Magalie Cordier-Jubet (Oney) : « Des traitements de plusieurs heures passent à quelques minutes »
Dans cet épisode de Morning Data Chat, Magalie Cordier-Jubet, Chief Data Officer d’Oney, revient sur la transformation de la plateforme data du groupe et la sortie progressive d’un legacy SAS historique au profit d’une modern data stack basée sur Snowflake.
Acteur majeur du paiement et du crédit à la consommation, Oney opère dans un environnement fortement transactionnel, avec des millions de clients et des dizaines de milliers de marchands en Europe. La data est au coeur du modèle, utilisée quotidiennement par plusieurs centaines de data analysts répartis entre la France, l’Espagne et le Portugal.
Magalie Cordier-Jubet, Chief Data Officer d’Oney, explique pourquoi le maintien d’un environnement SAS on-premise est devenu un frein : performances limitées, manque de scalabilité, langages propriétaires et difficulté à attirer de nouveaux talents formés aux standards actuels (SQL, Python, Spark). La migration vers Snowflake permet de diviser drastiquement les temps de traitement, passant de plusieurs heures à quelques minutes, avec un impact direct sur la productivité des équipes.
L’épisode détaille également l’usage de l’intelligence artificielle pour accélérer la migration : documentation automatique des scripts SAS, conversion vers SQL et Python, et tests de non-régression. Un cas pilote mené en Espagne sur des processus critiques a permis d’atteindre plus de 50 % de gain de temps.
Enfin, Magalie partage les clés de réussite organisationnelles : stratégie hybride entre refonte et lift-and-shift, animation de communautés Snowflake et Power BI, accompagnement au changement, et mise en place progressive d’une démarche FinOps pour piloter les coûts dans un modèle de facturation à l’usage. Un retour d’expérience concret sur la modernisation data à grande échelle dans un groupe financier européen.