Confiez la gestion de vos données à des experts de confiance, dédiés et expérimentés.
De leur format à leur stockage, nous réalisons un audit de vos données pour vous fournir les meilleures recommandations.
Nous vous proposons les meilleures technologies de Système de Gestion de Base de Données et d'infrastructures pour fluidifier, optimiser et sécuriser votre donnée.
Nos équipes d'experts vous accompagne tout au long du projet : de la conception au maintien en condition opérationnelle.
La donnée est aujourd’huiau cœur des stratégies de transformation numérique et des projetsd’intelligence artificielle. Pourtant, dans de nombreuses organisations, lesenvironnements data restent fragmentés, difficilement gouvernables et complexesà exploiter.
KOMPOSITE accompagne lesentreprises dans la compréhension et la structuration de leurs écosystèmes dedonnées, afin de préparer la mise en œuvre de plateformes analytiques moderneset de projets d’IA.
• Audit des architectures data existantes
• Analyse des flux et pipelines de données
• Cartographie des dépendances applicatives et des sources de données
• Evaluation des plateformes analytiques et data lakes
• Diagnostic de gouvernance et de qualité des données
Une part importante dessystèmes d’information repose encore sur des bases de données transactionnellescritiques, qui constituent la source principale des données utilisées pourl’analytique et l’IA.
• Oracle Database(RAC, haute disponibilité, performance)
• OracleExadata pour les plateformes critiques
• OracleCloud Infrastructure (OCI) pour les architectures hybrides
• PostgreSQL et ses distributions enterprise
• Microsoft SQLServer
• MySQL / MariaDB
Nos experts analysentégalement les mécanismes d’intégration de données et les outils d’ETL utilisésdans les organisations, notamment les plateformes d’intégration commeInformatica, afin d’identifier les points de friction dans les flux de données.
• Les limitations des architectures existantes
• Les dépendances entre systèmes transactionnels et analytiques
• Les risques de performance ou de qualité des données
• Cartographiedes flux de données
• Analyse de performance des bases de données
• Evaluation des pipelines ETL
• Définitiond’une architecture data cible
Ces éléments permettent depréparer des infrastructures capables de supporter les usages analytiquesavancés et les projets d’intelligence artificielle, qui nécessitent des donnéesfiables, accessibles et performantes.
