Rag & Bone

Optimisation de la plateforme data et préparation aux usages IA

Déploiement du Datamart Supply Chain et de la couche sémantique.

Fondée à New York en 2002, Rag & Bone est une marque de mode américaine positionnée sur le segment premium. Elle se distingue par un équilibre entre héritage artisanal, exigence de qualité et innovation créative, avec une présence internationale et des canaux de vente omnicanaux.

Dans un contexte de croissance et de pilotage fin de la performance (ventes, stocks, supply chain), la marque s’appuie fortement sur la donnée pour suivre ses indicateurs clés, optimiser ses opérations et soutenir ses prises de décision stratégiques.
L’évolution rapide des volumes de données et la diversité des usages analytiques ont cependant mis en évidence les limites de la plateforme existante, tant en matière de coûts que de maintenabilité et de performance.

Les enjeux du client

Rag & Bone devait reprendre le contrôle des coûts opérationnels de sa plateforme de données tout en simplifiant la maintenance des règles de calcul des indicateurs clés. L’architecture existante limitait les performances de chargement et de reporting, ralentissant l’accès à l’information pour les équipes métiers. La marque devait également fiabiliser ses données et structurer un socle évolutif afin d’anticiper l’intégration de futurs cas d’usage liés à l’intelligence artificielle.

La solution proposée par KPC Canada

  • Refonte de l’entrepôt de données ventes, stocks et finance

  • Migration de la plateforme data d’Azure SQL vers Oracle

  • Déploiement d’un datamart Supply Chain optimisé

  • Étude de marché et mise en place d’une couche sémantique agnostique, indépendante des technologies sous-jacentes

Les bénéfices

  • Réduction et meilleur contrôle des coûts de la plateforme

  • Maintenance simplifiée des KPI et des règles métiers

  • Amélioration des performances analytiques et du reporting

  • Socle data fiable, scalable et prêt pour les futurs projets IA

Les solutions technologiques

Azure, DataFactory, Synapse, Oracle.

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