Mairie de Paris – AMOA Big Data

Visian a accompagné la Mairie de Paris dans le cadrage de sa plateforme Big Data afin d’identifier les cas d’usage à mettre en œuvre

Projet

Après avoir construit une plateforme Big Data, la mairie de Paris souhaitait un accompagnement afin d’optimiser son usage, notamment par la mutualisation des données des services de la ville. Les consultants Visian sont intervenus dans la réalisation d’atelier d’idéation, la formalisation des besoins et la construction d’une feuille de route afin de projeter dans le temps le développement des services définis.

Visian a été retenu pour son approche autour de l’industrialisation des expérimentations et sa capacité à projeter les utilisateurs sur des solutions pragmatiques. Fort de ses expériences dans l’IoT et la Data, les consultants Visian ont également apporté sur leur expertise technique sur la plateforme et ses choix d’architecture.

Enjeux

Historiquement sillotés, l’un des enjeux principaux a été de favoriser l’échange d’information et de données entre les services de la Ville. Un autre challenge a été de se positionner entre les besoins d’évolution de la ville et le prestataire en charge de développer la plateforme et maintenir la plateforme.

Réponse Visian

  • Entretien et ateliers avec les métiers
  • Définition des cas d’usage « croisés » de la data
  • Rédaction des spécifications
  • Analyse de la faisabilité technique
  • Priorisation des projets

The Concorde Fallacy : quand un projet IT continue de voler droit dans le mur

L’histoire du Concorde est fascinante :
Une prouesse technologique. Un avion supersonique d’avant-garde.
Mais aussi… un désastre économique.
Et pourtant, malgré des signaux d’alerte très clairs, les investissements ont continué pendant des années.

Pourquoi ?
Parce qu’il avait déjà coûté trop cher pour qu’on accepte de l’abandonner.

Ce mécanisme psychologique porte un nom : la Concorde Fallacy, ou biais des coûts irrécupérables (sunk cost fallacy en anglais).
Et il est omniprésent dans les projets IT.

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DOC API versus Data Contracts

L’essor du data mesh et de ses principes fondamentaux a fait émerger de nouveaux besoins en matière de gouvernance des données. Dans une architecture où chaque domaine est responsable de ses propres produits de données, le risque de désalignement augmente. Les data contracts se présentent comme une solution structurante : des accords explicites qui formaliseront les échanges entre les producteurs et les consommateurs de données, et ce, d’une manière compatible avec la vision décentralisée du data mesh.

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Le cadrage, ou l’art de poser les fondations d’un projet

L’essor du data mesh et de ses principes fondamentaux a fait émerger de nouveaux besoins en matière de gouvernance des données. Dans une architecture où chaque domaine est responsable de ses propres produits de données, le risque de désalignement augmente. Les data contracts se présentent comme une solution structurante : des accords explicites qui formaliseront les échanges entre les producteurs et les consommateurs de données, et ce, d’une manière compatible avec la vision décentralisée du data mesh.

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Le cadrage, ou l’art de poser les fondations d’un projet

Le cadrage d’un projet, aussi appelé « scoping », est bien plus qu’un simple exercice administratif ou formel : il constitue la colonne vertébrale d’un projet bien structuré. C’est une étape clé pour définir une vision claire, aligner les parties prenantes, fixer des objectifs précis et déterminer les moyens nécessaires pour les atteindre. En somme, le cadrage est une boussole qui guide tout le cycle de vie d’un projet, de son lancement à son achèvement.

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La Data comme Moteur de Performance Durable : Allier Business et Sobriété Numérique

La data occupe une place centrale dans les projets et les entreprises se tournent de plus en plus vers elle pour innover, optimiser leurs opérations, améliorer l’expérience utilisateur, et gagner en agilité. Cependant, cette effervescence de collecte, de traitement et de stockage des données s’accompagne d’une réalité indéniable : l’impact environnemental. Peut-on réellement concilier performance business et sobriété numérique ?

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Pourquoi les projets data échouent encore trop souvent ?

Les projets data sont souvent présentés comme le moteur de la transformation numérique et de l’innovation en entreprise. Pourtant, une grande proportion d’entre eux n’atteint pas leurs objectifs, laissant les organisations frustrées et sceptiques quant au potentiel réel des données. Alors, pourquoi ces projets continuent-ils d’échouer ? Quels sont les obstacles persistants, et surtout, comment les surmonter ?

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