Data Management
Data Management
La donnée est un actif stratégique au cœur de la transformation numérique des entreprises. Son importance s’est renforcée avec la montée en puissance de l’IA générative, des agents intelligents, de l’automatisation des processus et de l’augmentation continue des volumes de données à traiter.
Face à ces évolutions, les organisations doivent s’appuyer sur une gestion des données structurée, fiable et sécurisée, capable de répondre aux exigences de performance, de traçabilité et de conformité.
Bien maîtrisée, la donnée est un levier opérationnel, décisionnel et durable au service des équipes métiers comme IT.
Pour ne rien rater des activités Data d'ATLANSE
Dernièrement, nos experts en Data Management partagent leurs avis.
Les enjeux du Data Management
Architecture solide et évolutive
Concevoir une architecture data adaptée aux besoins métiers et techniques pour garantir performance, scalabilité et sécurité.
Sécurisation & Conformité
Protéger les données dès leur collecte en appliquant des règles strictes d’accès, de chiffrement et de conformité réglementaire.
Gouvernance des données
Encadrer les usages en définissant des rôles clairs, des référentiels fiables et une politique d’utilisation éthique et responsable.
Intégration & Traitement des flux
Automatiser les flux de données depuis différentes sources via des pipelines de traitement (ETL, ELT) industrialisés.
Qualité & Fiabilité
Fiabiliser les données en détectant les erreurs, en appliquant des règles de validation métier et en assurant un contrôle continu.
Valorisation & Visualisation
Exploiter les données à travers des outils de visualisation et d’analyse pour faciliter la prise de décision et générer de la valeur.
Notre expertise
Nous accompagnons les entreprises dans la structuration, la gouvernance et l’exploitation de leurs données avec une approche pragmatique, centrée sur les usages métiers et les résultats opérationnels. Nous concevons des architectures data robustes, automatisons les flux de données, garantissons leur qualité et sécurisons leur usage dans le respect des exigences de conformité.
Nos interventions s’appuient sur des technologies éprouvées comme Azure Synapse, Power BI, Snowflake…, avec un objectif clair : rendre la donnée accessible, fiable et exploitable par les équipes IT et métiers.
- Définition de l’architecture cible (Data Lake, Data Warehouse, Lakehouse…).
- Structuration des environnements Data en zones fonctionnelles claires : brute, raffinée et optimisée.
- Intégration dans des écosystèmes Cloud (Azure Synapse, Snowflake, BigQuery).
- Modélisation technique des données (schémas relationnels, vues matérialisées, optimisation des requêtes).
- Définition de rôles et responsabilités au sein de l’organisation (Data Owner, Data Steward…).
- Mise en place de référentiels tels que le Master Data Management (MDM) pour centraliser les données de références et un Data Catalog pour documenter et rendre visibles les jeux de données disponibles.
- Normalisation des règles de gestion et des métadonnées.
- Pilotage de la conformité réglementaire (traçabilité des traitements, documentation automatisée, auditabilité) en lien avec le RGPD.
- Mise en place de pipelines d’intégration (batch, temps réel).
- Orchestration des workflows de traitement via des outils comme Airflow, Azure Data Factory…
- Connexion aux sources multiples (ERP, CRM, fichiers, API).
- Suivi de la performance des traitements et centralisation des logs.
- Détection automatique des erreurs, doublons, incohérences ou données manquantes à travers des règles personnalisées.
- Définition et application de règles métiers (validation de formats, cohérence inter-champs, seuils acceptables) avec des outils de data profiling.
- Intégration d’outils de monitoring qualité.
- Nettoyage et enrichissement des données via des processus automatisés de Data Cleansing.
- Gestion des accès aux données selon les rôles (RBAC).
- Mise en place de techniques de sécurisation avancées : pseudonymisation, anonymisation, chiffrement des données au repos et en transit.
- Sensibilisation des équipes à la sécurité des données et à la gestion des risques.
- Conception de tableaux de bord interactifs avec des outils comme Power BI, Tableau, Qlik…
- Mise en place d’indicateurs personnalisés en fonction de l’activité.
- Développement de modèles prédictifs (scoring client, maintenance prédictive…) pour anticiper les évolutions.
Cas Clients
Dans le cadre d’un projet de prédiction des ventes, nous sommes intervenus sur la mise en place d’une chaîne complète de collecte et de traitement de données au sein de l’écosystème Azure afin de fiabiliser l’alimentation en données pour les modèles prédictifs.
Nous avons assuré la structuration des flux de données entre les bases de référence et la plateforme cloud, avec une collecte en continu via Azure Event Hub et une analyse en streaming grâce à Azure Stream Analytics. Pour le traitement batch, nous avons conçu un pipeline orchestré avec Azure Data Factory, déclenchant l’exécution de notebooks Databricks développés en Spark Scala.
Les données ont été consolidées dans un Data Lake Azure, structuré pour répondre aux exigences de volumétrie et de performance du modèle de prédiction. L’ensemble du code a été versionné sur Azure DevOps, avec une gestion des artefacts par projet, facilitant le suivi des évolutions.
Nous avons accompagné la mise en place d’un centre de service au sein du DataLab, avec pour objectif d’organiser, piloter et industrialiser les activités Data autour des technologies Azure, Teradata, MicroStrategy et Power BI.
Le dispositif a reposé sur la constitution de pôles de compétences par technologie, la coordination des équipes de développement et la mise en place d’un pilotage unifié des charges, des plannings et des projets.
Nous avons structuré les communautés techniques afin de favoriser le partage des bonnes pratiques, l’amélioration continue de la qualité du code et l’harmonisation des outils. Nous avons également consolidé la démarche DevOps avec l’optimisation du backlog, l’automatisation des processus et le suivi opérationnel de la roadmap.
Enfin, nous avons rédigé l’appel d’offres pour externaliser certains périmètres via un Centre de Services managé, incluant la définition des exigences, la sélection des prestataires et l’organisation de la gouvernance associée.
Nos analyses autour de la Data
