Les données d’entreprise doivent désormais prendre en charge les décisions en temps réel, les flux de travail automatisés et les systèmes d’IA qui dépendent d’informations actuelles, connectées et fiables. Les plateformes conçues principalement pour le reporting périodique n’ont jamais été conçues pour cette tâche.
Pourtant, des données critiques restent dispersées sur des plateformes vieillissantes et des applications déconnectées. Concentrix modernise ces environnements en fonction des décisions, des flux de travail et des cas d’usage qu’ils doivent supporter. Cela facilite l’accès aux données gouvernées tout en réduisant la complexité, les délais et le coût de l’augmentation de l’IA.
Accédez plus rapidement à des données fiables et gouvernées
Déploie plus rapidement l’analytique, l’automatisation et l’IA
Réduire le coût et la complexité des plateformes de données
Améliorer la résilience et l’échelle des plateformes
Intégrer des données dans les décisions et les flux de travail
01
Concevoir l’architecture, les modèles de données et les normes d’ingénierie nécessaires pour répondre aux exigences actuelles de l’entreprise et soutenir la croissance future.
02
Passez d’environnements fragmentés ou vieillissants à des plateformes modernes capables de gérer des volumes croissants de données, de nouvelles demandes commerciales et des charges de travail en IA.
03
Connectez applications, plateformes et sources de données afin que des informations cohérentes puissent circuler en toute sécurité à travers l’entreprise.
04
Gardez la plateforme efficace et fiable selon l’évolution de la demande. Nous améliorons les performances, gérons la capacité, renforçons la fiabilité et contrôlons les coûts au fil du temps.
Leadership éclairé et recherche pour stimuler l’innovation
L’ingénierie des plateformes de données conçoit, construit, intègre et améliore les bases technologiques utilisées pour collecter, gérer, traiter et servir les données d’entreprise. Son objectif est de rendre des données fiables accessibles à l’analytique, à l’IA, aux applications, aux décisions et aux flux de travail. Elle combine architecture et ingénierie pratique afin que la plateforme puisse fonctionner de manière fiable sous de réelles exigences commerciales.
La modernisation peut être nécessaire lorsque les données sont difficiles d’accès, que l’intégration prend trop de temps, que les coûts augmentent, que les performances sont inconstantes ou que l’architecture héritée limite l’utilisation des nouvelles analyses et de l’IA. La réponse n’est pas toujours un remplacement total. Une évaluation claire peut identifier quelles contraintes nécessitent une refonte et lesquelles peuvent être résolues par une ingénierie ou une optimisation ciblée.
L’IA dépend de données opportunes, pertinentes, bien structurées et gouvernées. L’ingénierie des plateformes de données crée les pipelines, l’intégration, le stockage, le traitement, l’accès et les contrôles opérationnels nécessaires pour les fournir. Il supporte également l’évolution des demandes de production, telles que le contexte en temps réel, les données vectorielles, les pipelines de fonctionnalités, le retour d’information du modèle et la surveillance, sans construire une base distincte pour chaque cas d’usage.
La migration des données déplace les données d’un environnement à un autre, souvent dans le cadre d’un changement de plateforme. L’intégration des données connecte les sources et les systèmes afin que les données puissent continuer à circuler et à être utilisées à travers l’entreprise. La migration est généralement une transition temporelle. L’intégration est une capacité continue qui doit rester fiable à mesure que les sources, les applications et les besoins métier évoluent.
Pas forcément. Les services cloud peuvent améliorer la scalabilité, la flexibilité et l’accès aux capacités modernes, mais la bonne architecture dépend de la sensibilité des données, de la réglementation, des investissements existants, des besoins en performance, de l’économie et de la préparation opérationnelle. De nombreuses entreprises utilisent des approches hybrides. L’objectif est de supprimer les contraintes sur l’utilisation professionnelle, et non de poursuivre l’adoption du cloud en soi.
Les mesures doivent refléter à la fois la santé technique et l’utilisabilité commerciale. Ils peuvent inclure la disponibilité des données, la fraîcheur, la qualité, la fiabilité du pipeline, le temps de traitement, le délai d’accès à la production, le coût, la scalabilité, les taux d’incidents et l’adoption par les utilisateurs. Les mesures les plus solides montrent si les équipes peuvent obtenir et utiliser des données fiables suffisamment rapidement pour soutenir les décisions, les flux de travail et les applications d’IA qui comptent.
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