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Innowise est une société internationale de développement de logiciels à cycle complet fondée en 2007. Nous sommes une équipe de plus de 1800+ professionnels de l'informatique qui développent des logiciels pour d'autres professionnels dans le monde entier.
À propos de nous
Innowise est une société internationale de développement de logiciels à cycle complet fondée en 2007. Nous sommes une équipe de plus de 1600+ professionnels de l'informatique développant des logiciels pour d'autres professionnels dans le monde entier.

Services DataOps

Transformez vos données en un atout puissant qui permet de prendre des décisions éclairées et de s'adapter à l'évolution de vos besoins grâce à nos services DataOps.

20+

Projets DataOps

Transformez vos données en un atout puissant qui permet de prendre des décisions éclairées et de s'adapter à l'évolution de vos besoins grâce à nos services DataOps.

20+

Projets DataOps

  • Processus d'ingénierie des données inefficaces
  • Travail manuel excessif dans l'exploitation des données
  • Qualité incohérente des données
  • Défis en matière de sécurité des données et de conformité
  • Adaptation lente à l'évolution des besoins de l'entreprise
  • Goulets d'étranglement en matière d'ingénierie des données

Processus d'ingénierie des données inefficaces

L'équipe d'Innowise met en œuvre des pipelines de données automatisés avec des outils d'orchestration comme Apache Airflow et Apache NiFi pour permettre un chargement cohérent des données dans les systèmes cibles à partir de différentes sources.

Processus d'ingénierie des données inefficaces

Travail manuel excessif dans l'exploitation des données

Grâce à l'automatisation des tâches répétitives et à l'utilisation de scripts et de systèmes de gestion des flux de travail, nous réduisons les efforts manuels, ce qui permet aux équipes de se concentrer sur des activités plus stratégiques.

Travail manuel excessif dans l'exploitation des données

Qualité incohérente des données

Nous concevons des cadres qui automatisent les contrôles de validation dans le processus de qualité des données, ce qui permet de maintenir l'exactitude, la cohérence et l'exhaustivité à tous les niveaux du pipeline de données.

Qualité incohérente des données

Défis en matière de sécurité des données et de conformité

Nos experts protègent les données sensibles par cryptage, appliquent des contrôles d'accès stricts et effectuent des audits réguliers - tout cela afin d'empêcher les accès non autorisés et de garantir le respect des réglementations.

Défis en matière d'adaptabilité lente à l'évolution des besoins de l'entreprise

Adaptation lente à l'évolution des besoins de l'entreprise

Pour remédier à la lenteur des réponses aux changements des besoins de l'entreprise, nous concevons des architectures de données flexibles en utilisant des solutions basées sur le cloud comme AWS ou Azure - ce qui permet une évolutivité rapide et des modifications faciles.

Adaptation lente à l'évolution des besoins de l'entreprise

Goulets d'étranglement en matière d'ingénierie des données

Notre approche comprend la mise en place de systèmes de contrôle solides pour suivre les performances, l'organisation de formations et la mise en œuvre de pratiques d'amélioration continue par le biais d'évaluations régulières.

Goulets d'étranglement en matière d'ingénierie des données
Processus d'ingénierie des données inefficaces

L'équipe d'Innowise met en œuvre des pipelines de données automatisés avec des outils d'orchestration comme Apache Airflow et Apache NiFi pour permettre un chargement cohérent des données dans les systèmes cibles à partir de différentes sources.

Processus d'ingénierie des données inefficaces
Travail manuel excessif dans l'exploitation des données

Grâce à l'automatisation des tâches répétitives et à l'utilisation de scripts et de systèmes de gestion des flux de travail, nous réduisons les efforts manuels, ce qui permet aux équipes de se concentrer sur des activités plus stratégiques.

Travail manuel excessif dans l'exploitation des données
Qualité incohérente des données

Nous concevons des cadres qui automatisent les contrôles de validation dans le processus de qualité des données, ce qui permet de maintenir l'exactitude, la cohérence et l'exhaustivité à tous les niveaux du pipeline de données.

