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DATA
Agilitii

Industrialisez vos livraisons applicatives

Notre proposition de valeur



L’objectif de toute équipe projet
est le même : Industrialiser le plus rapidement et en toute sécurité des applications stratégiques.
Cette dynamique s'étend également aux projets data, au Machine Learning et dans le Cloud.

L’enjeu Ops accompagne cette agilité en créant un processus unique et global, outillé, autour du développement et
de la mise en production.

DevOps / DataOps

Notre vision


Basé sur le modèle DevOps, nous faisons collaborer des équipes autrefois cloisonnées (développement, exploitation) dans un seul but : accélérer le « time to market » applicatif. Le DataOps se construit sur les mêmes fondements et a pour objet d’intégrer l'ingénierie, l'intégration, la qualité, la sécurité et la confidentialité des données aux projets Data.

Convaincus que le DataOps est LE modèle pour s’assurer d’une bonne orchestration et de l’industrialisation d’un projet, nous avons construit toute notre approche sur cette méthode. Nous améliorons ainsi le cycle de vie des projets amenant agilité, qualité et visibilité business.

Notre savoir faire

Concevoir le pipeline de données

Construire, intégrer et tester des flux de données

Gérer les environnements et les versions

Automatiser l’intégration et le déploiement applicatif

MLOps

Notre vision


L'essor de la Data Science, du Machine Learning, et du Deep Learning ont donné lieu à de nombreuses initiatives de projets. Cependant, celles-ci ont donné naissance à des prototypes n’ayant jamais passé l'étape de mise en production. 

L'intelligence artificielle reste encore un objet de fantasme auprès des directions métiers. Nous vous accompagnons à industrialiser la data science afin que l'intelligence artificielle devienne une réalité au sein de votre entreprise.

Cette démarche comprend un outillage technologique et une revue des pratiques autour de la donnée au sein de votre organisation.

Notre savoir faire

Conseil sur la stratégie et sur le choix des outils de MLOps

Déploiement des outils MLOps

Management pour unifier la gestion de vos données de référence​

Conduite du changement auprès des data scientists et data engineer

CloudOps

Notre vision


La question du Cloud est aujourd'hui devenue incontournable au sein de chaque SI : un TCO inégalé et une agilité stupéfiante. Les projets de migration vers le Cloud se sont multipliés.

Cependant, les ressources formées au Cloud restent encore très rares. Skiils vous accompagne dans les projets de migration mais aussi dans votre quotidien sur la surveillance et la mise en condition opérationnelle de votre environnement Cloud.

Notre savoir faire

Conseil et accompagnement sur le choix d'un provider Cloud

Audit et conseil sur les projets de migration vers le Cloud

Surveillance et maintien en condition de votre stack Cloud

Quelques réalisations

Accompagnement 
Ops Big Data​

Contexte

Exploitation, administration et supervision de la plateforme Data (BI & BigData)
Elle accompagne les projets liés aux solutions applicatives sur le domaine Big Data.

Périmètre d'intervention

• Définition de la roadmap autour de la supervision applicative de la plateforme​
• Coordination des équipes dans la construction des solutions applicatives​
• Développer les outils permettant l'exploitation, l'administration et la supervision applicative de la plateforme Data
• Participer à l’automatisation / industrialisation des solutions et accompagner le passage en récurrent​

DataOps 
Engineer​

Contexte

Auprès de l'équipe Dictionnaire de données, industrialisation de l'écosystème du dictionnaire de données​.

Périmètre d'intervention

• Construction de la plateforme permettant d'exploiter des données de la solution de Data Catalog
​• Construction et industrialisation de pipelines de traitements​, d'intégration et de déploiement continue
• Mise en place d'outils de supervision, et suivre l'exploitation​
​• Construction d'outils / solutions permettant de faciliter le process de documentation des assets Data.

MLOps

Contexte

Optimisation et industrialisation des modèles de ML pour les Quants et les Gestionnaires de portefeuille

Périmètre d'intervention

• Concevoir et développer une infrastructure ML sur le Cloud
on de travaux de science des données
• Accompagnement des équipes de livraison
• Configurer et outiller le processus MLOps pour les modèles de ML

Accompagnement 
FinOps / DataOps​

Contexte

Dans un contexte 100% cloud, la cellule FinOps accompagne les utilisateurs des services Cloud publics à maîtriser leurs usages. ​

Périmètre d'intervention

• Mise en place d'outils et de rapports pour optimiser l'usage des services Cloud. 
​​​• Maintien des pipelines d'intégration de données vers le Datalake FinOps​
• Evolution du modèle de données et des processus Data FinOps
• Faire mûrir la qualité de données et le reporting FinOps proposé aux utilisateurs.​
• Intégration des solutions et formation​ des utilisateurs
• Améliorer l'industrialisation des process et outils

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