Oser le Big Data pour atteindre une efficacité opérationnelle inégalée
Notre client, une institution financière d’envergure, s’est donné pour objectif d’adopter le Big Data en regroupant ses données dans un lac. Son équipe a entrepris l’élaboration d’une architecture compilant les informations provenant de différentes sources : son CRM, ses contacts, son historique des prêts, etc.
Notre défi : prouver l’efficacité du Big Data
Ce projet ne visait pas seulement la modernisation des processus de gestion des données du client. C’était aussi l’occasion de tester le potentiel du Big Data dans son organisation. Ainsi, il avait pour objectif de déterminer les meilleures pratiques pour le développement Big Data et d’intégrer le lac de données avec différents logiciels, dont ceux de SAP. En rassemblant tout au même endroit, notre client souhaitait obtenir un portrait plus clair de sa clientèle pour ensuite optimiser le service offert par ses conseillers. Nous l’avons donc accompagné dans :
- La validation et l’amélioration de son architecture initiale,
- La création de l’environnement Cloud supporté par Azure,
- Le développement Big Data avec Databricks et Spark,
- La consolidation, le nettoyage et la standardisation des données existantes,
- La valorisation des données grâce à différents projets d’intelligence artificielle,
- La formation et l’accompagnement de l’équipe interne du client.
La clé du succès : une grande agilité pour plus de confiance
En établissant un partenariat humain, basé sur une collaboration étroite et sur la vulgarisation d’expertises de pointe, nous sommes arrivés à révolutionner la gestion des données de l’organisation.
En cours de route, notre client a observé non seulement que le Big Data fonctionnait parfaitement dans son environnement, mais aussi qu’il pouvait s’en servir comme d’un levier pour créer de la valeur au quotidien.
Les bénéfices de ce virage audacieux
Grâce à la plateforme analytique que nous avons implantée, notre client a :
- Une vision consolidée des données permettant l’amélioration du service offert,
- La possibilité d’étendre la portée du lac de données en fonction des besoins futurs,
- La mise à jour 5 fois plus rapide des données grâce à la parallélisation de plusieurs traitements,
- L’optimisation de différentes opérations grâce à l’intégration de l’intelligence artificielle propulsée par le Big Data.
Environnement technologique
- Azure
- Data Factory
- Databricks
- SQL Server
- Power BI