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Contexte : Le Data Engineer Python / AWS est chargé de concevoir et maintenir des pipelines de données efficaces au sein de l'équipe Power Data. Ce rôle exige une expertise approfondie en Python et AWS, ainsi que des compétences en ingénierie des données pour transformer les besoins commerciaux en solutions fonctionnelles basées sur les données. Livrables : Collecte de données Préparation et nettoyage des données à l'aide de Dataiku Création et maintenance de pipelines de données Ingestion de données dans un data lake Traitement et transformation des données selon des cas d'utilisation Intégration de Dataiku, services AWS et PowerBI Développement et maintenance de dashboards et rapports PowerBI Visualisation efficace des données Formation et mentorat sur les meilleures pratiques Compétences : Expérience en ingénierie des données (Data Engineering) Maîtrise de Python Expérience avec AWS Compétences en analyse de données et en création de modèles de données Connaissance de Dataiku et PowerBI Compétences en gestion de la qualité et sécurité des données Expérience en visualisation de données Anglais courant / Français est un plus Autres Détails : Télétravail 3 jours par semaine, intégration à une équipe à Bruxelles avec des déplacements occasionnels à Paris. Durée du contrat : 3 ans.

Contexte L’année 2026 marquera une étape clé avec le lancement de plusieurs projets stratégiques autour de la modernisation du système d’information : remplacement d’un outil de vente digital, intégration d’une nouvelle solution de facturation, mise en place d’une plateforme Data, projets d’intégration et d’évolution du SI. Pour accompagner cette roadmap ambitieuse, nous recherchons un(e) Chef(fe) de Projet SI Senior capable de piloter plusieurs projets structurants et transverses. Missions principales Cadrer les projets : vision, objectifs, indicateurs de performance et impacts Analyser les besoins métiers en lien avec les équipes internes et les intégrateurs Définir et piloter les plannings, jalons et avancements Identifier les besoins en ressources et contribuer aux actions de staffing Piloter la rédaction des spécifications fonctionnelles / user stories Gérer les budgets (prévision, suivi, alertes) Coordonner les équipes internes et externes (intégrateurs, prestataires, infogérance…) Valider les livrables projets Animer les comités (COPIL, comités projet, ateliers) et produire les supports associés Gérer les risques, arbitrages et priorités Superviser les phases de tests, déploiement et conduite du changement Assurer la transition vers les équipes Run

Ton quotidien chez Komeet sera rythmé par : Animation des ateliers afin d’étudier et cadrer les besoins clients Préconisation, conception et mise en œuvre des plateformes Data (datawarehouse, datalake/lakehouse ) Rédaction de dossiers d’architecture et spécifications techniques Mise en œuvre des stratégies d’exploitation de plateformes Data Construction et déploiement des pipelines de données (ETL / ELT) à l’aide de langage de programmation ou d’outils de type Low-Code Mis en œuvre des flux d’intégration (en batch ou streaming) de données structurées/non structurées et volumineuses. Tests, validation et documentation des développements Réalisation d'audits et projets d’optimisation Nos choix technologiques : - Talend - DataBricks - Snowflake - DBT - Starburst - Tableau / Power BI / Looker - AWS, Azure et GCP

Objectif : Renforcer l’équipe avec un expert SAP Data Migration (environ 10 personnes dans l’équipe mais pas d’expert SAP) Sécuriser les activités de reprise de données jusqu’à la mise en production Principales responsabilités : Ajustement des spécifications existantes suite au Mock 1 et en fonction du Design Contribution au mapping des données et à l’analyse des objets SAP Identification et alerte sur les dépendances fortes entre objets / projets Préparation des chargements, corrections et itérations suite au Mock 2 Support aux phases Pré-Production / Production Rôle de référent SAP / Master Data sur son périmètre Coordination étroite avec les équipes SAP et Salesforce

