Construisez une base solide, évolutive, prête pour votre transformation IA



Titre pour RDV avec le leader practive
Les signaux d’alerte sont là. Et leurs conséquences aussi.
Des silos partout

Des coûts qui explosent

Une architecture figée

Sécurité et conformité peu fiable

Une méthodologie modulaire activable à l’étape que vous voulez.

Des performances concrètes, visibles à tous les niveaux
Quelques chiffres
















Fiabilité, clarté, confiance : ils racontent

Un data lake ou des outils BI isolés ne suffisent plus dans un contexte multi-cloud et IA.
Une plateforme moderne agit comme un chef d’orchestre : elle unifie les données, gère la gouvernance, automatise les traitements et garantit la conformité.
Vous ne multipliez plus les points de vérité, vous gagnez une vision globale, une maintenance simplifiée et une exploitation unifiée de la donnée, essentielle pour vos projets IA et analytics.

Une architecture modernisée permet des gains mesurables à tous les niveaux :
- Des temps de traitement divisés par 2 grâce à des flux optimisés ;
- Une qualité de donnée renforcée (moins d’erreurs, plus de traçabilité) ;
- Une interopérabilité totale entre les outils ;
- Une capacité d’évolution immédiate vers l’IA, la BI avancée ou le temps réel.
Concrètement, vous gagnez en fiabilité, vitesse et agilité dans tous vos projets data.

Le coût du cloud n’est pas une fatalité : il se pilote.
Nous optimisons chaque architecture en travaillant sur :
- La rationalisation des environnements (moins de doublons, moins de stockage inutile) ;
- La gouvernance des accès et des requêtes ;
- Le dimensionnement dynamique des ressources selon la charge réelle.
Résultat : jusqu’à -30 % de coûts opérationnels, sans compromis sur la performance ni la sécurité.

Tout dépend de votre maturité data et de l’existant technique.
En moyenne, un socle data moderne (ingestion, stockage, gouvernance, visualisation) se met en place en 3 à 6 mois.
Chez Logical Conseils, nous privilégions une approche progressive et modulaire : vous pouvez activer les briques critiques en priorité (par exemple la fiabilité des pipelines ou la centralisation des données), puis étendre vers l’IA et l’automatisation sans reconstruire le socle.


