CAS D’ETUDE

Big Data : Architecture, Intégration SI & Use Cases

OBJECTIFS

Notre client est un des grands acteurs Retail dans le secteur de la Maison et du Bricolage, filiale d’un groupe international des matériaux du BTP.

Notre mission s’inscrit dans la transformation digitale de la gestion de la connaissance client par la mise en place de nouvelles technologies Big Data.

  • Hadoop
  • Cloudera
  • HDFS
  • Hive
  • HBase
  • Kafka
  • Landoop
  • Impala
  • SolR
  • Java 8
  • J2EE
  • Spring Boot
  • Spring Cloud
  • Docker
  • Talend Integration Suite
  • SalesForce
  • Eclipse
  • Oracle 11g
  • E.piphany

MISSION

ESENS réalise une mission d’architecture et de leadership technique sur la mise en place de l’écosystème Hadoop (distribution Cloudera), ainsi que de l’enrichissement de la solution logicielle.

  • Architecture Logicielle

    POC et choix technologiques : Hadoop, distribution Cloudera, attaque Java, Spring Boot, Dockerisation. Conception technique & définition des fonctionnalités de manière à assurer la scalabilité, la performance et la disponibilité de la plateforme.

  • Intégration SI

    Définition et mise en œuvre des bonnes pratiques nécessaires à l’intégration des nouvelles technologies en rupture avec le SI 'legacy' existant.

  • Tech Lead & Encadrement

    L'encadrement technique de l'équipe se veut bienveillant afin d'accompagner les différents profils (Java, Microstrategy et Big Data) en fonction de leur expérience dans le cadre d'une démarche agile. Développement des briques critiques en Java, Talend, pair-programming et code review.

  • Enrichissement & Use Cases

    Évangélisation des équipes Métiers. Présentation de la nouvelle solution Big Data. Définition des besoins et transformation de l'expérience utilisateur en cas d'usage.

STRATEGIE

Face à la limite de capacité et de fonctionnalités d’un SI legacy, et à la volonté de notre client de remettre sa connaissance client au centre de son business model, nous intervenons sur la définition, la mise en place et l’enrichissement d’un écosystème Big Data complet grâce au choix de technologies expérimentales.

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