Data product catalogue self-service

Contexte

Grande banque de détail (20 000 employés, 5 Mds€ PNB). Équipes data de 50 personnes saturées de demandes ad hoc (200/mois). Aucun catalogue de data products self-service. Métiers dépendants à 100% de l'équipe data pour le moindre dataset. Time-to-data de 4 semaines en moyenne. L'entreprise cherche à industrialiser son approche data, pas à repartir de zéro.

Problème & Défi

- 200 demandes data ad hoc/mois : équipe de 50 data engineers saturée, backlog de 6 semaines - Time-to-data moyen de 4 semaines → métiers frustrés, shadow IT en croissance - Aucun catalogue de données - les métiers ne savent pas quelles données existent et sont disponibles - 60% des demandes sont des redites de datasets déjà créés → réutilisation nulle - Shadow IT estimé à 15% : métiers créant leurs propres extractions non gouvernées - Coût de l'équipe data : 5M€/an, dont 70% en réponse aux demandes ad hoc

Solution & Livrables

1. Catalogue de data products self-service activé (Databricks Unity Catalog + portail web) 2. 80 data products publiés et documentés - couvrant 75% des demandes récurrentes 3. Time-to-data abaissé de 4 semaines à 2 jours pour les cas couverts par le catalogue - Demandes ad hoc tombées de 60%. équipe data recentrée sur les sujets à forte valeur - Self-service opérationnel pour 200 utilisateurs métiers : formation et onboarding en services - Shadow IT éliminé : gouvernance des accès et traçabilité via Unity Catalog Solution industrialisée avec fondations standardisées Bomzai - pas un prototype.

Technologies