Qualité incohérente des données
Défis en matière de sécurité des données et de conformité

Nos experts protègent les données sensibles par cryptage, appliquent des contrôles d'accès stricts et effectuent des audits réguliers - tout cela afin d'empêcher les accès non autorisés et de garantir le respect des réglementations.

Défis en matière d'adaptabilité lente à l'évolution des besoins de l'entreprise
Adaptation lente à l'évolution des besoins de l'entreprise

Pour remédier à la lenteur des réponses aux changements des besoins de l'entreprise, nous concevons des architectures de données flexibles en utilisant des solutions basées sur le cloud comme AWS ou Azure - ce qui permet une évolutivité rapide et des modifications faciles.

Adaptation lente à l'évolution des besoins de l'entreprise
Goulets d'étranglement en matière d'ingénierie des données

Notre approche comprend la mise en place de systèmes de contrôle solides pour suivre les performances, l'organisation de formations et la mise en œuvre de pratiques d'amélioration continue par le biais d'évaluations régulières.

Goulets d'étranglement en matière d'ingénierie des données

Obtenir des services DataOps complets

Nos services DataOps se concentrent sur la création d'environnements de données efficaces, évolutifs et sécurisés - permettant aux entreprises de prendre des décisions en temps réel

Nous automatisons les flux de données afin de minimiser les interventions manuelles et d'accélérer la production d'informations précieuses.

Nos ingénieurs DataOps appliquent des techniques de nettoyage, de transformation et de synchronisation pour garantir la cohérence des données à travers de multiples sources.

Tout en fournissant des services DataOps, notre équipe met stratégiquement en œuvre des contrôles et des validations pour maintenir l'exactitude et la fiabilité des données.

Nous nous occupons de la gouvernance des données en définissant des politiques claires, en gérant les métadonnées, en fournissant un contrôle d'accès et en maintenant la qualité des données.

Sécurité des données et conformité

Innowise garantit le respect des normes industrielles telles que GDPR, HIPAA et autres - en gérant le traitement des données pour prévenir les violations et garantir la conformité légale.

Nos experts en conseil créent des stratégies personnalisées et alignées pour améliorer la précision des données, simplifier les processus et accélérer la prise de conscience.

Tirez le meilleur parti de vos données avec Innowise ! Nous sommes prêts à rendre vos données plus fiables et plus accessibles pour l'analyse.

Industries que nous aidons

  • Finance et banque
  • Soins de santé
  • Commerce de détail et commerce électronique
  • Télécommunications
  • Fabrication et chaîne d'approvisionnement
  • Énergie et services publics
  • Automobile
  • Assurance
  • Transport et logistique

Finance et banque

DataOps aide les banques et les institutions financières à se conformer aux exigences réglementaires en fournissant des pistes de données automatisées et vérifiables.

  • Amélioration des rapports financiers et des processus décisionnels
  • Boosted détection de la fraude
  • Simplification de la conformité aux réglementations financières
Finance et banque

Soins de santé

La gestion des données sensibles des patients dans différents systèmes, le respect des réglementations et l'utilisation d'analyses en temps réel pour améliorer les soins aux patients soulignent la nécessité de stratégies DataOps fiables.

  • Suivi des patients en temps réel
  • Automatisation de la conformité et de la sécurité des données
  • Une vision holistique et actualisée de la santé de chaque patient
Soins de santé

Commerce de détail et commerce électronique

DataOps joue un rôle clé dans l'automatisation de l'intégration des données sur plusieurs canaux, y compris les boutiques en ligne, les systèmes de points de vente et les points de contact avec les clients.

  • Engagement personnalisé des clients
  • Des stratégies de marketing plus ciblées
  • Prévision optimisée des stocks
Commerce de détail et commerce électronique

Télécommunications

Grâce à la collecte et au traitement automatisés des données provenant de différents éléments du réseau, les entreprises de télécommunications peuvent détecter et résoudre rapidement les problèmes de performance.

  • Surveillance et optimisation en temps réel des performances du réseau
  • Des offres de services mieux adaptées et plus réactives
  • Déploiement plus rapide des nouveaux services et des mises à jour du réseau
Télécommunications

Fabrication et chaîne d'approvisionnement

En automatisant les flux de données, les DataOps bien conçus permettent aux entreprises de fabrication et de chaîne d'approvisionnement d'analyser efficacement les données de production et d'inventaire.

