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 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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Comment choisir entre Django, Flask et FastAPI pour votre projet Python?

Lorsqu’il s’agit de développer une application web en Python, le choix du framework constitue une étape décisive qui peut grandement influencer la réussite du projet. Avec une pléthore d’options disponibles, Django, Flask, et FastAPI se détachent comme les choix les plus populaires dans l’écosystème Python. Chacun de ces frameworks offre des avantages distincts, mais comment déterminer lequel est le plus adapté à vos besoins?

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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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