Banque & services financiersIA Data & Automatisation

Une banque a ramené son reporting réglementaire à la latence voulue. Un lakehouse, un langage commun.

Architecture Databricks, pipelines ETL, modèle sémantique unifié, tableaux de bord Power BI et documentation du glossaire de données. Reporting réglementaire consolidé multi-sources.

Modèle de delivery

Centre de compétences (CDC)

Via Access International

Durée type

Multi-annuel

Équipe

Architecte data, data engineers Databricks, experts Power BI, data stewards

01Contexte

Reporting réglementaire multi-sources complexe
Latence jugée trop longue pour les besoins métier
Qualité des données à consolider entre systèmes sources
Besoin d'un glossaire métier partagé et documenté

02Intervention

Conception de l'architecture lakehouse Databricks (bronze/silver/gold)
Pipelines ETL/ELT industrialisés avec qualité automatisée
Modèle sémantique unifié Power BI connecté au lakehouse
Glossaire de données et catalogage Unity Catalog
Dashboards exécutifs et reporting réglementaire

03Livrables

Lakehouse Databricks en production avec couches bronze/silver/gold
Pipelines ETL orchestrés et observables
Tableaux de bord Power BI consolidés
Glossaire métier documenté
Formation des équipes data client

04Résultats

Latence de reporting réduite significativement
Qualité des données mesurée en continu
Vision unifiée pour les équipes métier et risques
Capacité à intégrer de nouvelles sources rapidement

Technologies mobilisées

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Parcours de modernisation associés

Parcours

Data engineering pipeline →

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Migration Power BI →

Expertise associée

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Méthodologie

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