Data Intégration : notre méthode

De l'inventaire à la data as code, transformez vos données en valeur ajoutée !

Optimisez votre gestion des données avec une approche d’intégration fiable et structurée. Chez Codein, nous vous accompagnons à chaque étape, de l’inventaire de vos sources jusqu’au développement de projets en data-as-code. Notre méthode vous permet de centraliser, nettoyer et orchestrer vos données tout en garantissant leur gouvernance et leur traçabilité. Grâce à des outils modernes et des pratiques adaptées, nous transformons votre écosystème data en un atout stratégique pour des décisions plus éclairées et efficaces.

5 étapes pour piloter votre entreprise grâce à vos données

DATA INVENTORY

DATA SPRINT

DATA INFRA

DATA STRATEGY

DATA AS CODE

Data Inventory

Réaliser un inventaire et cadrer le projet

Recensement des sources de données internes et externes
Rédaction d’une note de cadrage
Analyse de la qualité des données
Création d’un catalogue de données

Data Inventory

Réaliser un inventaire et cadrer le projet

Recensement des sources de données internes et externes
Rédaction d’une note de cadrage
Analyse de la qualité des données
Création d’un catalogue de données

Data Sprint

Cadrer et prioriser les besoins

Identification des priorités avec les experts métiers
Identification des indicateurs, des sources de données et des modalités de restitution
Évaluation de la faisabilité : croisement des besoins et des données + estimation coût
Documentation : fiche méthodologique et conception des maquettes de tableaux de bord

Data Sprint

Cadrer et prioriser les besoins

Identification des priorités avec les experts métiers
Identification des indicateurs, des sources de données et des modalités de restitution
Évaluation de la faisabilité : croisement des besoins et des données + estimation coût
Documentation : fiche méthodologique et conception des maquettes de tableaux de bord

Data Infra

Concevoir et déployer une infrastructure adaptée

Définition de l’architecture technique en fonction des besoins.
Sélection de la solution logicielle la plus appropriée.
Construction et déploiement des environnements techniques (serveurs d’intégration, de pré-production et de production).

Data Infra

Concevoir et déployer une infrastructure adaptée

Définition de l’architecture technique en fonction des besoins.
Sélection de la solution logicielle la plus appropriée.
Construction et déploiement des environnements techniques (serveurs d’intégration, de pré-production et de production).

Data Strategy

Fixer la trajectoire de votre stratégie data

Définition des objectifs à court, moyen et long terme.
Élaboration d'un plan d'action opérationnel détaillé pour guider les étapes de la mise en œuvre.

Data Strategy

Fixer la trajectoire de votre stratégie data

Définition des objectifs à court, moyen et long terme.
Élaboration d'un plan d'action opérationnel détaillé pour guider les étapes de la mise en œuvre.

Data as Code

Développer et automatiser les traitements

Conception et mise en place de pipelines de données (ETL) pour collecter, transformer et intégrer les informations dans vos bases de données décisionnelles (data lakehouse, data warehouse).
Déploiement de solutions de gouvernance selon la stratégie définie en phase de conception, incluant :
- Suivi de la qualité des données pour garantir leur fiabilité et conformité.
- Catalogage et lineage pour assurer la traçabilité.
- Définition des responsabilités pour sécuriser la gestion des données.
Développement de tableaux de bord interactifs pour faciliter l’analyse et l’exploitation des données.

Data as Code

Développer et automatiser les traitements

Conception et mise en place de pipelines de données (ETL) pour collecter, transformer et intégrer les informations dans vos bases de données décisionnelles (data lakehouse, data warehouse).
Déploiement de solutions de gouvernance selon la stratégie définie en phase de conception, incluant :
- Suivi de la qualité des données pour garantir leur fiabilité et conformité.
- Catalogage et lineage pour assurer la traçabilité.
- Définition des responsabilités pour sécuriser la gestion des données.
Développement de tableaux de bord interactifs pour faciliter l’analyse et l’exploitation des données.

Monitoring et maintenance

Garantir la performance, la fiabilité et la pérennité de votre écosystème data

Tierce Maintenance Applicative (TMA) pour assurer la continuité de service, corriger les anomalies et adapter la solution aux évolutions métiers et technologiques.
Monitoring et supervision de l’infrastructure et des flux de données afin de détecter et de résoudre les incidents de manière proactive.
Support et assistance pour accompagner vos équipes au quotidien et garantir une exploitation fluide et sécurisée.

Monitoring et maintenance

Garantir la performance, la fiabilité et la pérennité de votre écosystème data

Tierce Maintenance Applicative (TMA) pour assurer la continuité de service, corriger les anomalies et adapter la solution aux évolutions métiers et technologiques.
Monitoring et supervision de l’infrastructure et des flux de données afin de détecter et de résoudre les incidents de manière proactive.
Support et assistance pour accompagner vos équipes au quotidien et garantir une exploitation fluide et sécurisée.

Les bénéfices de l'approche Data as Code

Les pratiques du développement logiciel appliquées à la gestion des données pour plus d’efficacité et d’agilité :

Les ajouts et les modifications de vos traitements de données sont versionnés dans Git.
La montée en charge des équipes sur votre projet Data est facilitée grâce aux fonctionnalités de fusion et de revue de code de Git.
Les composants et modèles de données sont mutualisé afin d’être réutilisés sur vos différents projets.
Le déploiement de votre projet Data est automatisé grâce aux procédures d’intégration continue (via GitLab CI/CD).
Le code de votre projet est analysé et testé en continu grâce à notre pipeline CI (Test unitaire, SonarQube, linter, etc.).

Les bénéfices de l'approche Data as Code

Les pratiques du développement logiciel appliquées à la gestion des données pour plus d’efficacité et d’agilité :

Les ajouts et les modifications de vos traitements de données sont versionnés dans Git.
La montée en charge des équipes sur votre projet Data est facilitée grâce aux fonctionnalités de fusion et de revue de code de Git.
Les composants et modèles de données sont mutualisé afin d’être réutilisés sur vos différents projets.
Le déploiement de votre projet Data est automatisé grâce aux procédures d’intégration continue (via GitLab CI/CD).
Le code de votre projet est analysé et testé en continu grâce à notre pipeline CI (Test unitaire, SonarQube, linter, etc.).