Conseil en architecture de données pour un leader suisse de la grande distribution
Contexte
Pour un acteur de la grande distribution en Suisse romande, le défi consistait à accompagner notre client dans la définition et la mise en place d’une architecture de données.
Le paysage informatique du client se compose de diverses applications développées en interne, qui ont considérablement évolué et deviennent de plus en plus complexes. Ces applications atteignent leurs limites en termes d’évolutivité ou de maintenance.
Enjeux
Actuellement, notre client ne dispose pas d’un outil d’intégration pour la médiation entre les différents outils au sein de son écosystème informatique. Les principes d’intégration sont, pour l’instant, de type point à point. Face à ces défis, une équipe a été constituée en début d’année 2022 pour définir les besoins en architecture de données et initier la centralisation des données. L’enjeu majeur est de surmonter les limites actuelles, tant en termes de scalabilité que de maintenance, en établissant une transition vers une solution plus flexible.
Solution et méthode
Notre intervention se concentre sur le cadrage des besoins, l’analyse, la construction de cas d’utilisation, et l’établissement de critères d’acceptation. L’objectif est de mettre en place une solution flexible capable de répondre aux défis actuels et de suivre les tendances émergentes chez notre client. Pour ce faire, une série d’ateliers a été organisée afin de recueillir les défis à relever et les points douloureux en termes de données. Les principales étapes comprennent la cartographie des données (origine des données), un examen approfondi du Data Warehouse (processus de nettoyage des données), et la connexion à des tiers pour ouvrir les données aux écosystèmes.
Bénéfices
Les bénéfices attendus de cette transformation sont multiples. Il s’agit de s’assurer que les fondations de la donnée peuvent efficacement et durablement soutenir les projets de transformation en cours. La mise en place de recommandations globales pour construire une architecture de données complète (ingestion, transformation, stockage, modélisation, et restitution) vise à garantir une feuille de route claire pour la transformation, y compris les itérations du déploiement. En fin de compte, les avantages se traduiront par une meilleure prise en charge des enjeux stratégiques de notre client, en alignant les trajectoires nécessaires pour construire un environnement de données optimal.