  • Amélioration des calendriers de production et réduction des temps d'arrêt
  • Amélioration de la visibilité et de la réactivité de la chaîne d'approvisionnement
  • Optimisation de la distribution et réduction des déchets de consommation
Fabrication et chaîne d'approvisionnement

Énergie et services publics

Les pipelines de données automatisés permettent aux organisations du secteur de l'énergie et des services publics d'optimiser l'allocation des ressources et la maintenance prédictive.

  • Amélioration de l'allocation des ressources et du suivi de la consommation
  • Réponse plus rapide aux pannes et aux besoins de maintenance
  • Des rapports précis et opportuns grâce à l'automatisation des rapports de conformité
Énergie et services publics

Automobile

Dans l'industrie automobile, DataOps automatise le flux de données des véhicules pour permettre des diagnostics en temps réel, aidant ainsi les fabricants à identifier et à résoudre rapidement les problèmes de performance.

  • Diagnostic en temps réel et contrôle des performances
  • Réduction des pannes et augmentation de la fiabilité
  • Amélioration de la connaissance des clients
Automobile

Assurance

Nos services DataOps peuvent automatiser les flux de données, ce qui permet aux assureurs de traiter les demandes d'indemnisation plus efficacement et d'évaluer les risques avec une plus grande précision.

  • Des modèles de risque actualisés pour des décisions de souscription plus rapides
  • Traitement plus rapide des données relatives aux demandes d'indemnisation
  • Services à la clientèle personnalisés
Assurance

Transport et logistique

DataOps aide à intégrer les données des compagnies maritimes, des entrepôts et des systèmes de gestion de flotte, offrant ainsi une visibilité en temps réel sur le mouvement des marchandises.

  • Précision accrue des livraisons et réduction des délais d'acheminement
  • Réduction des retards et de la mauvaise gestion
  • Transparence accrue de la chaîne d'approvisionnement
Transport et logistique

Études de cas

Logo Google.
Logo Hays.
Logo PayPal.
Logo Siemens.
Logo Nike.
Logo Volkswagen.
Logo LVMH.
Logo Nestlé.
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Notre approche des services DataOps

En proposant DataOps en tant que service, nous adoptons une approche collaborative - ce qui signifie que nous sommes toujours ouverts aux discussions et prêts à élaborer des solutions pour chaque demande qui correspondent le mieux aux objectifs actuels et stratégiques du client.

  • Description détaillée du projet

Nous commençons par une définition claire du projet afin de nous assurer que toutes les parties prenantes sont en phase, ce qui permet d'éviter les dérives.

  • Estimation précise des coûts

Grâce à des évaluations strictes des risques et à des analyses réalistes des coûts, Innowise garantit la transparence financière dès le départ.

  • Approche collaborative

Nos experts créent un environnement où un partenariat efficace et le respect mutuel de chaque participant sont les pierres angulaires.

  • Qualité assurance

Le contrôle de la qualité est primordial à chaque étape du processus, ce qui nous permet d'identifier et de résoudre les problèmes à un stade précoce.

  • Une sécurité des données solide

Nous utilisons le cryptage, les contrôles d'accès et la surveillance continue, ce qui permet de protéger les informations sensibles.

  • Grande évolutivité

Notre approche garantit qu'au fur et à mesure que vos besoins en données évoluent, nos systèmes peuvent se développer et s'adapter en conséquence.

Choose Innowise as a DataOps consulting company

Innowise ne fait appel qu'aux meilleurs 3% des ingénieurs logiciels afin que vous puissiez travailler avec des personnes qui excellent dans leur domaine. Nous améliorons continuellement ce que nous savons, et avec plus de 17 ans d'expérience, notre compétence s'accroît à chaque projet que nous entreprenons. Grandissons et prospérons ensemble !

Pilip Tsikhanovich Chef du département Big Data chez Innowise

"Nos services DataOps sont complets. Nous automatisons, surveillons et optimisons la mise à l'échelle de vos pipelines de données pour garantir que, quelle que soit la complexité de votre infrastructure, il y aura toujours de la vitesse et de la cohérence dans la sortie des données. Grâce à des outils modernes et aux meilleures pratiques, voyez comment notre équipe élimine les goulets d'étranglement pour une intégration, une gestion et une livraison des données sans heurts."

