Notre blog

Checklist opérationnelle pour un CTO ou responsable data : définition, architecture offline/online, prévention du training‑serving skew, exigences de gouvernance et options build/buy/open‑source.

Un guide pratique pour répartir les responsabilités, découper l’accès aux données, réutiliser un modèle sémantique et préciser le stewardship afin d’offrir une BI en libre‑service contrôlée et durable.

Comment distinguer data warehouse, data lake, lakehouse et data mesh pour définir le socle technique et les responsabilités d’une plateforme d’analyse multi‑équipe.

Résumé technique à destination de la DSI pour distinguer connecteurs, modes d’ingestion et accès en temps réel, exigences d’authentification et séquencement du cadrage et du déploiement pour relier CRM/ERP à une plateforme d’analyse.

Brouillon opérationnel présentant, d'après les passages sélectionnés, les composants essentiels d'un pipeline de déploiement ML : walking skeleton, validations automatiques, stratégies d'introduction de version, boucle de surveillance et composants cloud / CI/CD.

Méthode compacte pour sélectionner 2–3 cas d'usage orientés CLV (onboarding, adoption, expansion), choisir KPIs mesurables et concevoir pilotes A/B attribuables sur 6–12 mois, en tenant compte des prérequis de données et de gouvernance.

Comparer rehost, replatform et refactor, comprendre la priorisation des workloads et les modèles migration factory et modernization factory, puis lire les phases Plan, Prepare, Execute et Evaluate dans leur contexte Azure.