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Introduction stratégique: Cloud industriel et enjeux multi-sites

Vision d’entreprise: du SI industriel au cloud comme colonne vertébrale data

Cas de référence: BI centralisée pour 3 usines et ateliers externalisés

Architecture cible: fondations cloud et coûts

Modéliser l’architecture: data lake/warehouse, zones et services managés

Choisir IaaS/PaaS/SaaS et maîtriser les coûts

Intégration multi-sites et réseau hybride sécurisé

Réseau hybride: usine–cloud, connectivité et fiabilité

Sécurité et conformité: du plan d’adressage à la Zero Trust

Gouvernance des données et exploitation BI

Gouvernance, accès et qualité: de la donnée brute à la décision

BI centralisée: modèles, KPI et diffusion multi-entités

Déploiement, opérations et continuité

Cycle de vie: IaC, CI/CD data et exploitation 24/7

Feuille de route: pilote, montée en charge et adoption

Cloud industriel: architecture data, gouvernance et réseau hybride est une formation pragmatique conçue pour les directions IT/OT, data leaders et responsables d’usines cherchant à unifier leurs données multi-sites et à sécuriser la connectivité entre ateliers, partenaires et cloud. À partir d’un cas concret de BI centralisée pour trois usines et des ateliers externalisés, vous apprendrez à bâtir une architecture cible robuste mêlant data lake/warehouse, zones de données gouvernées, MDM et services managés, tout en maîtrisant la sécurité, les coûts et la continuité d’activité. Le programme couvre l’ensemble du cycle de vie: choix IaaS/PaaS/SaaS, FinOps, réseau hybride (MPLS/SD‑WAN/VPN), segmentation IT/OT, Zero Trust, IAM, traçabilité et sauvegardes immuables. Vous modéliserez des flux temps réel (lambda/kappa, streaming, CDC ERP/MES) et mettrez en place des pratiques de gouvernance (catalogue, data lineage, qualité, SLA) pour délivrer une BI multi-entités alignée sur les KPI industriels (OEE, qualité, maintenance, supply chain). Enfin, vous mettrez en œuvre IaC et CI/CD data pour des déploiements fiables, puis une feuille de route réaliste du pilote à l’industrialisation. À l’issue, vous disposerez d’un blueprint opérationnel pour moderniser votre SI industriel et accélérer la prise de décision à l’échelle.

Cloud industriel: architecture data, gouvernance et réseau hybride

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            <p>Ce cours propose une démarche structurée pour définir et déployer un cloud industriel qui devienne la colonne vertébrale data d’une entreprise multi-sites. Il s’adresse conjointement aux directions IT et métiers afin d’aligner vision, architecture et gouvernance autour d’une BI centralisée couvrant usines et ateliers externalisés. En partant d’objectifs concrets — amélioration de l’OEE, qualité, maintenance et pilotage supply chain — nous clarifierons le périmètre de données (MES, SCADA, ERP, IoT, QA, PLM) et les contraintes OT/IT propres aux environnements industriels. Un cas de référence, fondé sur trois usines et des ateliers partenaires, servira de fil rouge pour lier stratégie, exigences opérationnelles et décisions technico-économiques.</p>
<p>La partie architecture traite des fondations data dans le cloud: data lake/warehouse, zones brut–traité–servi, MDM, catalogue et lignée. Nous comparerons services managés (stockage objet, entrepôt cloud, streaming, ETL/ELT) et approches open-source opérées en IaaS, en détaillant les patrons lambda/kappa, la CDC ERP/MES et l’historisation temps réel. La dimension coûts sera abordée sous l’angle FinOps (compute, stockage, egress, réservations). Côté réseau, nous couvrirons les options de connectivité hybride usine–cloud (MPLS, SD-WAN, VPN, liaisons dédiées), l’edge industriel (passerelles OT, buffering, reprise après coupure) et la gestion spécifique des ateliers externalisés (segmentation, tenants, QoS). La sécurité suit une approche Zero Trust: segmentation IT/OT, pare-feu L7, bastions et PAM, IAM centralisée (RBAC/ABAC, MFA, secrets, KMS/HSM), conformité et sauvegardes immuables.</p>
<p>Sur le plan de la gouvernance, nous établirons des politiques d’accès par rôle et par site, des règles de qualité, d’observabilité et des SLA/SLO data, ainsi que des contrats de données entre IT, métiers, usines et ateliers pour sécuriser l’usage et la responsabilité. L’exploitation BI sera structurée par une modélisation sémantique adaptée (data vault, étoile, dimensions conformes), un équilibre entre self-service gouverné et tableaux de bord certifiés pour la direction, et une distribution multi-entités (workspaces par site, API et embedded BI). Enfin, nous formaliserons un cycle de vie industrialisé: IaC multi-comptes/abonnements, guardrails, CI/CD pour pipelines, modèles et rapports, opérations 24/7 (monitoring, capacité, coûts, incidents, DR multi-régions). La feuille de route opérationnelle couvrira un pilote sur une usine et un atelier avec critères de succès, l’industrialisation sur trois usines, l’onboarding des ateliers et la conduite du changement (formation, RACI, gouvernance continue).</p>
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