Société Générale – Référentiel Data

Visian accompagne la Société Générale dans la conduite du projet porté par la gouvernance Data Quality, issue de la stratégie groupe IS4GTS.

Enjeux

  • Optimiser les analyses d’impact en délivrant une information fiable et mesurable
  • Garantir la véracité et l’accessibilité de l’information
  • au travers d’API personnalisées
  • Fournir des rapports d’analyse sur les indicateurs
  • Gérer le cycle de vie des composants

Réponse Visian

  • Construire un nouveau modèle de données global et évolutif, permettant de croiser plusieurs référentiels 
  • Mesurer la qualité de la donnée et privilégier l’automatisation
  • Valoriser la donnée par la capitalisation de nouveaux projets et l’exploration de sources externes

Retour sur investissement

  • Délivrer une information fraîche et fiable
  • Répondre aux cas d’usage et analyses transverses
  • Respecter les règles de conformité et de sécurité de l’entreprise

Le socle data : construire les fondations d’une performance durable

On parle beaucoup de data mesh, de cloud, ou d’intelligence artificielle.
Mais derrière ces concepts, un principe essentiel reste trop souvent oublié : la solidité du socle data.

Ce socle, c’est l’ensemble des fondations techniques, méthodologiques et organisationnelles qui permettent à une entreprise de collecter, fiabiliser, gouverner et exploiter ses données dans la durée.
Sans lui, les projets se succèdent, les outils se multiplient, mais la valeur créée reste limitée.

Un socle data solide, c’est ce qui distingue une organisation réellement data-driven d’une organisation simplement data-busy.
Chez Visian, nous le concevons autour de cinq piliers qui structurent toute démarche pérenne

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Data Observability : voir, comprendre et anticiper ce qui se passe dans vos données

Dans de nombreuses entreprises, les données sont devenues le moteur de la décision, de la performance et de l’innovation.
Mais comme tout moteur, elles doivent être surveillées.
Pas seulement sur la qualité de ce qu’elles contiennent, mais aussi sur la manière dont elles circulent, se transforment et vivent au quotidien.

C’est précisément le rôle de la Data Observability : permettre de comprendre en continu la santé du système de données, de détecter les incidents avant qu’ils ne deviennent visibles, et de restaurer la confiance dans la donnée.

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Data Mesh & Data Products : la DSI est-elle encore aux commandes ?

Beaucoup voient le Data Mesh comme une revanche des métiers sur la DSI.
Fini le centralisme, place à la décentralisation.
Mais si on pousse un peu plus loin la réflexion, une question essentielle surgit :

Quel est le rôle de la DSI dans une organisation orientée Data Mesh ?
A-t-elle encore un rôle à jouer ? Ou est-elle condamnée à devenir une simple équipe de support ?

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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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