Les environnements TI et de données deviennent difficiles à faire évoluer lorsque les portefeuilles applicatifs, les modèles de données, les accès, l’infrastructure et les modèles de soutien évoluent indépendamment. Il en résulte des doublons, des responsabilités incohérentes, une mise en œuvre ralentie et des risques opérationnels accrus.
NoèmeX intervient sur l’architecture d’entreprise, les plateformes de données, les modèles opérationnels, l’intégration et le soutien géré. Les éléments probants les plus solides proviennent de programmes mondiaux de gouvernance, d’optimisation industrielle et de modernisation de systèmes patrimoniaux, dans lesquels la technologie devait fonctionner au-delà de frontières organisationnelles complexes.
Ces questions permettent de déterminer si le problème relève principalement des processus, de l’information, de la technologie, de la gouvernance ou de plusieurs de ces dimensions.
Quelles applications, plateformes et ressources de données faut-il normaliser, moderniser ou retirer en priorité ?
Comment l’architecture d’entreprise doit-elle relier les décisions relatives aux processus d’affaires, aux applications, aux données et à l’infrastructure ?
Où les accès, la gouvernance et les responsabilités sont-ils dupliqués entre les systèmes ?
Comment soutenir les plateformes mondiales sans créer de goulot d’étranglement centralisé pour les équipes locales ?
Quel modèle de service, de soutien et de coûts faut-il mettre en place lorsqu’une plateforme passe de la réalisation de projet aux opérations ?
Le portefeuille comprend un environnement de gouvernance couvrant 4 000 systèmes, une infrastructure mondiale d’optimisation et la modernisation de systèmes patrimoniaux.
Une plateforme multinationale de gouvernance des données a corrigé les incohérences de modèles, d’accès, d’approbation et de processus d’ingénierie dans plus de 4 000 systèmes répartis dans 70 pays.
Un environnement mondial d’optimisation a centralisé les données industrielles, les ressources informatiques partagées et le déploiement des algorithmes, permettant l’adoption d’un modèle moins coûteux fondé sur des ressources mutualisées.
Une transformation dans le secteur de la santé a intégré D365 et des sources patrimoniales dans un environnement moderne d’intelligence d’affaires, puis retiré la plateforme financière patrimoniale qui n’était plus prise en charge.
Ces pages de services spécialisés traitent des enjeux de processus, de technologie, de données, d’analyse et d’automatisation qui sous-tendent le plus souvent les priorités de transformation de cette fonction.
Aligner les priorités technologiques, les investissements et les choix d’architecture sur la stratégie de l’entreprise et les exigences opérationnelles.
Concevoir les relations à l’échelle de l’entreprise entre les applications, les données, l’intégration, l’infrastructure et la gouvernance.
Moderniser les technologies existantes tout en maîtrisant les risques opérationnels, les dépendances et la complexité de la transition.
Concevoir une intégration fiable des données et des processus dans les environnements ERP, opérationnels, infonuagiques et patrimoniaux.
Concevoir la manière dont les données sont structurées, déplacées, intégrées, gouvernées et consommées dans l’entreprise.
Construire des environnements de données gouvernés qui soutiennent l’analyse, les opérations, l’automatisation et l’IA à grande échelle.
Améliorer la fiabilité, les tests, le déploiement, l’observabilité et les responsabilités opérationnelles liés aux pipelines et produits de données.
Industrialiser les modèles grâce à des pratiques de déploiement, de surveillance, de gestion des versions, de fiabilité et de gouvernance.
Ces pages consacrées aux enjeux réunissent plusieurs capacités autour d’un problème opérationnel ou de transformation précis et offrent aux décideurs une autre voie d’accès au même ensemble d’expertises.
Réduire la complexité structurelle des technologies tout en améliorant l’intégration, la fiabilité et l’évolutivité.
Déterminer les évolutions de l’architecture, de l’infrastructure et du modèle opérationnel qui améliorent l’efficience économique des technologies.
Intégrer les informations opérationnelles, financières et relatives à la clientèle qui sont déconnectées dans des flux de données gouvernés et exploitables.
Renforcer les données, la gouvernance et les fondations opérationnelles nécessaires avant de déployer l’IA de manière responsable.
Définir les responsabilités, les accès, les normes et les contrôles applicables à l’information de l’entreprise.
Explorez les domaines opérationnels dans lesquels cette fonction croise le plus souvent les processus, la technologie, les données, l’analyse et l’automatisation.
Décisions d’affaires, applicatives, d’intégration, de données et d’infrastructure reliées dans un modèle d’architecture unique.
Pipelines, qualité, observabilité, accès et pratiques de soutien pour les environnements de données partagés.
Rôles, responsabilités de service, ententes de niveau de service, niveaux de soutien et gouvernance entre les équipes centrales et locales.
Évaluation, intégration, rationalisation et retrait des systèmes patrimoniaux selon la valeur d’affaires et les risques.
CAPEX/OPEX, utilisation, ressources partagées et transparence des coûts selon une approche FinOps.
Maintenance, soutien sur appel et amélioration continue après la mise en œuvre.
Échangez directement avec les personnes responsables de ces travaux. Découvrez leur expérience et les possibilités de prise de contact.
Présentez-nous l’enjeu d’architecture, de plateforme, de modèle opérationnel ou de soutien que vous cherchez à résoudre. Nos équipes peuvent déterminer ce qui doit être normalisé, modernisé et gouverné en priorité.
