Modernisation de votre infrastructure Data : l’expertise d’Acelys 

Dans un contexte où la performance, la scalabilité et l’optimisation des coûts sont au cœur des stratégies Data, la migration de pipelines de données (ETL/ELT) est une étape importante pour les entreprises souhaitant moderniser leur architecture. 

Chez Acelys Services Numérique, nous vous accompagnons dans cette transformation en vous apportant notre expertise pointue et une approche personnalisée pour garantir une transition fluide et efficace. 

Pourquoi migrer vos pipelines de données ? 

Les organisations sont souvent confrontées à des défis technologiques et opérationnels qui rendent une migration nécessaire : 

• Obsolescence des outils existants : les solutions ETL en fin de cycle peuvent ralentir le traitement des données et engendrer des coûts de maintenance élevée. 

• Manque de flexibilité : les architectures rigides ne permettent pas une adaptation rapide aux nouveaux besoins métiers. 

• Coûts élevés : une infrastructure inefficace peut générer des dépenses superflues en ressources et en maintenance. 

• Besoin d’une meilleure gouvernance des données : une migration bien pensée offre une meilleure traçabilité et un meilleur contrôle des flux de données (catalogue, lignée, politiques d’accès). 

Une méthodologie éprouvée pour une migration réussie 

Chez Acelys, nous avons développé une approche rigoureuse qui nous permet d’accompagner nos clients à chaque étape de la migration de leurs pipelines de données. 

Étape 2 : Conception de l’architecture cible 

Après l’analyse, nous définissons une nouvelle architecture alignée avec les objectifs de votre entreprise : 

• Sélection des outils et technologies adaptés (ex : Azure Data Factory, Talend, dbt, Lobster). 

• Conception des nouveaux pipelines optimisés 

• Définition des meilleures pratiques en matière de monitoring, d’automatisation et de gestion des erreurs 

Étape 3 : Développement, tests et validation 

Nous assurons une migration sécurisée et maîtrisée en respectant un processus itératif : 

• Reproduction des flux dans le nouvel environnement 

• Tests unitaires et validation de la conformité des données 

• Mise en place d’un environnement de test pour comparer les résultats entre le système historique et la nouvelle solution 

• Réconciliation automatisée (volumétrie, checksums, diff entre jeux de données), tests de qualité, visualisation des résultats de contrôle, afin de garantir cohérence et fiabilité. 

Étape 4 : Déploiement progressif et suivi post-migration 

Une fois les tests validés, nous procédons à un déploiement en douceur avec un suivi rigoureux : 

• Mise en production progressive pour minimiser les risques 

• Surveillance des performances et correction des anomalies 

• DataOps 

• Accompagnement des équipes pour une prise en main rapide et efficace