Cahier des charges : Projet de gestion des données aéronautiques pour Aeroworld

 

1. Introduction

 

Aeroworld, en tant que leader dans l’industrie aéronautique, est confrontée à une croissance exponentielle des données issues de diverses sources, notamment les essais en vol, les opérations en temps réel, les capteurs embarqués, la maintenance et les clients. La gestion et l’exploitation efficaces de ces données sont essentielles pour maintenir sa position concurrentielle et améliorer ses opérations. Ce cahier des charges vise à définir les besoins et les spécifications pour la mise en place d’une solution complète de gestion et d’exploitation des données aéronautiques.

2. Contexte et Enjeux

 

Aeroworld gère un volume important de données, hétérogènes en termes de format et de type. Ces données proviennent de sources multiples, notamment :

• Données des essais en vol: Performances de l’avion, conditions météorologiques, données des capteurs.
• Données opérationnelles: Itinéraires, consommation de carburant, horaires de vol.
• Données des capteurs embarqués: Vibrations, température, pression, etc.
• Données de maintenance: Historique des pannes, réparations, inspections.
• Données clients: Préférences, historique de voyage, feedback.

La gestion de ces données présente des défis importants, tels que :

• Silos de données: Les données sont dispersées dans différents systèmes et départements.
• Manque d’interopérabilité: Difficulté à intégrer les données provenant de sources hétérogènes.
• Difficultés d’analyse: Exploitation limitée des données due au manque d’outils et de compétences.

 

3. Besoins et Objectifs

 

La solution de gestion des données doit répondre aux besoins suivants :

• Amélioration de la conception des avions: Exploiter les données pour optimiser l’aérodynamique, la consommation de carburant et le confort des passagers.
• Optimisation des performances opérationnelles: Analyser les données de vol en temps réel pour ajuster les trajectoires, optimiser la consommation de carburant et améliorer la gestion des flottes.
• Maintenance prédictive: Anticiper les pannes et optimiser les opérations de maintenance grâce à l’analyse des données des capteurs et de l’historique de maintenance.
• Amélioration de la sécurité des vols: Détecter les anomalies et les risques potentiels grâce à l’analyse des données de vol et des incidents.
• Augmentation de la satisfaction client: Personnaliser les services et améliorer l’expérience de voyage en analysant les données clients et leurs préférences.

Objectifs SMART:

• Spécifique: Mettre en place une plateforme de données centralisée et sécurisée pour Aeroworld.
• Mesurable: Intégrer 80% des sources de données identifiées dans la plateforme dans les 12 premiers mois.
• Atteignable: Utiliser des technologies matures et collaborer avec les équipes IT et les départements métiers.
• Réaliste: Allouer les ressources nécessaires (équipe, budget, technologie) et planifier le projet de manière adéquate.
• Temporellement défini: Mettre en place la plateforme de données et les premiers modèles d’analyse dans les 12 mois.

Indicateurs de performance (KPI):

• Réduction des coûts de carburant de 5% dans les 12 mois suivant la mise en œuvre de la solution.
• Diminution des temps d’immobilisation pour maintenance de 10% dans les 12 mois.
• Amélioration de la satisfaction client de 10% dans les 18 mois.
• Réduction du nombre d’incidents de sécurité de 15% dans les 12 mois.

 

4. Spécifications fonctionnelles

 

La solution de gestion des données doit assurer les fonctionnalités suivantes :

• Collecte de données:
  • Extraction des données de différentes sources (bases de données, fichiers, API, capteurs).
  • Transformation et nettoyage des données pour garantir la qualité et la cohérence.
  • Chargement des données dans un Data Lake centralisé.
• Stockage des données:
  • Mise en place d’un Data Lake pour stocker les données brutes et permettre l’analyse à grande échelle.
  • Utilisation d’une base de données relationnelle pour stocker les données structurées et faciliter les requêtes.
  • Système de stockage sécurisé, évolutif et performant pour gérer le volume croissant de données.
• Traitement des données:
  • Nettoyage et transformation des données pour préparer l’analyse.
  • Agrégation et enrichissement des données pour créer de nouvelles informations.
  • Analyse statistique et prédictive pour identifier les tendances et les modèles.
  • Apprentissage automatique pour la maintenance prédictive, la détection d’anomalies et l’optimisation des performances.
• Analyse et visualisation:
  • Tableaux de bord interactifs pour le suivi des KPI, l’analyse des tendances et la prise de décision.
  • Rapports d’analyse détaillés pour les différents départements (conception, opérations, maintenance, etc.).
  • Outils de visualisation de données (Power BI, Tableau, etc.) pour explorer et communiquer les informations.

