Consultant Data Lake

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Luxembourg, Ville de Luxembourg EUROP-IT Services Temps plein

Dans un contexte de transformation digitale accélérée, le client souhaite structurer, fiabiliser et moderniser son environnement data afin de répondre à l'évolution rapide de ses usages et de soutenir des initiatives à forte valeur ajoutée.

Trois Axes Stratégiques Majeurs Motivent Cette Évolution

L'intégration croissante de données issues de capteurs IoT, caractérisées par des volumes importants, une forte vélocité et une grande hétérogénéité, notamment pour des cas d'usage liés à l'exploitation, la maintenance, la sécurité ou la performance des infrastructures.
Le développement de l'intelligence artificielle, qui requiert un accès fluide à des données fiables, historisées et exploitables à grande échelle pour l'entraînement de modèles, l'analyse prédictive, l'optimisation et l'aide à la décision.
L'archivage des données pour une utilisation ultérieure à moindre coût.

Aujourd'hui, le client dispose d'un Datawarehouse alimenté par environ 30 sources de données, principalement orienté vers le reporting et le pilotage décisionnel. Si cette plateforme répond aux besoins actuels, elle montre toutefois ses limites face aux nouveaux enjeux data

Difficulté à intégrer et exploiter efficacement des données massives, temps réel ou non structurées (IoT, logs, données brutes),
Manque de flexibilité pour l'analyse exploratoire et l'expérimentation,
Capacité limitée à supporter des workloads analytiques avancés et des cas d'usage IA,
Enjeux croissants en matière de scalabilité, de performance, de gouvernance et de coûts.

Dans ce contexte, l'ambition est de franchir une nouvelle étape en mettant en place une architecture data moderne, capable d'accompagner durablement la montée en puissance des usages data et de renforcer la valeur métier extraite des données.

Objectifs du projet

Le présent appel d'offre vise à sélectionner un prestataire capable d'accompagner le client vers la modernisation de son architecture data afin de supporter les nouveaux cas d'usage (IA, IoT, analytique avancée, reporting temps réel, ...).

Une pré-étude a déjà été réalisée en début 2026 et un document de cadrage a été délivré. Le prestataire devra s'appuyer sur ce document pour mettre en place l'architecture technique du datalake en collaboration avec les équipes architecture et cloud du client tout en proposant une solution et des méthodes de travail clairement définis.

Le Choix De La Plateforme S'est Arrêté Sur Azure Data Lake Storage (Adls Gen2). Les Objectifs Principaux Sont Les Suivants

Mettre en place les flux d'ingestion des données vers le data Lake avec Azure Data Factory en décrivant précisément les bonnes pratiques pour permettre au client de reproduire et d'appliquer une méthodologie uniforme.
Mettre en place l'environnement datalake adapté à l'intelligence artificielle en collaboration avec l'équipe Data Science, permettant l'exploration de données à grande échelle, l'entraînement de modèles et leur mise en production.
Définir l'architecture technique de la plateforme en collaboration avec l'équipe Architecture du client, en veillant à son alignement avec les principes directeurs, les standards d'entreprise et les contraintes d'intégration du SI, et en collaboration étroite avec les équipes COO pour les déploiements techniques.
Déployer la plateforme en collaboration avec les équipes cloud du client, en s'assurant de son intégration dans les environnements cibles, de son exploitabilité et du respect des exigences opérationnelles et de sécurité.
Améliorer la qualité, la gouvernance et la traçabilité des données, afin de garantir la fiabilité des analyses et la conformité aux exigences réglementaires et internes.
Offrir plus d'autonomie aux équipes data et métiers (data analysts, data scientists, experts métiers) grâce à des capacités d'analyse exploratoire et self-service.
Assurer la scalabilité et la maîtrise des coûts sur le long terme, en s'appuyant sur des principes d'architecture modernes et flexibles.
Implémenter un dispositif de monitoring continu avec génération d'alertes en quasi- temps réel - Observabilité de la plateforme.
Accompagner l'équipe Datawarehouse vers la transition vers le Datalake
Soutenir l'équipe Data Science dans la mise en œuvre des cas d'usage IA/ML
Collaborer avec l'équipe Data Gouvernance pour la mise en place de la gouvernance de la plateforme (gestion

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