Pourquoi nos clients nous appellent
La data observability est passée du confort à la nécessité en deux ans environ. Près de 53 % des organisations l'ont déjà déployée et 31 % de plus prévoient de le faire dans les 12 mois, une courbe d'adoption plus raide que celle des catégories voisines, portée par une expérience récurrente : le métier qui constate un pipeline cassé avant l'informatique.
Notre angle est précis. La plupart des outils surveillent l'entrepôt de données. Nous instrumentons le mouvement, dans ACE, MQ, Sterling et la couche de transformation, là où naissent réellement les chutes de volume, les dérives de format et les troncatures silencieuses. Fraîcheur, complétude et conformité sont mesurées là où elles se cassent.
Ce que nous faisons
- Instrumentation des fluxSondes techniques et métier sur la couche d'intégration : comptage des messages, latence, fraîcheur, taux de rejet, et une ventilation par partenaire.
- Règles de qualité et profilingRègles de conformité, de complétude, d'unicité et d'intégrité référentielle définies avec le métier et exécutées sur le flux plutôt qu'après coup.
- Détection d'anomalies et alertingDétection par seuils et par motifs sur le comportement des flux, avec un routage des alertes qui atteint quelqu'un capable d'agir, et Watson AI là où la détection de motifs le justifie.
- Lineage et analyse d'impactUne traçabilité au champ près, de la source au consommateur, pour qu'un incident devienne un constat d'impact borné au lieu d'une enquête.
- Reporting de santé des pipelinesUne vue partagée de la santé des pipelines pour l'informatique, les responsables métier et les fonctions de deuxième ligne. Les mêmes chiffres, une seule source.
La fraîcheur est la variable que l'on oublie le plus souvent quand on juge un résultat d'IA. Un modèle qui lit les positions d'hier donne la réponse d'hier avec l'assurance d'aujourd'hui.
Signaux déclencheurs
- Un incident qui a atteint le métier avant l'informatique
- Des désaccords récurrents sur qui détient les bons chiffres
- La préparation d'un programme IA ou analytique
- Des niveaux de service promis aux partenaires sans aucune mesure
- Une exigence de résilience opérationnelle au titre de DORA
Socle technique
- Instrumentation of ACE, MQ and Sterling flows
- Custom probes and metrics exposition
- Alerting and escalation chains
- Power BI and Qlik health dashboards
- IBM Watson AI for pattern detection
- Microsoft Purview for cataloguing
Par où commencer
Un assessment de 5 à 15 jours vous donne la cartographie de ce périmètre, une analyse d'écarts et un plan chiffré.
Vocabulaire du marché
Comment cette offre est nommée dans les appels d'offres et les fiches de poste
- data observability
- data lineage
- anomaly detection
- pipeline health
- data freshness
- data quality rules
- SLA monitoring
Preuve
Où cela a déjà été livré
Transport et supply chain
Supervision 24/7 d'une plateforme ESB complète
Pour un acteur logistique européen majeur, une plateforme ESB intégrant les flux WMS, TMS, ERP et les échanges B2B partenaires, supervisée et alertée 24 heures sur 24 sur les flux dont dépend l'activité.
ESB · ACE · MQ · B2B · API · Monitoring
Notre façon de travailler
Assessment — 5 à 15 jours, au forfait. Cartographie des flux, analyse d'écarts, plan chiffré. Un document court, écrit pour être signé par un décideur.
Build — Un projet borné. Conception, développement, tests et cut-over sur un périmètre défini.
Run — Récurrent. Exploitation, supervision, évolutions et astreinte sur vos flux critiques.
Commençons par ce qui circule vraiment aujourd'hui.
Un assessment de 5 à 15 jours vous donne une cartographie des flux, une analyse d'écarts et un plan chiffré. Court, au forfait, écrit pour être signé par un décideur.