Notre processus DataOps

Planification

Les équipes chargées des affaires, des produits et de l'ingénierie se réunissent pour définir des mesures et des normes relatives à la qualité et à la disponibilité des données.

Bâtiment

À ce stade, les ingénieurs et les scientifiques des données créent des produits de données et des modèles d'apprentissage automatique qui alimenteront ultérieurement les applications.

Intégrer

Il s'agit de l'étape du processus au cours de laquelle le code et le produit des données sont intégrés dans la pile technologique globale d'une organisation.

Test

Les tests peuvent comprendre des tests d'intégrité des données, des tests d'exhaustivité et la vérification de la conformité des données avec les règles de l'entreprise.

Libération et déploiement

Cette étape implique la planification de la mise en production, la réalisation de tests approfondis et l'utilisation de pratiques CI/CD pour automatiser le processus.

Fonctionnement et surveillance

Les pipelines de données fonctionnant en continu, nous utilisons des contrôles de processus statistiques pour surveiller les anomalies et y remédier rapidement.

Planification

Les équipes chargées des affaires, des produits et de l'ingénierie se réunissent pour définir des mesures et des normes relatives à la qualité et à la disponibilité des données.

Bâtiment

À ce stade, les ingénieurs et les scientifiques des données créent des produits de données et des modèles d'apprentissage automatique qui alimenteront ultérieurement les applications.

Intégrer

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Test

Les tests peuvent comprendre des tests d'intégrité des données, des tests d'exhaustivité et la vérification de la conformité des données avec les règles de l'entreprise.

Libération et déploiement

Cette étape implique la planification de la mise en production, la réalisation de tests approfondis et l'utilisation de pratiques CI/CD pour automatiser le processus.

Fonctionnement et surveillance

Les pipelines de données fonctionnant en continu, nous utilisons des contrôles de processus statistiques pour surveiller les anomalies et y remédier rapidement.

Planification

Les équipes chargées des affaires, des produits et de l'ingénierie se réunissent pour définir des mesures et des normes relatives à la qualité et à la disponibilité des données.

Bâtiment

À ce stade, les ingénieurs et les scientifiques des données créent des produits de données et des modèles d'apprentissage automatique qui alimenteront ultérieurement les applications.

Intégrer

Il s'agit de l'étape du processus au cours de laquelle le code et le produit des données sont intégrés dans la pile technologique globale d'une organisation.

Test

Les tests peuvent comprendre des tests d'intégrité des données, des tests d'exhaustivité et la vérification de la conformité des données avec les règles de l'entreprise.

Libération et déploiement

Cette étape implique la planification de la mise en production, la réalisation de tests approfondis et l'utilisation de pratiques CI/CD pour automatiser le processus.

Fonctionnement et surveillance

Les pipelines de données fonctionnant en continu, nous utilisons des contrôles de processus statistiques pour surveiller les anomalies et y remédier rapidement.

Vous voulez transformer vos processus de données ? Notre équipe DataOps peut vous aider à obtenir une meilleure qualité des données, une livraison plus rapide des données, une meilleure collaboration entre les équipes et d'autres avantages mesurables.
Vous voulez transformer vos processus de données ? Notre équipe DataOps peut vous aider à obtenir une meilleure qualité des données, une livraison plus rapide des données, une meilleure collaboration entre les équipes et d'autres avantages mesurables.

