Concevoir votre environnement technologique et
l’architecture Data & IA

SLIB : Architecture Data Lake

Les Enjeux

Tirer profit et
pleinement intégrer les
nouvelles technologies
afin de développer et
commercialiser de
nouveaux services

Acquérir et développer
les compétences
nécessaires en interne
en accord avec sa
démarche compétences

Maîtriser les données et
en extraire de la valeur
dans le respect de la
sécurité et des
réglementations
(AMF, GDPR)

notre accompagnement

1 | Conseil en architecture et outils

étude des solutions technologiques pour le traitement des données massives, le reporting réglementaire et la data visualisation, la sécurité et la conformité by design, la qualité, les PRA et PCA, l’intégration avec le SI existant, le monitoring et la supervision.

2 | Conception et mise en place d’un Data Lake

choix technologiques, cluster planning, installation et paramétrage, sécurisation, gouvernance des données, architecture multi-tenante.​

3 | Ingestion des données

Mise en place d’une architecture lambda (traitement batch + traitement temps réel). Import des données d’une base DB2/400 vers le cluster Hadoop (hdfs, HBase, Hive, fichier parquet, Spark, Kafka, etc.)​

4 | Streaming

Conception et développement d’une couche d’ingestion temps réel (Kafka, Spark Streaming)​ répondant aux besoins spécifiques de la SLIB

5 | Méthode & Phases

Approche agile (Scrum). Première phase d’étude de faisabilité (POC). Phase de conception et de réalisation d’un premier MVP (Ingestion, sécurité et conformité by design, datamart, etc.). Ajout progressive des fonctionnalités (data gouvernance, data préparation, reporting et data visualisation, etc.)

LES CONCLUSIONS DE NOTRE ACCOMPAGNEMENT

Définition et
déploiement d’une
architecture fonctionnel
le et technique
innovante orientée
service

Intégration avec les
outils et processus
existants :
Sécurité, Exploitabilité,
etc.

Approche agile, de la
conception à
l’exploitation et
définition d’une
démarche DevOps