 

5. Spécifications techniques

 

 

• Infrastructure:
  • Serveurs cloud (AWS, Azure, GCP) pour la scalabilité, la flexibilité et la réduction des coûts.
  • Stockage distribué (HDFS, S3) pour gérer le volume important de données du Data Lake.
  • Réseau sécurisé et performant pour garantir l’accès rapide aux données.
• Outils et technologies:
  • Langages de programmation : Python, R, SQL pour l’analyse et le traitement des données.
  • Bases de données : Hadoop, Spark pour le traitement distribué des données, PostgreSQL pour les données relationnelles.
  • Plateformes cloud : AWS, Azure, GCP pour l’infrastructure et les services de données.
  • Outils d’analyse : Power BI, Tableau pour la création de tableaux de bord et la visualisation des données.
  • Outils de Machine Learning : scikit-learn, TensorFlow, PyTorch pour le développement de modèles prédictifs.
• Sécurité:
  • Chiffrement des données sensibles pour garantir la confidentialité.
  • Contrôle d’accès strict pour limiter l’accès aux données aux personnes autorisées.
  • Pare-feu et systèmes de détection d’intrusion pour protéger les données contre les cyberattaques.
  • Sauvegardes régulières pour prévenir la perte de données.

 

6. Contraintes et exigences

 

• Contraintes techniques:
  • Compatibilité avec les systèmes existants d’Aeroworld.
  • Performance et scalabilité de la solution pour gérer le volume croissant de données.
  • Disponibilité et fiabilité de la solution pour assurer un accès continu aux données.
• Contraintes réglementaires:
  • Respect du RGPD pour la protection des données personnelles.
  • Conformité aux normes de sécurité aéronautique pour garantir la sécurité des vols.
• Exigences de qualité:
  • Exactitude, cohérence, complétude et fiabilité des données pour garantir la validité des analyses.
  • Traçabilité des données pour suivre leur origine et leur transformation.
  • Documentation claire et complète pour faciliter la compréhension et la maintenance de la solution.

 

7. Livrables

 

• Documentation :

• • Analyse des besoins clients
  • Création du cahier des charges
  • Architecture de la solution : Schéma détaillé de l’infrastructure et des composants de la solution.
  • Vidéo de création des dashboards avec Power BI
  • Manuel d’utilisation des outils : Guide pour l’utilisation des différents outils de la solution.

 

• Tableaux de bord: Tableaux de bord interactifs pour le suivi des KPI et l’analyse des données.

 

8. Calendrier

 

• Phase 1 : Collecte et stockage des données (6 mois):
  • Identification et analyse des sources de données.
  • Mise en place du Data Lake et des outils de collecte.
  • Extraction, transformation et chargement des données.
• Phase 2 : Traitement et analyse des données (12 mois):
  • Nettoyage et préparation des données.
  • Développement des modèles de Machine Learning.
  • Analyse statistique et prédictive.
• Phase 3 : Visualisation et reporting (18 mois):
  • Création des tableaux de bord et des rapports.
  • Déploiement de la solution et formation des utilisateurs.

 

9. Budget

 

Le budget nécessaire pour la mise en œuvre du projet sera défini en fonction des ressources et des technologies choisies. Il comprendra les coûts liés à :

• L’infrastructure (serveurs, stockage, réseau).
• Les licences des logiciels et des outils.
• Les ressources humaines (développeurs, data scientists, analystes).
• La formation des utilisateurs.

 

10. Conclusion

 

Ce cahier des charges définit les bases d’une solution de gestion et d’exploitation des données aéronautiques pour Aeroworld. La mise en œuvre de cette solution permettra à l’entreprise d’améliorer ses performances, sa sécurité et sa rentabilité, tout en garantissant la confidentialité et la sécurité des données.