Mia-Discovery est un logiciel conçu pour effectuer la cartographie des systèmes d'information (SI) des organisations. À partir de l'analyse des codes sources des applications (Java, COBOL, .NET, etc.), il permet de reconstituer automatiquement une vue globale et détaillée du patrimoine applicatif, de ses dépendances, de ses flux et de ses interactions. Les responsables IT, urbanistes ou architectes d'entreprise utilisent ainsi Mia-Discovery pour mieux comprendre, rationaliser et moderniser leur SI : analyse de l'obsolescence, détection des redondances, préparation à la migration vers le cloud, gestion des risques, etc. Grâce à l'analyse des codes sources et des métadonnées, Mia-Discovery alimente un référentiel central où chaque élément du SI est modélisé comme un graphe : des noeuds (entités, applications, bases de données, scripts, etc.) et des relations (dépendances, communications, flux, usages). Actuellement, lors de chaque nouvelle analyse ou rechargement du SI, le processus de chargement du référentiel repart de zéro : l'ensemble du graphe existant est intégralement supprimé, puis régénéré entièrement à partir des nouvelles sources. Si cette approche from scratch garantit l'alignement complet du référentiel avec l'état courant du SI, elle comporte cependant d'importantes limitations : - Coût élevé en ressources et en temps : la suppression puis la reconstruction intégrale d'un référentiel volumineux (comptant parfois des dizaines ou centaines de milliers de noeuds et de relations) engendre des traitements longs, mobilise de la bande passante, sollicite intensément les bases de données, et peut impacter la disponibilité du service. - Perte de traçabilité et d'historique : ce mode destructif rend difficile, voire impossible, la détection des évolutions fines entre deux versions du SI (ajouts, suppressions, modifications). Les équipes ne peuvent pas facilement exploiter l'historique ou comprendre les changements, ce qui nuit à l'analyse d'impact et au suivi dans le temps. - Risques opérationnels accrus : toute erreur, interruption ou incohérence lors d'un rechargement complet peut laisser le référentiel dans un état instable, voire le rendre temporairement inutilisable. Dans ce contexte, la mise en oeuvre d'un chargement incrémental représente un levier majeur d'amélioration. Une telle approche consisterait à analyser les différences entre l'état actuel du SI et le référentiel existant afin de n'appliquer que les modifications nécessaires : ajout, suppression ou mise à jour de noeuds/relation spécifiquement concernés. L'objectif est multiple : - Accélérer les traitements - Réduire la charge système - Permettre la conservation de l'historique des évolutions - Offrir une meilleure robustesse, traçabilité et réactivité aux évolutions du SI L'intégration de ce mécanisme au coeur de Mia-Discovery renforcerait significativement la qualité, la performance et la valeur ajoutée du produit pour toutes les organisations soucieuses de l'excellence dans la gestion de leur système d'information Les avantages à nous rejoindre : - Un accord télétravail pour télétravailler jusqu'à 2 jours par semaine selon vos missions. - Un package avantages intéressant : des titres restaurants, accès aux subventions des activités sociales & culturelles. - Plusieurs centaines de formations accessibles en toute autonomie depuis l'app mobile avec Sopra Steria Academy. - La possibilité de s'engager auprès de notre fondation ou de notre partenaire « Vendredi ». - De très nombreuses opportunités en CDI peuvent vous attendre à l'issue du stage. Employeur inclusif et engagé, notre société oeuvre chaque jour pour lutter contre toute forme de discrimination et favoriser un environnement de travail respectueux. C'est pourquoi, attachés à la mixité et à la diversité, nous encourageons toutes les candidatures et tous les profils. https://www.soprasteria.fr/nous-connaitre/nos-engagements
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