Decision Analytics
Build an AI infrastructure that can scale without skyrocketing costs.
Your dashboards are multiplying, your models are consuming more and more resources, and your cloud bill is climbing without a corresponding increase in value. We design the analytics and AI infrastructure that supports scaling, with controlled costs and reliable performance.
+150 companies supported
— 5/5 on Google
Benefits / Impacts
What this brings
Tangible results for your organization, measurable within the first weeks of intervention.
01
Reliable analytics your teams can trust
No more debates about numbers in meetings. Your metrics are calculated from a single source, with documented and shared calculation rules.
02
Infrastructure that absorbs growth
Your data volume doubles every year. The architecture we implement is designed to scale without requiring a complete overhaul at each stage.
03
Predictable and optimized cloud costs
We size the infrastructure precisely to your needs and implement monitoring mechanisms to prevent budget overruns. Every euro of compute is justified.
04
A technical foundation ready for advanced AI
Your analytics infrastructure is the foundation for your machine learning models, AI agents, and GenAI systems. Without a solid base, no model can sustain production.
05
Response times that align with business needs
Your analytical queries no longer take 20 minutes. Dashboards load in seconds, models infer in real-time, and business teams get answers when they need them.
Chapters
Our Expertise
The skills and expertise we leverage to deliver results in this area.
Outils / Partenariats
Comment nous mettons en œuvre cette expertise
Nous nous appuyons sur les technologies leaders du marché, en choisissant toujours 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
Amazon Web Services
Google Cloud
Azure
Apache Airflow
Power BI
Amazon Web Services
Google Cloud
Azure
Apache Airflow
Types de projets
Ce que nous livrons
Des livrables opérationnels, pas des recommandations. Voici les formats de mission que nous déployons sur cette expertise.
01
Socle analytics métier
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. Livré en 3 à 6 mois.
02
Infrastructure ML/IA
Environnement complet pour entraîner, déployer et superviser 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 pilotage budgétaire continu. ROI visible dès les premières semaines.
04
Industrialisation MLOps
Passage d'une exploitation artisanale (notebooks, déploiements manuels) à une chaîne MLOps industrialisée : versioning des modèles, CI/CD, déploiement automatisé et réentraînement programmé.
Business Cases
Ils ont transformé leur infrastructure analytics et IA avec nous
Nous ne livrons pas de POC. Nous livrons des systèmes qui fonctionnent, avec un impact mesurable sur le business 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 qu'une infrastructure analytics et IA ?
Une infrastructure analytics et IA regroupe les briques techniques qui permettent d'entraîner, de déployer et de 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 passe à l'échelle sans refonte à chaque palier de croissance.
Comment maîtriser les coûts cloud de l'IA ?
Controlling the cloud costs of AI is based on three levers: fair sizing, automating the stopping of unused resources, and optimizing queries. Diamétral carries out a FinOps audit that identifies waste, applies immediate improvements and sets up continuous monitoring so that each euro of computing remains justified.
Qu'est-ce que le MLOps ?
MLOps is the set of practices that automate the life cycle of an AI model, from training to production monitoring. Diametral industrializes your models via CI/CD pipelines, a shared feature store and a centralized model registry, which eliminates manual notebooks and secures each production pass.
Pourquoi réaliser 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 est adapté à l'analytics structurée à fort volume ; le lakehouse y ajoute la capacité à gérer les données non structurées et les cas d'usage IA dans un même environnement. Diametral recommande le lakehouse (Databricks, Snowflake) pour la plupart des grands groupes, car il couvre à la fois les besoins de BI classique et 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.