Orkestra est une plateforme métier d’automatisation et de fiabilisation des données, conçue pour remplacer les collectes de données de sources multiples par des processus simples, automatisés et traçables.
Elle réunit en un seul endroit les fonctions essentielles d’une data platform (collecte, contrôle, historisation, restitution), sans la complexité d’une infrastructure technique lourde.
Elle adresse l’ensemble du cycle de vie de la donnée, et se positionne comme une solution 360° permettant de produire, gouverner, fiabiliser et diffuser les données au sein des organisations.
Sa vocation : offrir un socle unifié, modulable et interopérable, capable de répondre à la fois aux besoins opérationnels quotidiens et aux enjeux stratégiques de pilotage et de conformité.
Orkestra se distingue par sa capacité à :
Produire et transformer la donnée :
Collecte multi-sources, intégration, traitement et mise en forme des données pour en faire des actifs exploitables.
Assurer la gouvernance :
Application native des règles métiers, gestion des référentiels, suivi des cycles de validation et audit trail complet.
Garantir la qualité :
Monitoring continu, détection et qualification des anomalies, génération de « Data Products Quality » historisés et traçables.
Diffuser et interconnecter :
Exposition des données via API, intégration fluide avec les outils métiers (BI, CRM, ERP, EPM, applications sectorielles) et interaction avec les catalogues existants.
Grâce à ce positionnement global, Orkestra agit comme un orchestrateur de la donnée : elle réconcilie les environnements fragmentés, sécurise et fiabilise les flux, et rend la donnée accessible, compréhensible et exploitable par toutes les parties prenantes – des équipes métiers aux directions générales.
En résumé, Orkestra n’est pas un outil ponctuel, mais une plateforme stratégique de référence, qui permet aux organisations de transformer la donnée en un actif fiable, gouverné et créateur de valeur.
Cas d'usage type
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Constitution d’un datahub unifié pour centraliser les données d’entreprise.
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Construction de data products par métier, versionnables et partagés.
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Automatisation des reportings, contrôles de cohérence et traitements récurrents.
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Déploiement d’un cadre de gouvernance opérationnel, avec documentation intégrée.