Data Architect spécialisé Databricks (F/H) - CDI - Paris 12 - 80-90K€ Contexte Vous rejoindrez la Data Factory , une structure d'excellence au sein du département "Fabrique Digitale" de notre client. Cette équipe accompagne des projets complexes de transformation data en rassemblant l'ensemble des compétences nécessaires : BI, Big Data, Data Analytics, Dataviz et Data Science. La Data Factory adresse des enjeux stratégiques majeurs : construction de référentiels de données, datawarehouses opérationnels, outillages de simulation et prévisions, datalakes, algorithmes prédictifs et tableaux de bord décisionnels. Vous piloterez le déploiement de la plateforme data groupe qui repose sur des concepts architecturaux innovants dont la notion de Data Mesh et des offres de self-service métier. De nouveaux concepts architecturaux structurent la plateforme. Votre expertise sera mobilisée pour : Fournir une expertise d' Architecte Solution orientée usages métiers, avec une connaissance approfondie des projets data en cloud public Servir de référent technique auprès des squads métiers en mode Agile pendant les phases de build et transition vers le run Challenger les besoins et imposer les bonnes pratiques du cadre de cohérence technique Assurer un relationnel excellent avec les équipes projets et les métiers Vous cumulerez les responsabilités d'un architecte opérationnel et d'un super-tech-lead, avec une implication quotidienne auprès des équipes de développement. Missions : Pilotage technique et accompagnement des projets Fournir l'expertise technique plateforme aux squads projets, du cadrage jusqu'à la mise en service Représenter la plateforme data groupe lors des cérémonies Agile (Go/NoGo, réunions stratégiques) Assister les tech leads dans leurs choix architecturaux et la rédaction des DAT (Document d'Architecture Technique) Identifier et évaluer les risques techniques (fonctionnalités manquantes, impacts planning Onboarding et accompagnement des équipes Réaliser l'onboarding des squads projets pour l'architecture plateforme et les bonnes pratiques Assister aux entretiens de recrutement des tech leads et développeurs métier Coacher les équipes pour optimiser les solutions et mettre en place des méthodologies de monitoring Sensibiliser à la gouvernance des données, en particulier données sensibles et données à caractère personnel Supervision et coordination Superviser les interventions des Data Ingénieurs plateforme (ingestion, exposition de données) Coordonner avec les leads de pratique (Data Management, Dataviz, ML Ingénieur) S'assurer de la validation architecturale de bout en bout avec les autres SI Participer aux phases de VSR (Verification & Service Readiness) Support et exploitation Contribuer au MCO (Maintien en Condition Opérationnelle) en tant que support N3 Participer à la résolution d'incidents en production Réaliser les actes de restauration du service Conduire l'analyse des root causes des dysfonctionnements Documentation et qualité Vérifier la complétude des contrats d'interface fournis par les squads projets Garantir la qualité technique et documentaire des livrables Contribuer à l'amélioration des briques socle et leur cadrage technique Contributions transversales Apporter votre expertise de data engineer et d'architecte opérationnel à la Data Factory Contribuer à des PoC et études ciblées Participer aux cérémonies Scrum Agile Réaliser des démos et présentations auprès des clients Livrables attendus Développements et scripts demandés Documents de cadrage, DAT et rapports d'avancement Macro estimations budgétaires et offres de solution technique Analyses de risques techniques et audits de faisabilité Cahiers de tests et procédures d'installation en production Documents de paramétrage et procédures de maintenance Rapport de fin de mission détaillant la démarche, développements réalisés, difficultés et solutions apportées

Nous recherchons un Data Engineer avec une expertise confirmée en modélisation DataVault (compétence indispensable) ainsi qu’une maîtrise de dbt et Snowflake , dans un environnement Azure . La mission s’inscrit dans une transformation Data stratégique visant à industrialiser et standardiser les flux de données. Missions : Concevoir, développer et faire évoluer la plateforme Data basée sur Snowflake et dbt. Modéliser, structurer et optimiser les modèles DataVault (Hubs, Links, Satellites) . Industrialiser, automatiser et fiabiliser les pipelines ETL/ELT . Contribuer à la mise en place et au respect de l’approche ATDD . Assurer la qualité, la traçabilité et la cohérence des produits data. Collaborer avec les équipes Data, Engineering et Projets pour garantir la valeur des solutions livrées.

Contribuer aux travaux d’architecture d’entreprise (EA) au niveau Groupe. Participer à la définition et à l’évolution du Cloud & GenAI Architecture Blueprint. Apporter une expertise transversale sur les technologies Cloud (Azure / GCP / AWS) et les approches GenAI (LLM, RAG, vector DB, sécurité, gouvernance). Évaluer les solutions, produire des synthèses, recommandations et documents d’architecture. Interagir avec les équipes globales : IT Strategy, Cloud, Data, Security, métiers. Vulgariser et synthétiser les enjeux pour les dirigeants et parties prenantes.

