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

Data Mesh: Nouvelle tendance ou véritable levier de transformation

Dans un monde où les données sont au cœur des décisions et de l’innovation en entreprise, la façon dont elles sont gérées pose de nombreuses questions. La centralisation, longtemps vue comme le modèle idéal de gestion des données, est-elle toujours pertinente ? Ou bien sommes-nous au début d’une nouvelle ère, celle de la décentralisation avec le modèle Datamesh

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Recommandations ANSSI

Dans le contexte évolutif l’IA générative, l’ANSSI met en avant l’importance cruciale d’intégrer des mesures de sécurité robustes à toutes les étapes du cycle de vie de ces systèmes, afin de protéger les informations sensibles et d’assurer le bon fonctionnement des activités métier. Les recommandations fournies visent à guider les développeurs, administrateurs, RSSI, DSI et utilisateurs sur la manière de sécuriser efficacement leurs systèmes

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Data quality

Parler de qualité des données, c’est toucher au cœur même des projets liés à la data. La donnée, pivot central des stratégies numériques, alimente les intelligences artificielles, facilite le reporting, prédit les comportements et révèle souvent des insights inattendus. Toutefois, garantir la qualité des données représente un défi majeur, souvent sous-estimé

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MDM ou PIM

Dans l’univers complexe du management data, le dilemme entre MDM et PIM persiste. Cette quête de la solution idéale révèle une réponse beaucoup plus nuancée qu’un simple choix binaire « ou ».

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Cohérence et continuité en l’IA Gen

De nombreux utilisateurs se heurtent au défi de garantir la cohérence et la continuité dans les réponses fournies par l’Intelligence Artificielle Générative. Il arrive souvent que, dans un même fil de conversation, les réponses omettent de reprendre certains éléments pertinents de la réponse précédente. Comment assurer que les réponses générées par l’IA demeurent cohérentes et fluides? Cette préoccupation est essentielle pour une vaste gamme d’utilisateurs.

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Charte d’utilisation ChatGPT

Si ChatGPT promet d’automatiser et d’améliorer de nombreuses tâches, boostant ainsi la productivité des PME et des ETI, il est crucial de reconnaître les risques liés à son utilisation sans cadre. L’établissement d’une charte d’utilisation de ChatGPT pour les PME et les ETI n’est pas une entrave, mais un cadre nécessaire pour exploiter cette technologie avec responsabilité et discernement.

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