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Hedon Data & IA

Data, plateformes & gouvernance

« Mes données sont éclatées et pas exploitables. »

Avant de parler d’IA, il faut des données exploitables. Nous structurons vos données dispersées en un actif fiable et gouverné, pour que chaque projet qui s’appuie dessus (IA ou non) parte sur des bases solides.

Notre approche

Transformer des données dispersées en actif exploitable.

Nous intervenons sur l’ensemble de la chaîne : collecte, qualité, catalogue et gouvernance, pour que vos équipes puissent enfin faire confiance à leurs données.

  • Conception de pipelines de collecte, transformation et consolidation de données.
  • Mise en place de catalogues de données et de référentiels de qualité.
  • Gouvernance et lignage : traçabilité, conformité, contrôle d’accès.
  • Architecture de plateformes data (data lake, data warehouse, data mesh).
Exemples de projets

Le type de projet que nous menons.

Présentation d'une analyse de données à des décideurs
Systèmes hérités

Consolidation de données dispersées

Consolidation de données issues de systèmes hérités disparates en un référentiel unique et exploitable.

Qualité des données

Catalogue avec règles automatisées

Mise en place d’un catalogue de données avec des règles de qualité automatisées et un suivi de la fraîcheur des données.

Groupe multi-sites

Architecture data mesh

Conception d’une architecture data mesh pour un groupe multi-sites, avec une gouvernance partagée entre les équipes métier.

Exemples illustratifs du type de projets menés par nos équipes.

Ils nous font confiance
Figeac Aero Latécoère Actia SPIE MAIA Space Schneider Electric Siemens Plastic Omnium Figeac Aero Latécoère Actia SPIE MAIA Space Schneider Electric Siemens Plastic Omnium
01

Orienté résultats

Une approche pragmatique, centrée sur l’efficacité et les résultats concrets, pas sur la démonstration technologique.

02

Cadrage en amont

Une capacité à cadrer les projets avant de parler d’outils, pour éviter les fausses pistes.

03

Mise en œuvre concrète

Une posture orientée déploiement, jusqu’à la production, pas seulement le prototype.

04

Pédagogie

Des sujets rendus compréhensibles et activables, sans jargon inutile ni promesses exagérées.

FAQ

Les questions qu’on nous pose le plus souvent.

Nos données sont dispersées dans plusieurs systèmes, par où commencer ?

Par un état des lieux de vos sources existantes, pour identifier les données réellement exploitables et prioriser les cas d’usage. Nous consolidons ensuite via des pipelines adaptés, sans attendre une refonte complète pour produire de la valeur.

Qu’est-ce qu’un data mesh et est-ce adapté à toutes les entreprises ?

Un data mesh est une architecture qui décentralise la propriété des données par domaine métier, utile pour les groupes multi-sites aux besoins hétérogènes. Ce n’est pas systématique : nous le recommandons seulement quand la structure de votre organisation le justifie.

Comment garantissez-vous la conformité réglementaire de nos données ?

Via la gouvernance et le lignage : traçabilité des flux, contrôle d’accès et référentiels de qualité, pensés dès la conception de la plateforme, pas ajoutés après coup.

Faut-il un catalogue de données avant de faire de l’IA ?

Ce n’est pas un prérequis absolu, mais un catalogue avec des règles de qualité automatisées accélère considérablement tous les projets IA qui suivent, en réduisant le temps passé à fiabiliser les données à chaque nouveau cas d’usage.

Travaillez-vous avec notre équipe data existante ou en autonomie ?

Les deux sont possibles. Nous nous intégrons à vos équipes en place lorsqu’elles existent, ou intervenons en autonomie sur un périmètre défini avec un point de contact régulier.

Vos données méritent une base solide ?

Décrivez-nous votre contexte. Nous revenons vers vous rapidement pour identifier les priorités.