Banque et services financiers
Banque privée
Réponse
Optimisation radicale des coûts et de la performance opérationnelle, sur la plateforme existante.
30 %
de réduction de la facturation Azure et Databricks
Enjeu
Une plateforme de données sur Azure dont les coûts de traitement s'envolaient, avec des latences critiques sur le reporting réglementaire.
L'intervention
03.1
Audit FinOps et performance
Diagnostic de précision des clusters Databricks et des pipelines Azure Data Factory, pour identifier la cause racine des coûts et la stratégie d'optimisation.
03.2
Optimisation des traitements
Refonte de la logique de calcul et politiques de dimensionnement intelligent : 40 % de temps de traitement en moins.
03.3
Rationalisation des coûts
30 % de réduction immédiate de la facturation Azure et Databricks par restructuration des ressources, sans perte de puissance.
Impact
- Une plateforme performante
- Des budgets maîtrisés
- Une agilité accrue pour les équipes de gestion des risques