Les livrables sont Code Source Documentation KPI qualité Compétences techniques Python / Pyspark / SQL - Expert - Impératif Databricks - Expert - Impératif Datafactory - Confirmé - Important Modélisation BI - Confirmé - Souhaitable Description détaillée Contexte : Le projet Data-RH vise à centraliser et modéliser les données issues des systèmes dans un modèle unifié, permettant des analyses transverses et une exploitation optimale des données métier. Environnement technique : Azure Data Factory, Databricks, Python, PySpark, SQL, Azure DevOps et Power BI. Missions : - Concevoir et développer des pipelines d’ingestion de données via Azure Data Factory. - Créer et optimiser des flux de transformation de données en PySpark/Python. - Maintenir et développer de nouveaux indicateur de qualité de données - Mettre en œuvre et industrialiser les pipelines CI/CD avec Azure DevOps. - Participer au refactoring du code existant pour améliorer sa performance et sa maintenabilité. - Garantir la qualité du code et veiller au respect des normes de développement au sein de l’équipe. - Implémenter des tests unitaires et assurer la fiabilité des solutions. - Mettre en place des solutions de monitoring et de supervision pour l’application Data-RH. Profil recherché : - Maîtrise avérée de SQL, Python, PySpark et Spark. - Expérience confirmée sur l’écosystème Microsoft Azure (Data Factory, Databricks, DevOps). - Bonne connaissance de Git et des pratiques DevOps. - Sens de la communication, force de proposition et capacité à travailler en équipe. - Rigoureux, attaché aux bonnes pratiques de développement et à la qualité du code. Définition du profil : Il est garant du bon fonctionnement et de la disponibilité des données dont il a la responsabilité. Il assure la prévention des dysfonctionnements des données et contribue à la bonne utilisation de celles-ci

Nous recherchons plusieurs Architectes Technique OnPrem & Cloud pour une mission longue chez l'un de nos clients. Niveau expérimenté à senior requis. CONTEXTE DE LA MISSION Au sein de l'équipe Architecture de la Direction des Infrastructures et de la Production du groupe, le consultant contribuera aux activités : - Etudes techniques & Design - Cadrage budgétaire - Définition des best practices d'architecture - Documentation - Accompagnement de la stratégie Move2Cloud - Co-construction des solutions - Accompagnement des équipes d'exploitation et de développement Environnement général - Plateformes E-commerce - Plateformes BackOffice & Logistique - Cloud Public Azure & GCP - Cloud Privé (Infrastructure VMWARE Infogérée) - CDN Akamai, LoadBalancing BigIP F5, Firewalling (Checkpoint & Fortinet) - Bases de données MS SQL Server, PostgreSQL, MySQL, IBM DB2, Oracle - Big Data Hadoop, Terradata, MapR, BigQuery, DataBricks - Conteneurisation Docker & Orchestration AKS - Progiciels SAP, Siebel, HRAccess DESCRIPTION DE LA MISSION - Etude des besoins issus des équipes de développement - Etude de l'évolution des composants de plateformes techniques ou de l'intégration de nouveaux services - Rédaction des documents d'architecture et d'intégration générale et détaillée - Rédaction des supports d'aide à l'exploitation et accompagnement des équipes d'exploitation durant la transition - Contribution à l'évaluation budgétaire des solutions mises en œuvre - Support N3 des équipes d'exploitation Démarrage souhaité : au plus tôt Durée de la mission : Longue Paris

Contexte Dans le cadre d’un programme de transformation Cloud, nous recherchons un(e) Consultant FinOps orienté Data & Analyse pour exploiter les données de consommation Cloud et mettre en place des mécanismes de pilotage financier, forecast, supervision et alerting . Le poste est centré sur l’ analyse des données Azure , la réalisation de POC analytiques , et la construction d’indicateurs FinOps permettant d’anticiper les dérives budgétaires. Missions Exploitation et analyse de la donnée Cloud Collecter et analyser les données de consommation Azure et d’outils Cloud/SaaS. Réaliser des analyses exploratoires et POC , notamment via le requêtage KQL , pour comprendre les usages, coûts et dérives potentielles. Structurer et exploiter les données dans Snowflake afin de produire des analyses FinOps exploitables. Pilotage FinOps & forecast Construire des indicateurs FinOps : suivi des coûts, tendances, dérives. Mettre en place des prévisions budgétaires (forecast) basées sur les données de consommation. Contribuer au showback et à l’aide à la décision pour les équipes projets et FinOps. Supervision, monitoring et alerting Définir et implémenter des règles de monitoring et d’alerting sur les dérives financières. Mettre en place une surveillance liée à la juste consommation des ressources Cloud. Alimenter les outils de reporting et de visualisation (dashboards). Contribution aux activités FinOps Participer au suivi des coûts et au support des équipes projets. Identifier des opportunités d’optimisation et contribuer aux plans de remédiation. Maintenir et faire évoluer les reportings FinOps existants.

