les modèles de données actuels ne répondent pas aux exigences de reporting, d'analyse ou de systèmes opérationnels que l'entreprise a désormais — parce qu'ils ont été conçus pour une organisation plus petite et plus simple que celle qui existe aujourd'hui
- La mise en œuvre d'un ERP, d'un CRM ou d'une plateforme d'entreprise nécessite un travail de modélisation des données et de conception d'architecture avant que l'intégration des systèmes sources puisse être correctement spécifiée
Ce que nous faisons — Notre approche
// Phase 1
Évaluation de l'architecture
Nous évaluons l'architecture de données actuelle — systèmes, flux de données, modèles de données, schémas d'intégration, approches de stockage et caractéristiques de performance — au regard des exigences actuelles et projetées. Nous identifions les problèmes structurels à l'origine des goulots d'étranglement de performance, des échecs d'intégration et des contraintes d'évolutivité.
// Phase 2
Modélisation conceptuelle et logique des données
Nous développons le modèle de données conceptuel — la cartographie de référence des entités de données clés, des relations et des règles métier de l'organisation — et le traduisons en modèles de données logiques pour les domaines de données prioritaires, indépendamment de toute implémentation technologique spécifique.
// Phase 3
Conception de l'architecture cible
Nous concevons l'architecture de données cible — y compris l'approche de stockage (entrepôt de données, lac de données, data lakehouse, data mesh ou hybride), le conseil en sélection de plateforme, l'architecture d'intégration ainsi que les contrôles de gouvernance et de sécurité intégrés à la conception. Nous fournissons une évaluation de plateforme neutre vis-à-vis des fournisseurs et une recommandation de sélection.
// Phase 4
Conception du modèle de données physique
Nous développons des modèles de données physiques pour l'environnement cible — conceptions de schémas, stratégies d'indexation, approches de partitionnement et spécifications d'optimisation des performances — calibrés en fonction de la plateforme choisie et des exigences de charge de travail analytique et opérationnelle de l'organisation.
// Phase 5
Accompagnement à la mise en œuvre
Nous fournissons le dossier de documentation d'architecture et de modélisation qui permet à l'équipe du client ou au partenaire technologique de mettre en œuvre l'architecture cible — y compris un accompagnement en tant qu'autorité de conception pendant la mise en œuvre pour garantir la fidélité à l'architecture.
Ce que vous obtenez — Les livrables
- Rapport d'évaluation de l'architecture de données avec analyse des écarts
- Modèle de données conceptuel — entités, relations et règles métier
- Modèles de données logiques pour les domaines de données prioritaires
- Conception de l'architecture de données cible — stockage, plateforme, intégration, gouvernance et sécurité
- Évaluation de plateforme neutre vis-à-vis des fournisseurs et recommandation de sélection
- Conceptions de modèles de données physiques pour l'environnement cible
- Documentation des normes d'architecture de données et des directives de conception
- Dossier d'accompagnement à la mise en œuvre pour le client ou le partenaire technologique
- Revue d'architecture et critères d'acceptation qualité pour la mise en œuvre
La bonne architecture de données fait la différence entre une plateforme performante et une plateforme qui devra être reconstruite dans deux ans.
Chaque mission d'architecture Iknow est construite autour de vos exigences, contraintes et plans de croissance spécifiques.