// Data Engineer & DevOps

Monitoring Big Data Temps Réel

Client

GEODIS

Service

Data Engineering & DevOps

Industrie

Logistique (Supply Chain)

Durée

18 mois

01

Contexte & Intervention

La DSI de GEODIS manquait de visibilité sur l'utilisation réelle de ses ressources API Power BI et Graph, ce qui entraînait des coûts de licences injustifiés et une gestion réactive des incidents. Pour y remédier, j'ai développé et industrialisé un pipeline de monitoring centralisé pour traiter ces données massivement et en continu. Mon architecture hybride sur Cloudera s'appuie sur Apache Kafka et NiFi pour la capture massive des logs, couplés à Dataiku DSS pour le nettoyage et l'enrichissement sémantique des données. Ce dispositif a permis d'identifier 20% de licences inactives et d'automatiser la détection d'erreurs, réduisant ainsi de moitié le temps de résolution des incidents techniques.

02

Stack Technique

ClouderaDataikuKafkaNiFiSparkIcebergAPI IntegrationAzure DevOpsFinOpsReal-Time
03

Ce que je peux vous apporter

Je vous aide à reprendre le contrôle sur vos écosystèmes Data complexes. Je mets en place des architectures d'observabilité (via Dataiku ou Kafka) pour transformer vos logs techniques en leviers d'économies et fiabiliser vos opérations.

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