Contexte de la mission Dans un grand groupe du secteur de l’assurance , la direction IT Data renforce sa plateforme data cloud afin d’améliorer le pilotage de l’activité, la connaissance client et les usages analytiques internes. La mission s’inscrit dans un contexte de montée en maturité data, avec des enjeux forts de structuration, fiabilisation et exploitation des données métiers (assurance dommages, santé, prévoyance, finance). Missions principales Concevoir et développer des pipelines de données sur GCP Modéliser les données analytiques sous BigQuery à destination du pilotage et du reporting Développer et maintenir les transformations de données via dbt Participer aux phases d’analyse des besoins métiers assurance Contribuer à la conception des modèles de données et des flux Travailler en collaboration avec les équipes BI (Tableau) et Data Science (Dataiku) Garantir la qualité, la cohérence et la fiabilité des données exposées Stack technique obligatoire Google Cloud Platform (GCP) BigQuery dbt SQL avancé Profil recherché Data Engineer confirmé à senior Capacité à intervenir sur l’analyse et la conception data , pas uniquement le développement Expérience sur des environnements data cloud structurés Bonne compréhension des enjeux métiers dans un contexte assurance ou grand compte

Périmètre technique La Prestation s’inscrit dans le cadre du remplacement des outils Après-Vente et particulièrement sur les données à remplacer dans les nouveaux SI. Objet de la Prestation La Prestation consiste à - Concevoir, piloter et sécuriser l’architecture Master Data pour l’ensemble des données de l’après-vente (pièces de rechange, réseaux, client, pricing, logistique). - Garantir la qualité, la cohérence et la disponibilité des données afin de soutenir les processus métier (Order to Cash, Procure to Pay, Supply Chain, Customer Relationship Management). - Suivre et coordonner les projets de migration ou d’évolution (ex. passage à un MDM cloud). Missions Les livrables attendus du PRESTATAIRE sont : - Schéma d’architecture cible et roadmap de mise en œuvre (données, flux, référentiels, gouvernance). - Catalogue de données et dictionnaire des référentiels (produit, client, fournisseur, réseau) compatibles avec les standards RENAULT et l’écosystème digital (ERP, PIM, DMS, TMS, etc.). - Indicateurs de qualité (complétude, unicité, conformité) et rapports mensuels. - Vérification du respect RGPD et des exigences cybersécurité. - Mise en place la traçabilité et l’audit des données sensibles. - Plans de remédiation (nettoyage, dé-duplication, normalisation). - Mise en place des règles de gouvernance : ownership, rôles, workflow de validation. - Rédaction des spécifications techniques et fonctionnelles. - Tableau de bord sur l’état d’avancement des projets de migration ou d’évolution, avec point d’alerte en cas dysfonctionnement et solution proposée. - Dossier de capitalisation.

