Grupo Patagonia
Automatisation et visibilité : le meilleur point de départ.
Impact
Jours → minutes
Temps de reporting
D'Excel manuel à des dashboards en temps réel. Nous avons retiré la charge opérationnelle de l'équipe data.
Datalake moderne
Infrastructure on premise
Nous avons tout construit sur l'infrastructure du client avec des technologies OpenSource
100%
Adoption
Le projet génère de la valeur dès le jour de sa mise en production. Les dashboards sont utilisés quotidiennement par l'équipe.
Où ils en étaient
Les rapports pour la direction étaient montés à la main dans Excel, avec des données brutes vivant dans des fichiers texte. Les processus critiques (clôture du jour, libération des paiements, intégrations avec BCRA) tournaient sur des Stored Procedures qui dépendaient du fournisseur du système transactionnel.
Ce que nous avons trouvé
La demande en surface était “des rapports pour la direction”. Le vrai problème : il n’y avait pas de source de vérité unique. Des données dispersées dans des fichiers plats, sans pipeline, sans modèle de données ni traçabilité. Il était complexe de répondre aux questions sur l’opération à cause de la charge opérationnelle de monter et analyser des tableurs Excel manuellement.
Ce que nous avons construit
Un pipeline de données qui ingère et consolide les sources brutes dans une couche de données structurée. Des dashboards BI pour le directoire, remplaçant des jours de travail manuel sur Excel par une visibilité en temps réel. Des sessions de discovery avec le métier pour cartographier chaque processus critique. Nous avons dimensionné la migration : identifié quels processus legacy migrer en premier, les plus petits, auditables et traçables de bout en bout. Proposé Airflow comme couche d’orchestration pour la phase suivante. Des sessions de transfert de connaissances pour que l’équipe interne puisse maintenir et étendre le pipeline.
Ce qu’ils peuvent faire maintenant
Le directoire reçoit ses rapports en minutes, pas en jours. Il y a une source de vérité unique pour les données opérationnelles. L’équipe comprend son propre paysage de données : ce qui circule où, ce qui dépend de quoi. La migration vers Airflow est dimensionnée et prête pour la phase suivante.
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Vous vous reconnaissez dans cette situation ?
On se spécialise à résoudre des problèmes avec la technologie.
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