Data Analytics

Transformez vos données en valeur concrète avec notre approche Data Analytics sur-mesure.

Claranet vous accompagne de bout-en-bout, de l’identification des cas d’usage à leur exploitation opérationnelle, avec une plateforme Data fiable, évolutive et industrialisée.

Gagnez en efficacité

Nous vous accompagnons sur l’analyse de vos besoins, puis l’étude de votre écosystème, afin de déterminer les meilleures solutions et le meilleur accompagnement pour répondre à vos enjeux concrets.

Solutions techniques agnostiques

Respect des contraintes réglementaires HDS, PCI DSS, ISO

Surveillance 24/7 de vos données

Vos enjeux, notre point de départ

  • Exploiter tout le potentiel de vos données malgré leur hétérogénéité
  • Aligner technologie et performance métier
  • Passer de l’expérimentation à l’industrialisation des cas d’usage Data
  • Garantir sécurité, conformité et scalabilité de vos infrastructures
  • Fiabiliser les indicateurs métiers critiques pour une meilleure prise de décision

Approche intégrée, modulaire et orientée impact

Nous adaptons notre accompagnement à votre niveau de maturité et à vos priorités métiers, avec une approche centrée cas d’usage.

Notre accompagnement

Assessment & design

Audit de l’existant, identification des cas d’usage, choix technologique

Conception & déploiement

Architecture data (datalake, lakehouse, datawarehouse), ingestion, transformation, visualisation

Run & Services Managés

Supervision, maintenance, Data observabilité, gestion de la qualité des données, CI/CD

Notre valeur ajoutée

Modularité

Vous choisissez les briques qui vous intéressent (build, run, ingestion, modélisation, visualisation…)

Technologie agnostique

Nous intégrons vos outils ou vous proposons les plus adaptés (Azure, Fabric, Snowflake, Databricks…)

Expertise métier et technique

Des experts data, IA, DevOps et sécurité à vos côtés

Support 24/7

Surveillance continue de vos cas d’usage critiques

Engagement de résultats

Alignement sur vos KPIs et vos priorités business

A chaque étape du travail sur vos données

  • Audit des données et de l’architecture

    et conception d’une solution Data

  • Conception d’une architecture de données

    Et structuration évolutive

  • Déploiement d’une Plateforme Data

    Centralisation, structuration et contrôle des données

  • Exploitation des données

    Visualisation, reportings, optimisation des process opérationnels, IA, Machine Learning…

Data Analytics pour l'AFM Téléthon

Nos équipes Data travaillent chaque année avec l'AFM Téléthon pour garantir la fiabilité de ses données.

Laurence Kardas, Responsable du pôle support marketing et traitement des dons, explique en vidéo la collaboration avec Claranet.

Data Analytics pour l'AFM Téléthon

Questions fréquentes

  • C’est un accompagnement de bout en bout pour transformer vos données en valeur métier : identification des cas d’usage, conception et déploiement d’une plateforme Data, puis exploitation opérationnelle au quotidien. L’objectif est de disposer d’une plateforme fiable, évolutive et industrialisée qui aide à prendre de meilleures décisions.

  • Non. L’offre est modulaire : vous sélectionnez uniquement les briques utiles (build, run, ingestion, modélisation, visualisation…), en fonction de votre niveau de maturité et de vos priorités.

  • Oui. L’accompagnement est calibré selon votre maturité. Pour une organisation qui démarre, la phase d’audit et de design permet de cadrer les cas d’usage prioritaires avant tout investissement technique.

  • Oui. La démarche agnostique permet de capitaliser sur votre écosystème en place plutôt que d’imposer une solution unique.

  • Le datawarehouse stocke des données structurées et prêtes pour le reporting ; le datalake accueille de gros volumes de données brutes et variées ; le lakehouse combine la souplesse du premier et la gouvernance du second. Le bon choix dépend de vos cas d’usage, volumes et contraintes : c’est précisément l’objet de la phase d’assessment.

  • Oui. L’exploitation des données couvre la visualisation et le reporting, mais aussi l’optimisation des processus opérationnels, l’IA et le Machine Learning. Les équipes réunissent des profils data, IA, DevOps et sécurité.

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