Objectifs de la mission : Le Passenger Cognition Lab modélise les comportements des voyageurs afin d’optimiser les services digitaux et l’information voyageur en Île-de-France. Le Lab recherche un Ingénieur de Recherche DataOps capable de concevoir et enrichir une infrastructure de données permettant des études scientifiques sur la cognition des voyageurs. Enjeux et rôle du consultant - Traduire les besoins théoriques des chercheurs en pipelines de données robustes et architectures cloud performantes (AWS). - Garantir l’intégrité scientifique des traitements : gestion des biais statistiques, fiabilité des séries temporelles, reproductibilité. - Concevoir des environnements d’expérimentation Cloud fiables, orientés production de résultats scientifiques. - Documenter et structurer les travaux pour assurer leur pérennité. - Agir comme le bras technique du Lab dans un contexte de recherche. Environnement & contexte : R&D agile manipulant des volumes de données massifs et hétérogènes. Stack : AWS, Python (Scientific Stack), conteneurisation. Interaction clé avec l’IT Groupe pour favoriser le portage et l’exploitation des données dans d’autres projets. Livrable : Instrumentation des données pour la recherche (Scientific Data Engineering) Architecture Cloud pour l'expérimentation (Scientific Ops) Formalisation technique et Support à la valorisation Obligatoire : Thèse de doctorat (Data, ML ou Mathématiques Appliquées) garantissant sa capacité à dialoguer avec des chercheurs, couplée à une expérience opérationnelle forte en Ingénierie logicielle/Cloud. Expériences entre 7 et 9 années.

CONTEXTE Intégration chez un grand groupe Retail international. Le PO évoluera dans une équipe Data d’environ 30 personnes structurée par domaines. Rattachement direct au Lead PO Data Supply / Operations. Objectif : piloter la vision, la roadmap et la valeur produit Data sur les périmètres Supply, Operations et Planning. ENVIRONNEMENT TECHNIQUE – Maîtrise avancée du SQL (analyse et manipulation de gros volumes). – Stack technologique : – Snowflake (Data Warehouse cloud) – Matillion pour l'ETL, évolution prévue vers DBT – QlikSense (reporting & visualisation) ENVIRONNEMENT FONCTIONNEL Le PO intervient sur des sujets Data stratégiques liés au Demand Planning, aux opérations retail et à la supply. Responsabilités principales : – Définition des parcours utilisateurs et construction des KPIs clés. – Rédaction de spécifications fonctionnelles pour Data Engineers et Data Analysts. – Gestion et mise à jour du Data Catalog sur le périmètre confié. – Garantie du design produit, cohérence globale et qualité des livrables. Cadre méthodologique : – Organisation Agile, sprints de 3 semaines – Outils : JIRA, Confluence Attentes fortes : capacité à challenger le métier, proposer de la valeur, structurer un produit cohérent. PROFIL RECHERCHÉ – Au moins 8 ans d’expérience dans la Data, dont 4 ans en tant que Product Owner ou Chef de Projet Data. – Solide connaissance du Retail, notamment des enjeux Supply, Planning et opérations. – Qualités clés : – Autonomie, prise de décision – Leadership naturel, capacité à fédérer – Excellente capacité d’analyse – Esprit critique, force de proposition

