Architecture data événementielle

Contexte

Compagnie aérienne européenne (70M passagers/an) avec des systèmes temps réel critiques (gestion des vols, yield management, opérations aéroport). L'architecture data actuelle est 100% batch : les données de vol, passagers et opérations sont disponibles en T+1 au mieux. L'exploitation n'a aucune visibilité temps réel sur les impacts d'une perturbation en cascade. Le dirigeant veut des résultats mesurables, pas une phase de discovery sans fin.

Problème & Défi

Architecture batch inadaptée aux événements opérationnels en temps réel (retards, annulations, correspondances). Impact en cascade d'une perturbation non gérable : un retard de 30min à Paris peut annuler 50 correspondances non détectées. Information passager systématiquement en retard de 15-30min par rapport à la réalité opérationnelle. Revenue management basé sur des données J-1, manquant les opportunités de dernière minute. Coût des irrégularités estimé à 200M€/an dont 30% évitables avec une meilleure réactivité.

Solution & Livrables

Architecture événementielle complète : chaque événement opérationnel (décollage, atterrissage, retard, annulation) propagé en temps réel. Event sourcing : historique complet et rejouable de tous les événements pour analyse post-mortem. CQRS : séparation lectures/écritures pour supporter les requêtes analytiques sans impacter les systèmes opérationnels. Streaming analytics : détection en temps réel des perturbations en cascade et recommandation d'actions. APIs événementielles pour alimenter l'information passager en temps réel. Premier résultat visible en 30 jours - industrialisation complète en 3 mois.

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