Les principales technologies DataOps avec lesquelles nous travaillons

Automatisation du pipeline de données
  • Apache Airflow
  • Luigi
  • Prefect
  • Pipelines Kubeflow
  • Dagster
Data intégration
  • Apache Nifi
  • Talend
  • Fivetran
  • Stitch
  • Informatica PowerCenter
  • Apache Kafka
Management de la qualité des data
  • Great Expectations
  • Deequ
  • Talend Data Quality
  • Ataccama
  • Datafold
Gouvernance des données
  • Collibra
  • Alation
  • Informatica Axon
  • Apache Atlas
  • Microsoft Purview
Fourniture continue de données
  • Apache Kafka
  • Debezium
  • Google Cloud Dataflow
  • Apache Flink
  • Confluent
Sécurité des données et conformité
  • AWS KMS
  • Apache Ranger
  • Snowflake Security Features
  • Databricks Data Governance
  • Okta
  • OneTrust
  • BigID
  • HashiCorp Vault
Stratégie et conseil en matière de DataOps
  • DataKitchen
  • Unravel
  • StreamSets
  • Cognizant
  • Wipro
  • Tata Consultancy Services
    (TCS)

Reconnu parmi les meilleurs, par les meilleurs

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Prix fixe

Cette option signifie que le prix est convenu et calculé sur la base du temps et des efforts prévus. Vous payez un montant fixe pour une étendue de travail définie, ce qui vous donne une certaine prévisibilité. Toutefois, cette option n'offre qu'une flexibilité limitée en cas de changements tout au long du projet.

Temps et matériel

Cette option signifie que vous payez pour les heures de travail effectives de notre équipe. Le coût varie en fonction du temps passé et des spécialistes impliqués. Cette approche permet des ajustements en cours de projet, les heures supplémentaires étant facturées en fonction des besoins.

Les avis de nos clients

Egzon Gajtani Coordinateur de projets stratégiques Réseau professionnel Tangoo
logo de l'entreprise

"Nous avons été très satisfaits de l'issue du projet et des produits livrés par Innowise. Ils ont été très réactifs et ont communiqué en temps voulu, ce qui a permis une collaboration harmonieuse et efficace."

  • Industrie Services informatiques
  • Effectif de l'équipe 2 spécialistes
  • Durée 6 mois
  • Services Augmentation du personnel
Joakim Rosen Développeur principal YouWish AS
logo de l'entreprise

"Innowise a réalisé de nombreux projets et s'acquitte toujours bien de ses tâches. Leur approche axée sur les résultats leur permet d'accroître rapidement leurs efforts en fonction des produits à livrer."

  • Industrie Produits de consommation
  • Effectif de l'équipe 4 spécialistes
  • Durée 28+ mois
  • Services Augmentation du personnel, société de vente au détail, TypeScript, PHP, eCommerce
Gian Luca De Bonis PDG ET CTO Enable Development OÜ
logo de l'entreprise

"Nous sommes impressionnés par leur flexibilité et leur volonté de trouver des solutions aux situations difficiles. Ils nous ont aidés activement dans toutes les situations. La volonté de l'équipe de fournir des résultats optimaux garantit le succès du partenariat."

  • Industrie IT consulting
  • Effectif de l'équipe 8 spécialistes
  • Durée 36 mois
  • Services Augmentation du personnel

FAQ

Quelle est la différence entre DataOps et DevOps ?

Ils diffèrent par les domaines qu'ils ciblent : DataOps cible les processus de données, tandis que DevOps cible la livraison de logiciels. DataOps consiste à automatiser les pipelines de données et l'intégration continue afin d'accroître l'efficacité et la qualité de la gestion des données et de l'analyse. DevOps, quant à lui, amplifie la collaboration entre le développement et l'exploitation des logiciels afin de les livrer de manière fiable.

Quelle est la différence entre DataOps et MLOps ?

Les deux méthodologies sont conçues pour améliorer la collaboration, l'efficacité et la qualité, mais elles ciblent des aspects différents des flux de données et d'apprentissage automatique. Alors que DataOps se concentre sur le cycle de vie des données et les processus analytiques, MLOps couvre les aspects de déploiement de modèles et d'exploitation de l'apprentissage automatique.

Pouvez-vous intégrer DataOps à nos outils et plateformes de données existants ?

Certainement ! Il vous suffit de prendre contact avec nous, et nous travaillerons avec vous pour évaluer de près vos systèmes existants et identifier les moyens de les optimiser. Nous vous garantissons un effort d'intégration sans friction afin de maximiser vos flux de données et d'améliorer la collaboration au sein de vos équipes. C'est parti !

N'hésitez pas à prendre rendez-vous pour obtenir toutes les réponses dont vous avez besoin.

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