IA, Big Data & BI

Ops & IT

• Détection d’anomalies (logs, métriques)
• Capacité & prévision d’incidents
• Co‑pilote IT (RAG sur docs internes)

Marketing & Vente

• Segmentation, LTV, churn
• Personnalisation & recommandation
• Analyse d’avis & NPS (NLP)

Finance & Risques

• Scores & détection fraude
• Prévisions & cash management
• Conformité & audit automatisé

Zones

• Bronze (raw), Silver (clean), Gold (serving)
• Schéma & gouvernance par domaine (Data Mesh)
• Time‑travel & ACID (Delta/Iceberg/Hudi)

Orchestration

• Airflow/Prefect pour DAGs
• dbt pour la modélisation
• CI/CD data + tests

Accès

• Servir via SQL/OLAP (Trino/Presto)
• API & partage gouverné
• Data products versionnés

Batch ELT

• Connecteurs (Fivetran/Airbyte)
• ELT : transformations dans l’entrepôt
• Qualité & contrôles contractuels

Streaming

• Kafka/PubSub/Kinesis
• Traitement stream (Flink/Spark)
• Exactly‑once & replays

CDC & synchro

• Change Data Capture (Debezium)
• Réplication temps quasi réel
• Back‑pressure & quotas

Entrepôts/OLAP

• Snowflake, BigQuery, Synapse, Redshift
• OLAP temps réel : ClickHouse/Druid
• Coûts : compute vs storage

Data Lake

• Objets (S3/ADLS/GCS)
• Formats : Parquet/ORC
• Catalogues : Glue/Unity/Amundsen

Partage & gouvernance

• Row/column‑level security
• Masquage & tokenisation
• Contrats de données

Qualité

• Tests data (Great Expectations/dbt)
• SLAs & SLOs de datasets
• Score de fraîcheur & complétude

Catalogue

• Glossaire, ownership, classifications
• Lineage (OpenLineage/Marquez)
• Recherche & data portal

Contrôles

• Qualité à l’ingestion + en aval
• Alertes & quarantaines
• Auditabilité & traçabilité

Cycle de vie

• Feature store & versioning (feast)
• Registre de modèles (MLflow)
• CI/CD modèles, canary & rollbacks

Monitoring

• Drift, data leakage, fairness
• Traçage d’inférences
• Eval offline/online, AB tests

LLMOps

• Prompt/versioning & évaluations
• Safety/guardrails & journaux
• Coût latence vs qualité

Indexation

• Parsing (PDF, HTML, Office)
• Chunking & embeddings
• Dédup & rafraîchissement

Bases vecteurs

• Pinecone, Weaviate, Milvus
• OpenSearch/pgvector/FAISS
• HNSW, IVF, diskANN

Qualité RAG

• Réécriture de requêtes (HyDE/Query‑expansion)
• Reranking & filtres sémantiques
• Évaluation (Groundedness/Faithfulness)

Outils

• Power BI / Tableau / Looker
• Open‑source : Superset, Metabase
• Self‑service & gouvernance

Modélisation

• Modèle en étoile & Data Vault
• Calculs DAX/LODs, agrégations
• Règles de nommage & mesures

Distribution

• RLS (Row‑Level Security)
• Portails & refresh incrémental
• Alertes sur KPIs

Marketing/Vente

• Conversion, CAC, LTV
• Churn, NPS, panier moyen
• Attribution & ROI campagnes

Ops/Produit

• Disponibilité, MTTR, lead time
• DAU/MAU, rétention cohortes
• Coûts infra par feature

Finance

• EBITDA, cash burn, runway
• Prévisions & variance
• Risque & conformité

Protection

• Chiffrement at‑rest/in‑transit
• RBAC/ABAC, approbations
• Masquage, anonymisation

RGPD

• Base légale & consentement
• Limitation des finalités
• DPA, registre & DPIA

Traçabilité

• Lineage & audit trail
• Rétention & droit à l’oubli
• Revue périodique des accès

Optimisations

• Partition/cluster & pruning
• Compression & storage tiers
• Planification & auto‑suspend

Gouvernance des coûts

• Tags & showback/chargeback
• Budgets & alertes
• Benchmarks par workload

Qualité vs coût

• Granularité des données
• Fréquence des rafraîchissements
• Latence vs précision

Data

• Qualité (schéma, duplicats, nulls)
• Lineage & ownership définis
• SLAs & alertes en place

Téléchargements : data-quality.pdf

MLOps

• Registre & versions modèles
• Évaluations & fairness
• Monitoring en production

Exemples : mlops-template.docx

BI

• Modèle en étoile validé
• RLS, rafraîchissements
• Def. officielle des KPIs

Docs : kpi-catalog.xlsx