Decision Analytics
Comprendre vos données pour prendre les meilleures décisions.
Vos dashboards se multiplient, vos modèles consomment de plus en plus de ressources et votre facture cloud grimpe sans que la valeur suive. Nous concevons l'infrastructure analytique et IA qui supporte la montée en charge, avec des coûts maîtrisés et des performances fiables.
+150 entreprises accompagnées
— 5/5 Avis Google
Bénéfices / Impacts
Ce que cela apporte
Des résultats concrets pour votre organisation, mesurables dès les premières semaines d'intervention.
01
Des analyses fiables auxquelles vos équipes font confiance
Plus de débats sur les chiffres en réunion. Vos indicateurs sont calculés depuis une source unique, avec des règles de calcul documentées et partagées.
02
Une infrastructure qui absorbe la croissance
Votre volume de données double chaque année. L'architecture que nous mettons en place est conçue pour scaler sans nécessiter une refonte à chaque palier.
03
Des coûts cloud prévisibles et optimisés
Nous dimensionnons l'infrastructure au juste besoin et mettons en place les mécanismes de monitoring qui évitent les dérapages budgétaires. Chaque euro dépensé en compute est justifié.
04
Un socle technique prêt pour l'IA avancée
L'infrastructure analytique est la fondation sur laquelle tournent vos modèles de machine learning, vos agents IA et vos systèmes de GenAI. Sans socle solide, aucun modèle ne tient en production.
05
Des temps de réponse compatibles avec le business
Vos requêtes analytiques ne prennent plus 20 minutes. Les dashboards chargent en secondes, les modèles infèrent en temps réel et les équipes métier obtiennent leurs réponses quand elles en ont besoin.
Chapitres
Nos expertises
Les compétences et savoir-faire que nous mobilisons pour délivrer des résultats sur cette expertise.
Outils / Partenariat
Comment nous mettons en œuvre cette expertise
Nous construisons sur les technologies leaders du marché, en utilisant systématiquement l'outil le plus adapté à votre contexte, pas le plus récent ni le plus à la mode.
Amazon Web Services
Google Cloud
Azure
Apache Airflow
Power BI
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Google Cloud
Azure
Apache Airflow
Power BI
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Google Cloud
Azure
Apache Airflow
Type de projets
Ce qu'on livre
Des livrables opérationnels, pas des recommandations. Voici les formats de missions que nous déployons sur cette expertise.
01
Socle analytique d'entreprise
Architecture Data Warehouse ou Lakehouse complète, connectée à vos sources, avec une couche de transformation fiable et un socle BI exploitable par les équipes métier. Livrable en 3 à 6 mois.
02
Infrastructure ML/IA
Environnement complet pour entrainer, déployer et monitorer vos modèles IA en production : compute, feature store, model registry, pipelines de serving et monitoring du drift.
03
Audit et optimisation FinOps
Analyse détaillée de vos coûts cloud Data et IA, identification des optimisations immédiates et mise en place d'un cadre de monitoring budgétaire continu. ROI visible dès les premières semaines.
04
Industrialisation MLOps
Passage d'un fonctionnement artisanal (notebooks, déploiements manuels) à un pipeline MLOps industrialisé : versioning des modèles, CI/CD, déploiement automatisé et réentraînement programmé.
Business Cases
Ils ont transformé leur infrastructure analytique et IA avec nous
Nous ne livrons pas des POCs. Nous livrons des systèmes qui tournent, avec un impact mesurable sur le métier de nos clients.
Vos questions, nos réponses
Toutes les réponses pour comprendre notre approche, notre façon de travailler et ce que vous pouvez attendre de notre collaboration.
Qu'est-ce que l'infrastructure analytics et IA ?
L'infrastructure analytics et IA regroupe les briques techniques qui permettent d'entraîner, déployer et superviser vos modèles à grande échelle : data warehouse ou lakehouse, feature store, model registry, pipelines CI/CD et MLOps. Diametral conçoit cette infrastructure pour qu'elle scale sans refonte à chaque palier de croissance.
Comment maîtriser les coûts cloud de l'IA ?
Maîtriser les coûts cloud de l'IA repose sur trois leviers : dimensionnement juste, automatisation de l'arrêt des ressources inutilisées et optimisation des requêtes. Diametral réalise un audit FinOps qui identifie les gaspillages, applique des améliorations immédiates et met en place un monitoring continu pour que chaque euro de compute reste justifié.
Qu'est-ce que le MLOps ?
Le MLOps est l'ensemble des pratiques qui automatisent le cycle de vie d'un modèle IA, de l'entraînement au monitoring en production. Diametral industrialise vos modèles via des pipelines CI/CD, un feature store partagé et un model registry centralisé, ce qui supprime les notebooks manuels et sécurise chaque passage en production.
Pourquoi faire un audit FinOps ?
Un audit FinOps identifie les postes de dépense cloud mal optimisés et met en place une gouvernance des coûts par cas d'usage. Diametral délivre typiquement 20 à 40 % d'économies dès les premiers mois sur les environnements IA, en supprimant les clusters surdimensionnés, les jobs redondants et les environnements de test oubliés.
Data Warehouse ou Lakehouse, que choisir ?
Le data warehouse convient aux analyses structurées à fort volume, le lakehouse ajoute la capacité à gérer données non structurées et cas d'usage IA dans un même environnement. Diametral recommande le lakehouse (Databricks, Snowflake) pour la plupart des groupes car il couvre à la fois le BI traditionnel et les besoins de Machine Learning.
contact
Votre infrastructure est-elle prête pour ce que l'IA exige ?
Un échange de 30 minutes avec un architecte Data Diametral pour évaluer votre socle technique et identifier les premières optimisations.