Architecture data pour fusion/acquisition

Contexte

Banque de détail acquérant un concurrent régional (fusion réglementée). 2 SI complètement différents (Oracle vs SQL Server, Mainframe vs Cloud). 400 To de données à fusionner avec contraintes réglementaires (ACPR, RGPD). Délai imposé par le régulateur : migration technique en 18 mois maximum. Ambition claire : passer du pilote à l'échelle avec un partenaire engagé.

Problème & Défi

- 2 SI hétérogènes à fusionner : Oracle/Mainframe vs SQL Server/Cloud. 400 To de données - Délai réglementaire ACPR de 18 mois - pénalités si non-respect - 200 référentiels clients à dédupliquer → 30% de doublons estimés entre les 2 bases - Aucun data lineage existant, impact des migrations impossible à évaluer - 50 flux d'alimentation réglementaire à refondre (BCE, ACPR, TRACFIN) - Risque RGPD : consentements clients à réharmoniser entre les 2 entités

Solution & Livrables

– Architecture data cible post-fusion définie et validée par l'ACPR → Databricks comme plateforme unifiée – Migration des 400 To réalisée en 12 mois (6 mois d'avance sur le délai réglementaire) – Référentiel client unique constitué → déduplication de 30% avec réconciliation automatisée – Data lineage end-to-end mis en production sur 100% des flux réglementaires (BCE, ACPR, TRACFIN) – Gouvernance data post-fusion opérationnelle : data owners nommés, data quality >95% – Conformité RGPD : base de consentements unifiée avec traçabilité complète

Technologies