DataSentinel

Le suivi de la sécurité des produits digitaux vivait dans des feuilles de calcul tenues à la main : état des vulnérabilités, conformité, avancement des tests d'intrusion. Chaque recoupement était un travail de copie, et personne n'avait la même version du chiffre.

DataSentinel centralise ce pilotage dans un tableau de bord Looker branché directement sur les données. Le chiffre affiché est le chiffre de la source ; il n'y a plus de version intermédiaire à maintenir.

La modélisation

Exploitation des données via Google Cloud Platform et BigQuery : requêtes SQL complexes et modélisation en LookML. C'est la couche qui décide de ce qu'un indicateur veut dire : l'endroit où une définition floue coûte le plus cher.

Les extensions full-stack

Un tableau de bord montre ; il ne laisse pas agir. J'ai développé des extensions intégrées à Looker (backend Python, frontend React) pour rendre la gestion des tests d'intrusion interactive : consulter, mettre à jour et suivre depuis l'outil plutôt qu'à côté.

Le déploiement

Pipeline d'intégration et de déploiement continus, et infrastructure décrite comme du code : Terraform, GitHub Actions, Docker, Kubernetes. L'outil se redéploie sans geste manuel.

Ce que j'en ai rapporté

Les certifications Google Looker et LookML, et une conviction : sur un sujet de sécurité, la valeur n'est pas dans le graphique mais dans la définition de la donnée qu'il affiche.

Aucune capture, aucune donnée, aucun nom de produit : le contenu de l'outil appartient à ADEO. Ce qui est décrit ici se limite à ce que je peux dire de mon propre travail.