Modèle data centricData-centric modelFaire de vos données un patrimoine réutilisable.Turn your data into a reusable asset.

Placer la donnée au centre, pas les applicationsPut data at the centre, not applications

Dans une approche data centric, la donnée est conçue comme un actif stratégique partagé, et non comme un sous-produit des applications ou des projets ponctuels. Il ne s’agit pas seulement de centraliser l’information, mais de construire un patrimoine cohérent, réutilisable et durable, capable de servir plusieurs besoins sans être refait à chaque fois.

In a data-centric approach, data is designed as a shared strategic asset, not as a by-product of applications or one-off projects. The point is not just to centralize information, but to build a coherent, reusable and lasting data estate that can serve several needs without being rebuilt every time.

Cette approche répond à un paradoxe fréquent : les volumes de données augmentent, mais elles restent dispersées dans des silos, copiées d’un système à l’autre et étroitement liées aux applications qui les produisent. Chaque direction ou équipe finit par entretenir sa propre version de la vérité, avec ses propres définitions.

This approach addresses a common paradox: data volumes keep growing, yet data remains scattered across silos, copied from one system to another and tightly bound to the applications that produce it. Each department or team ends up maintaining its own version of the truth, with its own definitions.

Les limites de l’empilement de projetsThe limits of stacking projects

Lorsque les demandes se multiplient, une approche orientée projet crée de nouveaux silos, y compris à l’intérieur d’une plateforme centralisée. Chaque besoin entraîne des développements particuliers, des retraitements et une forte dépendance aux systèmes sources. Les coûts augmentent, les délais s’allongent et la dette technique s’accumule, ce qui freine l’industrialisation de l’analytique et de l’IA.

As requests multiply, a project-driven approach creates new silos, even inside a centralized platform. Every need triggers custom development, reprocessing and a heavy dependence on source systems. Costs rise, timelines stretch and technical debt accumulates, which holds back the industrialization of analytics and AI.

Centraliser sans revoir l’organisation, la gouvernance et la façon de produire les données ne suffit pas. Une démarche data centric exige de clarifier les responsabilités, de protéger la cohérence du socle commun et d’éviter que chaque équipe reconstruise ses propres extractions. C’est cette discipline qui permet ensuite de livrer plus vite de nouveaux indicateurs et services.

Centralizing without rethinking the organization, governance and the way data is produced is not enough. A data-centric approach requires clarifying responsibilities, protecting the consistency of the shared foundation and preventing each team from rebuilding its own extracts. That discipline is what makes it possible to deliver new indicators and services faster.

Comment Mirador déploie le modèle data centricHow Mirador implements the data-centric model

Nous abordons le modèle data centric comme une transformation progressive qui touche l’organisation, les données et les équipes. L’objectif n’est pas seulement de livrer une plateforme, mais d’installer un cadre durable dans lequel chaque nouveau cas d’usage enrichit le patrimoine commun au lieu de le fragmenter.

We treat the data-centric model as a gradual transformation that touches the organization, the data and the teams. The goal is not just to deliver a platform, but to establish a lasting framework in which each new use case enriches the shared data estate instead of fragmenting it.

De la duplication à la capitalisationFrom duplication to capitalization

Avec un modèle data centric, les données ne sont plus reconstruites pour chaque besoin : elles sont organisées une fois, puis réutilisées. Cette réutilisabilité améliore l’efficacité, la cohérence et la capacité de passer à l’échelle, autant dans les projets courants que dans les ambitions plus larges en analytique et en IA.

With a data-centric model, data is no longer rebuilt for every need: it is organized once, then reused. This reusability improves efficiency, consistency and the ability to scale, in everyday projects as much as in broader analytics and AI ambitions.

Les bénéfices se font sentir rapidement :

The benefits show up quickly:

• Moins de copies de données et une réutilisation simplifiée d’un projet à l’autreFewer copies of data and simpler reuse from one project to the next
• Des coûts de développement et d’entretien en baisse durableLower development and maintenance costs over time
• De nouveaux usages analytiques et d’IA livrés plus rapidementNew analytics and AI use cases delivered faster
• Une vision partagée de l’activité entre les directions et les équipes métierA shared view of operations across departments and business teams
• Un socle plus robuste face aux changements de systèmes sourcesA foundation that holds up better when source systems change

Un prérequis pour l’IA à l’échelleA prerequisite for AI at scale

À mesure que les architectures se complexifient et que les cas d’usage se multiplient, les organisations devront raisonner moins en projets isolés et davantage en patrimoine gouverné et évolutif. L’indépendance par rapport aux sources et aux usages devient alors une condition de durabilité, et non un simple raffinement d’architecte.

As architectures grow more complex and use cases multiply, organizations will need to think less in terms of isolated projects and more in terms of a governed, evolving data estate. Independence from sources and use cases then becomes a condition for sustainability, not just an architect’s refinement.

L’IA générative et les agents intelligents ont besoin d’un socle propre, stable et bien documenté pour passer en production. Pour nous, le modèle data centric n’est donc pas qu’une cible technique : c’est une manière d’organiser l’entreprise pour réduire durablement la dette technique et accélérer l’innovation.

Generative AI and intelligent agents need a clean, stable and well-documented foundation to reach production. For us, the data-centric model is therefore more than a technical target: it is a way of organizing the enterprise to reduce technical debt for good and accelerate innovation.