Mission L’équipe Platform Engineering du client est au cœur de la livraison de nos produits en fournissant une plateforme cloud fiable, sécurisée et scalable. En tant qu’Ingénieur DevOps (AWS/Terraform), votre mission est de concevoir, industrialiser et opérer la plateforme et les outils qui permettent aux équipes de construire, déployer et faire évoluer leurs applications rapidement et en toute sécurité sur AWS. Tâches principales Dans cette mission d’Ingénieur Plateforme Cloud Data, vous aurez les responsabilités suivantes : Concevoir et développer des modules Terraform avancés et réutilisables (réseau, sécurité, calcul, data, edge) alignés avec des standards d’architecture robustes et les bonnes pratiques AWS. Faire évoluer une architecture multi-comptes (AWS Organizations, Control Tower/SCPs, gouvernance, identités) afin de fournir un cadre de déploiement sécurisé et scalable. Définir des blueprints d’infrastructure et d’applications (« golden paths ») pour des workloads conteneurisés (EKS/ECS/Fargate), serverless (Lambda) et traditionnels (EC2/ASG), incluant le réseau, l’observabilité et la sécurité. Construire et maintenir des pipelines CI/CD pour l’infrastructure et les applications (Jenkins/GitLab CI), incluant les tests, le policy-as-code (OPA/Conftest), la sécurité (tfsec/Checkov) et l’automatisation des plans/apply (Atlantis/Spacelift/Terraform Cloud). Exploiter et renforcer la plateforme : supervision/alerting/logging/tracing (CloudWatch, OpenTelemetry, Prometheus/Grafana, OpenSearch, Datadog), définition des SLI/SLO, gestion de la capacité, sauvegardes et reprise après sinistre. Sécuriser l’environnement : IAM à privilèges minimaux, KMS, Secrets Manager, patching, gestion des secrets (SOPS), scan des IaC et des images. Gérer Terraform à grande échelle : state distant (S3 + verrouillage DynamoDB), stratégie de versioning, cycle de vie des modules, patterns multi-environnements, détection et remédiation du drift. Accompagner les équipes du client dans la migration des workloads on-premise vers AWS : évaluations, sélection des patterns, adoption de templates, outillage et coaching pour l’auto-service. Identifier et automatiser les tâches répétitives (outillage Bash/Python, automatisation Terraform ou copilotes IA) afin d’accélérer les déploiements et les migrations. Contribuer au support N2/N3, à la gestion des incidents et aux post-mortems ; produire une documentation claire et assurer le transfert de connaissances. Qualifications / Compétences requises Minimum 3 ans d’expérience en DevOps/SRE/Platform Engineering et au moins 2 ans d’expérience en production sur AWS. Diplôme Bachelor ou Master en Informatique/Ingénierie (ou équivalent). Excellente maîtrise de Terraform : conception de modules, providers, gestion du state, structuration et bonnes pratiques, tests et releases. Expertise approfondie AWS : VPC/Transit Gateway, IAM, EC2/ASG, EKS/ECS/Fargate, RDS, DynamoDB, S3, ALB/NLB, Route 53, Lambda, CloudWatch, Systems Manager, KMS, Organizations/Control Tower. Solides compétences Linux, réseaux (TCP/IP, DNS, TLS) et scripting (Bash) ; Python pour l’outillage et les intégrations. Fortes pratiques DevOps et expérience CI/CD ; Git, MR/revue de code. Conteneurs et orchestration (Docker, Kubernetes/EKS), packaging (Helm), registry et sécurité de la supply chain. Excellentes capacités de collaboration ; aptitude à traduire les besoins produit en solutions techniques simples, robustes et sécurisées. Bonus Expérience des méthodes agiles (Scrum/Kanban) et culture produit (roadmaps, discovery, boucles de feedback). Certifications appréciées : AWS Solutions Architect/DevOps Professional, HashiCorp Terraform Associate, CKA/CKAD. Familiarité avec des outils tels que Terragrunt, Atlantis/Spacelift/Terraform Cloud, Argo CD/Flux (GitOps), Packer. Forte sensibilité sécurité et conformité en environnement cloud.

En quelques mots Cherry Pick est à la recherche d'un Senior Data Engineer (H/F) pour l'un de ses clients qui opère dans le secteur culturel Description 🧩 Contexte de mission Au sein d’un pôle Data d’une douzaine de personnes, vous intégrerez l’équipe Data Engineering composée de trois Data Engineers. La mission vise à renforcer l’expertise du pôle dans un contexte de croissance et d’industrialisation des usages data. L’objectif principal est d’optimiser l’infrastructure data afin d’assurer fiabilité, performance et scalabilité des pipelines. En 2026, les enjeux stratégiques portent sur l’intégration de nouvelles sources de données, le déploiement d’outils de diffusion de la donnée (interne/externe) et l’ouverture vers des usages avancés (reporting, IA, open data). 🎯 Missions principales & Rôle Mettre en œuvre les meilleures pratiques dbt pour la modélisation et la transformation des données dans BigQuery. Concevoir et développer des mécanismes d’ingestion et d’intégration pour de nouvelles sources de données externes. Réaliser un audit complet de l’infrastructure data GCP, et mettre en place les optimisations nécessaires pour garantir performance et scalabilité. Déployer une approche DataOps avancée : monitoring, alerting, documentation, tests automatisés, fiabilité des pipelines. Concevoir, développer et sécuriser des pipelines de bout en bout pour le déploiement de modèles ML en production (MLOps). Accompagner la montée en compétence des Data Engineers et Data Scientists du pôle. Participer au développement d’outils de diffusion de la donnée : reverse ETL, APIs, solutions internes/externalisées. 🎯 Objectifs Améliorer durablement la performance, la robustesse et la scalabilité des pipelines de données. Structurer les workflows DataOps & MLOps pour une industrialisation complète et fiable. Faciliter l’intégration de nouvelles sources de données dans une architecture GCP sécurisée et optimisée. Mettre en place les standards, bonnes pratiques et outillages pour accompagner la croissance du pôle data. Accélérer l’adoption interne des données via des API, dashboards et solutions de diffusion adaptées.