Votre stack data existe. Elle ne délivre pas la valeur attendue
Vous avez investi dans une équipe et des outils data. Mais les utilisateurs métier ne font pas confiance aux chiffres, les incidents qualité sont détectés trop tard et votre équipe passe plus de temps à produire des exports qu'à créer de la valeur. Ce qui bloque se situe dans l'architecture, les processus et la gouvernance qui entourent vos données.
Ce service s'adresse aux organisations disposant déjà d'une équipe et d'une plateforme data. Si vous en êtes à définir vos premiers cas d'usage, voir Stratégie et activation data.
Vos data engineers sont devenus un service d'extraction
Chaque demande métier remonte à l'équipe data. Le backlog se remplit de requêtes ponctuelles, les sujets structurants glissent de sprint en sprint et les profils recrutés pour bâtir la plateforme passent leurs journées à la dépanner.
Vos données sont cloisonnées, la création de reporting unifié et inter-équipes est embryonnaire
Chaque équipe a construit ses modèles pour ses propres besoins. Croiser deux périmètres demande un projet et les clés de rapprochement se redécouvrent à chaque fois.
Les équipes métier ne s'approprient pas la donnée
Personne ne sait qui valide une définition, ni vers qui remonter une anomalie. Les métiers ouvrent un ticket, attendent, puis reconstruisent leur propre fichier en parallèle.
Vous envisagez un data catalog ou un outil d'observabilité mais ne savez pas comment l'intégrer dans vos pratiques
Ces outils exposent l'existant, ils ne le corrigent pas. Sans propriétaires désignés ni rituel de mise à jour, le catalogue se périme dans les mois qui suivent son déploiement.
Une plateforme qui tient la charge et des chiffres que vos métiers utilisent
Je travaille autant sur la modélisation et les pipelines que sur les rôles, les définitions partagées et les rituels qui les maintiennent à jour. Les deux volets avancent ensemble, avec vos data engineers plutôt qu'à leur place.
Audit & architecture data warehouse
Un état des lieux de votre stack actuelle, ingestion, transformation, stockage, exposition. Identification des goulots d'étranglement et des choix structurants à faire pour scaler sereinement.
- Situer vos coûts et vos temps de traitement par rapport à vos volumes réels
- Décider quoi refondre et quoi conserver, avec l'effort associé
- Ouvrir de nouveaux domaines de données sans reprendre l'existant à chaque fois
Dispositif de data quality & observabilité
Mise en place de contrôles qualité proactifs sur vos pipelines.
- Détecter une anomalie avant que le métier ne la signale
- Mesurer la fraîcheur et la complétude de vos tables critiques
- Publier des indicateurs de fiabilité qui rendent la confiance vérifiable
Cadre de gouvernance et adoption métier
Attribution des propriétaires de domaines, définitions partagées, documentation et parcours d'onboarding pour les équipes qui consomment la donnée.
- Faire trancher les définitions et les anomalies par des propriétaires identifiés
- Rendre vos données lisibles pour un métier qui n'appartient pas à l'équipe data
- Maintenir votre catalogue à jour par un rituel plutôt que par une campagne annuelle
Etude forfaitaire - 3 à 5 semaines d'intervention - Sur site et à distance
Pierre Chojka
Architecture SI & Data
J'interviens sans passif dans votre organisation et sans lien commercial avec un éditeur. Cela me permet de formuler ce que beaucoup pensent sans être en position de le dire, et de porter des arbitrages qu'un responsable interne paierait cher. Vous gardez la décision, avec les éléments pour la défendre.
Vos équipes reprennent la main
Les contrôles qualité tournent, les propriétaires de domaines sont désignés, les rituels sont installés. Je reste joignable pour les arbitrages techniques, avec un point à trois mois sur les indicateurs de fiabilité.
Faites le point sur votre architecture
Un échange sur votre stack, vos volumes et ce qui bloque aujourd'hui. Je vous réponds directement, avec une lecture de vos goulots d'étranglement principaux et des chantiers qui débloquent le plus pour l'effort engagé.
Ils ont repris le contrôle de la croissance de leur SI
D'un SI construit en silos à des référentiels client et produit uniques
Chaque activité avait construit son propre référentiel : plusieurs versions d'ERP en parallèle, des catalogues montés sur tableur puis ressaisis, un même client présent dans plusieurs outils
Diagnostic complet, cartographie SI unifiée et feuille de route de modernisation priorisée
Ils ont adopté Weldr Conseil
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Des solutions adaptées à vos enjeux
Chaque intervention part d'une question précise : où investir en priorité, quel éditeur choisir, comment structurer la donnée. Les formats s'ajustent à l'ampleur du sujet, du diagnostic ciblé de quelques jours à l'accompagnement complet d'un programme de transformation.
Diagnostic & structuration
Cartographie de vos applications, de vos flux et de vos dépendances, puis lecture des zones de friction qui ralentissent vos équipes au quotidien. Vous obtenez une feuille de route ordonnancée, avec prérequis et séquencement et des priorités classées que vous pouvez présenter en comité de direction dès la fin de la mission.
Stratégie & activation data
Une étude pour couvrir vos sources, vos usages, vos compétences et la gouvernance en place. Il débouche sur un plan d'activation priorisé : les cas d'usage à traiter en premier, les données à unifier pour y arriver et la plateforme à retenir si la question est déjà sur la table.
Assistance à la décision
Votre besoin fonctionnel est formalisé avant tout contact avec le marché. Les offres sont ensuite confrontées sur une grille pondérée, dont les critères sont fixés avec vous avant que les résultats n'apparaissent. La recommandation détaille les points forts et les limites de chaque option, dans un format défendable en CODIR.
Cadrage et Transformation
La cible est posée, le programme découpé en séquences aux résultats vérifiables, les dépendances critiques instruites avant le lancement plutôt qu'en cours de route. Vous obtenez un planning daté avec jalons et prérequis, suivable par vos chefs de projet et présentable à une direction générale qui doit voter le budget.
Cabinet de conseil indépendant en architecture SI et Data