Vos données au service du travail quotidien.

Oui. Les 6 services peuvent être planifiés comme des lots de travaux clairement délimités. Ensemble, nous clarifions la situation de départ, les conditions préalables et le résultat dont vous avez besoin en premier. Les sous-pages présentent le périmètre de chaque service et les décisions techniques correspondantes.

Avant la mise en œuvre, les objectifs, les systèmes concernés, votre implication, les résultats et les critères de recette sont convenus. Les questions techniques ouvertes peuvent d'abord être clarifiées dans le cadre d'un état des lieux ou d'un projet pilote. Les tâches supplémentaires sont évaluées en fonction de leur impact sur l'effort et le calendrier.

La documentation, la prise en main et les responsabilités sont prises en compte dans le mandat. Si OTOKO® prend en charge des tâches courantes, nous convenons d'un périmètre d'exploitation incluant plages de service et procédures d'escalade. Votre équipe peut aussi reprendre elle-même les résultats ou les faire évoluer avec ses partenaires actuels.

Une IA ne règle à elle seule aucune question de qualité des données, de responsabilité ou de rentabilité. C'est pourquoi nous séparons les tâches : rendre les données disponibles, comprendre les indicateurs, vérifier les prévisions et intégrer les modèles génératifs de façon pertinente. Vous pouvez confier chaque domaine séparément. Pour un projet complet, nous relions les résultats en une solution que vos collaborateurs peuvent utiliser dans leurs processus de travail existants.

Les rapports, les prévisions et les assistants ont besoin de données fiables. OTOKO® planifie et met en œuvre une plateforme de données qui réunit vos sources, contrôle les accès et met les données à disposition pour des tâches concrètes. Le point de départ peut être un seul domaine, par exemple les ventes, la production ou le service client.

Architecture cible avec couches de stockage, zones pour les données brutes et préparées, et concept d'accès Mise en place avec Terraform et Kubernetes, reproductible pour les environnements de test, de recette et de production Catalogue de données avec provenance, responsables, règles de qualité et durées de conservation Chiffrement au repos et en transit, gestion des clés dans un HSM sur demande Supervision, sauvegarde et restauration avec des délais de reprise documentés

Plateforme de données opérationnelle avec infrastructure as code Catalogue de données et modèle de données Manuel d'exploitation avec concept d'accès et plan d'urgence

Le point de départ, ce sont les décisions que les données doivent soutenir : quels stocks doivent être disponibles quotidiennement, quels événements immédiatement, et quelles valeurs historiques sont nécessaires ? Nous en déduisons le modèle de données, les besoins de stockage, le rythme d'actualisation et les responsables. Un data lake accueille différentes données brutes ; un warehouse met à disposition des données préparées pour les analyses. Un lakehouse combine ces propriétés, mais ne remplace pas la responsabilité des données. Une plateforme existante est d'abord examinée sous l'angle de son extensibilité, avant qu'une nouvelle ne soit mise en place.

Nous concevons des couches de traitement distinctes avec des transitions traçables. Chaque entrée est dotée d'une origine, d'un horodatage de chargement et d'un schéma ; des règles de qualité déterminent quelles données poursuivent le traitement et lesquelles sont mises de côté pour clarification. Des processus de chargement reproductibles évitent qu'un redémarrage ne duplique les chiffres. Les rôles sont rattachés aux domaines de données, les accès de développement sont restreints et les règles de conservation sont prises en compte techniquement. Les décisions d'architecture concernant les formats de fichiers, le partitionnement et la capacité de calcul sont testées à partir de vos requêtes et de vos volumes de données, afin qu'un stockage bon marché ne conduise pas à des analyses démesurément coûteuses.

Pour la recette, nous examinons, en plus d'une analyse réussie, les sources manquantes, les entrées endommagées et la reprise après un incident. Votre équipe reçoit le modèle de données, un manuel d'exploitation et des responsables désignés. Pour la planification, des rapports types, une liste des sources de données, des ordres de grandeur connus et les groupes d'utilisateurs prévus sont utiles. Un catalogue de données montre ce qui a été recensé et où la vue reste encore incomplète.

Lorsque les chiffres issus de l'ERP, du CRM et de la production ne correspondent pas, un tableau de bord plus soigné n'y change rien. Nous développons des pipelines de données qui connectent les sources, harmonisent les formats et traitent les entrées erronées de manière visible. Votre service métier peut ainsi retracer d'où vient une valeur et quand elle a été actualisée pour la dernière fois.

Connexion de SAP, Microsoft Dynamics, Salesforce, bases de données, fichiers et interfaces Pipelines batch et streaming avec règles de contrôle pour le format, les doublons, l'exhaustivité et la plausibilité Pipelines versionnés avec tests automatisés et processus de validation Traçabilité de la provenance des données, de la source jusqu'au rapport Exploitation avec alertes en cas d'interruption et de non-respect des règles de qualité

Pipelines sous forme de code avec tests Référentiel de règles de contrôle et rapports de qualité Preuve de provenance par jeu de données

L'ETL consiste à transformer les données avant leur chargement dans la cible ; avec l'ELT, le traitement s'effectue majoritairement dans la plateforme cible. Nous choisissons en fonction du volume de données, du besoin de protection et des ressources de calcul disponibles. Les règles relatives aux champs obligatoires, aux unités, aux horodatages et aux clés métier comptent davantage que le sigle. Un prix manquant, par exemple, ne doit pas être converti silencieusement en zéro. Les enregistrements erronés suivent un circuit de clarification traçable, avec un responsable désigné et la possibilité d'un retraitement après correction.

Pour le traitement incrémental, nous enregistrons l'avancement et l'origine des données. Les événements tardifs, les corrections ultérieures et les données sources supprimées nécessitent des règles propres. Le Change Data Capture permet de capter les modifications d'une base de données ; nous vérifions si cela convient en fonction de la base de données, des autorisations et des effets sur l'exploitation du système source. Des transformations versionnées et des jeux de données de test sécurisent les changements de colonnes et de formats. Lors de nouvelles tentatives, nous utilisons des identifiants stables ou des règles de correspondance, afin qu'une facture livrée une nouvelle fois n'apparaisse pas deux fois dans l'analyse.