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L'objectif d'Hermès était de construire un socle de données d'entreprise avec une modélisation Data Vault regroupant toutes les données de la société. Nous avons commencé par la modélisation des données Retail puis les données de référence (Client, Produit, Fournisseur, Magasin, Stock, Filiale...) et enfin toute la Supply (achats, réception, livraison, contrôle qualité, TMS, WMS...)

Dans le cadre de la mise en oeuvre de sa nouvelle architecture Data, nous sommes intervenus sur la définition de l’architecture, le choix d’implémentation des solutions, les choix de modélisation des données (3NF et Data Vault), support aux équipes de développements dans un contexte international

Dans le cadre de la mise en oeuvre de leur nouvelle plateforme Data, nous avons travaillé sur l'Architecture et la modélisation Data : audit des modèles Data Vault en place et préconisations pour revenir aux standards, modélisation des nouveaux périmètres à intégrer

Cadrage et conception de la nouvelle plateforme Data (EDWH en Vault, Data Hub) avec réflexion sur un système de MDM.

Dans le cadre de la refonte / migration de sa plateforme Data avec un choix déjà effectué de modélisation EDWH en Data Vault, notre rôle a été d'auditer les modèles Data Vault en place et emettre des préconisations pour revenir aux standards, puis d'être référent Data Vault auprès des équipes de modélisation sur les nouveaux périmètres à intégrer

Cadrage à la mise en place d’un système MDM pour tout le groupe sur les données Fournisseurs, Client, Produit

Audit des processus métier et de l'organisation

Définition d'une trajectoire et préconisations de mise en oeuvre.

Dans le cadre d'un projet, Master Data Hub, SYSTRA souhaite mettre en place une solution MDM qui s'inscrira dans le SI existant et notamment en s'appuyant sur la plateforme iPaaS continuant à être déployée en tant que système d'intégration et d'échanges de données centralisé. La mission de conseil et d'assistance au près de SYSTRA consiste à : analyser les différents processus existants sur la gestion des principales Master Data, accostage avec l'architecture existante, rédiger un RFI et un RFP pour le choix d'un outil MDM (description des exigences techniques et fonctionnelles, objets et fonctionnalités à mettre en oeuvre pour un Proof of Value à l'étape du RFI, définition des critères de notation), assistance au choix de la solution en fonction des réponses mixtes éditeurs / intégrateurs et accompagnement du projet de mise en œuvre.

Mission réalisée au sein d'une équipe internationale travaillant en mode Agile. Recueil et analyse des besoins de reporting existants et futurs, à travers l'étude des processus métiers et l'animation de workshops. Conception des modèles de données conceptuels et physiques de la nouvelle plateforme de reporting. Développement et industrialisation de la solution avec dbt et Snowflake

Dans le cadre du remplacement de son système décisionnel, Novoferm met en place une nouvelle plateforme data axée vers les outils SAP Datasphere et Power BI. Follow US les accompagne dans la revue de l'architecture définie, l’assistance à l'installation et la configuration des environnements, ainsi que l’analyse et la reprise des rapports du Contrôle de gestion et du Commerce dans Power BI. Elle comprend également la définition d’une charte UX, la participation à la modélisation des données issues de SAP ECC et l’accompagnement des équipes IT et métiers

Follow US a accompagné la CNAV pour renforcer le pilotage et à la pérennisation des environnements de Datavisualisation, tournant autour de Power BI Report Server et SAP BI, en définissant les outils et méthodes nécessaires à son exploitation. Cela comprenait un panel divers de tâches, allant de la mise en place d’une gouvernance Dataviz (revues d'architecture, rédaction de procédures, animation de la communauté Power BI, soutien technique aux projets) à des actions plus techniques (création de rapports spécifiques pour le suivi des usages / licences / performances, participation à un POC autour de la mise en place de Teradata).

Mise en place d’un EDWH avec méthodologie Data Vault : analyse des processus et des données opérationnelles, modélisation et implémentation avec la solution BeVault

Dans un contexte international, définition d’une architecture Data ITforIT en médaillon pour servir les différents cas d'usage IA Agentique, avec les standards de modélisation, de gouvernance, Data Quality, sécurité et exposition des Data Products, ainsi qu’une roadmap de transformation. Accompagnement des premières implémentations sur Databricks/dbt.

Audit de faisabilité d’un besoin analytique avec les solutions existantes et préconisations de différents scénarios. Maquettage sous powerpivot avec validation des règles de gestion fonctionnelles et réalisation sous Qlik.

Mise en place de la Data plateforme (définition des espaces de données avec gouvernance associée notamment) et accompagnement des équipes sur la modélisation des premiers objets dans l’entrepôt de données afin de rendre les équipes internes autonomes sur les objets suivants

Accompagnement des Business Analysts des domaines « Banque des Territoires, RH, Finances de marché » sur la modélisation de leurs EDWH en Data Vault

Biocoop souhaite moderniser sa plateforme Data. FOLLOW US a été mandaté pour auditer la plateforme existante tant sur l'architecture globale (organisation des couches, archi des flux, ...) que sur la modélisation des données et les usages BI qui en sont faits. Une fois cette analyse réalisée nous avons préconisé une architecture moderne en médaillon selon les principes des architectures Data Vault et une roadmap de transition entre l'ancienne et la nouvelle plateforme

Mise en place de plusieurs applications IA prédictives sur les prévisions de ventes et d’appro/gestion de stock

Création d’une solution visant à automatiser la modélisation d'une data platform complète (EDWH, Data Products) Data Vault 2.0 à l’aide des LLMs. Développement d’approches innovantes pour stabiliser et fiabiliser la génération automatique de modèles conceptuels, réduisant les erreurs humaines et accélérant les cycles de conception. Mise en œuvre d’une solution pionnière exploitant l’IA pour optimiser la gestion des données à grande échelle.