Contexte
Dans un environnement bancaire fortement réglementé et caractérisé par des volumes importants de données financières, une grande banque de financement et d’investissement a engagé la modernisation de ses outils de calcul de risque et de suivi du Profit & Loss (PnL).
Dans ce cadre, une plateforme technique avancée (Metrics Platform) a été développée afin de répondre aux exigences croissantes de performance, de fiabilité et de scalabilité nécessaires aux activités de trading et de gestion des risques.
Afin d’accompagner cette initiative stratégique, Avaliance est intervenu pour contribuer au développement de la plateforme, encadrer les travaux techniques et structurer les pratiques Agile de l’équipe projet.
Enjeux
Le client devait mettre en place une plateforme capable de traiter efficacement les calculs de risque et de PnL dans un environnement de trading exigeant, tout en garantissant la robustesse et la scalabilité de l’architecture technique.
Les enjeux portaient également sur la coordination d’une équipe de développement, le maintien d’un haut niveau de qualité logicielle et l’adoption de pratiques Agile permettant de répondre rapidement aux besoins des équipes métiers dans un environnement réglementé.
Réalisations
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développement de la Metrics Platform, dédiée au calcul de risque et au suivi du PnL,
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contribution technique avec nos développeurs senior Full Stack et Cloud Azure,
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animation des cérémonies Agile (scrum, sprint planning, revues, rétrospectives),
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accompagnement de l’équipe afin de garantir la cohérence technique et la qualité des livrables.
Technologies utilisées
Résultats
Contexte
Le client a engagé un programme stratégique visant à structurer ses capacités Data à l’échelle du groupe et à poser les fondations d’une organisation Data Centric.Cette initiative implique la coordination de plusieurs entités clés — Centre d’Excellence Cloud, Département Data Management et DataLab — afin d’aligner les pratiques, les architectures et la gouvernance.Pour piloter ce programme structurant et sécuriser la mise en place de la plateforme Data d’entreprise basée sur Azure, le client s’appuie sur Avaliance afin d’organiser les travaux, définir les standards et accompagner les équipes dans la montée en maturité.
Enjeux
Le client devait structurer son Data Management à grande échelle tout en déployant une plateforme Data moderne capable de soutenir les usages analytiques et métiers.Les enjeux portaient sur l’unification des pratiques Data et Cloud, la définition des patterns d’architecture clés (ingestion, modélisation, gouvernance, serving), la mise en place d’une gouvernance Data robuste, l’alignement des équipes sur un cadre agile commun et la réussite du lancement de la plateforme Data groupe.
Réalisations
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organisation et structuration des activités de Data Management et des capacités associées,
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définition des rôles, responsabilités et processus de gouvernance des données,
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mise en place et accompagnement des équipes au framework SAFe pour industrialiser le delivery,
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conception des patterns d’architecture Data sous Azure (ingestion, préparation, modélisation, exposition),
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cadrage complet de la Enterprise Data Platform incluant roadmap, MVP, backlog et architecture cible,
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validation de conformité des composants techniques intégrés à la plateforme,
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coordination des équipes métiers, IT et fonctions support,
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pilotage global des livrables et du delivery.
Technologies utilisées
Résultats
Contexte
Dans le cadre de sa transformation digitale mondiale, le client, un grand groupe international, a mis en place un centre de compétence Cloud afin de structurer, sécuriser et accélérer l’adoption du cloud Azure au sein de ses entités internationales.Cette initiative vise à accompagner les projets métiers, tout en garantissant la cohérence des architectures, la conformité aux exigences globales et la création de valeur métier.Pour soutenir cette démarche transverse et industrialiser les usages, le client s’appuie sur Avaliance afin de structurer les pratiques Cloud & Data et accompagner les projets de bout en bout.
Enjeux
Le client devait accélérer le time-to-market des projets Cloud et Data tout en garantissant leur robustesse, leur sécurité et leur conformité aux standards globaux.Les enjeux portaient notamment sur :
le renforcement de la gouvernance Cloud,
l’intégration des dimensions sécurité (SecOps), maîtrise des coûts (FinOps) et automatisation (DevOps),
la définition d’architectures Cloud & Data standardisées, réutilisables et conformes,
l’accompagnement des projets stratégiques sur l’ensemble de leur cycle de vie, de la conception à la mise en production.
Réalisations
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conception d’architectures Cloud & Data sur Azure, incluant des plateformes de type Data Lakehouse (Azure Synapse Analytics, Azure Databricks, ADLS Gen2),
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industrialisation des flux d’ingestion batch et streaming via Azure Data Factory et Synapse Link,
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définition de blueprints et architectures de référence Cloud & Data réutilisables,
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intégration des pratiques DevSecOps (Infrastructure as Code avec Terraform et Bicep, CI/CD via Azure DevOps),
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mise en place d’un cadre de gouvernance Cloud & Data (sécurité, cost management, conventions de nommage et tagging),
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animation des revues d’architecture et coordination des parties prenantes IT, data, sécurité et métiers.
