Passer à l'échelle sans perdre le contrôle
"Dans la Banque et l'Assurance, la donnée est devenue un actif critique, à la fois par les métiers qui en exigent toujours plus d'autonomie, et par les régulateurs qui en exigent une traçabilité sans faille. Les directions data ont grandi, parfois jusqu'à compter plusieurs centaines de collaborateurs répartis entre plateforme, analytics, IA et gouvernance. Pourtant, l'organisation sous-jacente reste le plus souvent centralisée : une équipe data centrale qui produit pour les métiers, et qui devient inévitablement le goulot d'étranglement de la transformation.
Parallèlement, la migration des outils historiques (SAS, Qlik, plateformes propriétaires sur mainframe) vers des stacks cloud modernes (Google Cloud Platform, Snowflake, Databricks) pose une question stratégique : faut-il reproduire l'existant dans le cloud, ou repenser le modèle organisationnel qui sous-tend la donnée ? La pression monte du côté métier qui voit arriver l'IA générative et attend de ses équipes data qu'elles livrent en semaines ce qu'elles produisaient en mois. Dans le même temps, Solvabilité II, BCBS 239, DORA, le RGPD et l'ACPR imposent un cadre de traçabilité et de contrôle qui ne tolère aucun flou."
