Data engineering : des données fiables, prêtes à servir votre activité
Nous concevons les pipelines et les plateformes qui centralisent, nettoient et mettent à disposition vos données, pour vos équipes, vos tableaux de bord et vos projets d’IA.
Des chiffres auxquels vos équipes peuvent se fier
Vos indicateurs se mettent à jour seuls, au bon rythme : chaque matin, chaque heure ou en temps réel. Vos équipes cessent de préparer les données pour se consacrer à leur analyse, tout le monde parle des mêmes chiffres, et vos projets d’IA reposent enfin sur une base solide.
Les situations que nous traitons
Des données dans tous les sens
ERP, CRM, fichiers Excel et applications métier ne sont pas reliés.
Des extractions manuelles
Vos équipes passent du temps à copier, nettoyer et recouper des fichiers.
Des pipelines fragiles
Les traitements cassent sans prévenir et les chiffres arrivent en retard.
Un socle absent pour l’IA
Vos projets d’IA butent sur des données incomplètes ou mal documentées.
Du batch nocturne au temps réel : vos données à jour en quelques secondes
Commandes, stocks, clients et capteurs arrivent en continu. Le pipeline les collecte, contrôle leur qualité, les transforme et les rend disponibles pour vos dashboards et vos projets d’IA.
- Ingestion en continu depuis l’ERP, le CRM et l’e-commerce
- Doublons et données manquantes corrigés automatiquement
- Une plateforme unique, prête pour la BI et l’IA
Ce que nous réalisons
Audit et architecture de données
Un état des lieux des sources et une architecture cible adaptée à votre taille.
Pipelines ETL et ELT
Une collecte et une transformation automatisées, testées et supervisées.
Modernisation du batch vers le temps réel
La refonte de traitements batch nocturnes en flux continus, pour des données disponibles en quelques secondes et non le lendemain.
Entrepôt de données ou lakehouse
Une plateforme centrale, modélisée pour l’analyse et l’IA.
Qualité et gouvernance des données
Des contrôles automatiques, un catalogue et des définitions partagées.
Migration de données
Le passage d’un ancien système vers une nouvelle plateforme, sans perte.
Technologies utilisées
- Spark
- Scala
- Python
- Databricks
- Unity Catalog
- Delta Lake
- Apache Iceberg
- SQL
- dbt
- Airflow
- Talend
- Airbyte
- Azure Data Factory
- PySpark
- Kafka
- Debezium
- Snowflake
- BigQuery
- MongoDB
- Oracle
- SQL Server
- PostgreSQL
- Hive
- Batch
- Streaming
- GCP
- AWS
- Microsoft Azure
- Microsoft Fabric
- Elasticsearch
- Flink
Exemples de projets possibles
Réunir les ventes, les stocks et le e-commerce dans une même plateforme.
Fiabiliser les données de production avant de les analyser.
Remplacer des scripts manuels par des pipelines supervisés.
Comment se déroule une mission
- 01
Cartographier
Nous recensons vos sources, vos usages et vos contraintes.
- 02
Concevoir
Nous définissons l’architecture et les priorités.
- 03
Construire
Nous livrons les pipelines par étapes, avec des tests.
- 04
Transmettre
Nous documentons, supervisons et formons vos équipes.
Qu’est-ce que le data engineering ?
Le data engineering consiste à collecter les données de vos outils, à les transformer et à les rendre fiables et disponibles. C’est le socle des tableaux de bord et de l’IA : sans données propres et bien organisées, ces projets donnent de mauvais résultats.
Quelle est la différence entre ETL et ELT ?
Un ETL transforme les données avant de les charger dans l’entrepôt. Un ELT les charge d’abord, puis les transforme sur place. Le bon choix dépend de vos volumes, de vos outils et de vos contraintes.
Quelle est la différence entre un entrepôt de données et un lakehouse ?
Un entrepôt stocke des données structurées, prêtes pour l’analyse. Un lakehouse accepte aussi des données brutes ou variées, tout en permettant l’analyse. Pour beaucoup de PME, un entrepôt simple suffit.
Une PME a-t-elle besoin d’une plateforme de données ?
Oui, dès que plusieurs outils doivent alimenter les mêmes chiffres. Le projet peut rester simple : quelques sources bien reliées et des traitements automatisés.
Pouvez-vous reprendre une plateforme existante ?
Oui. Nous commençons par un audit, puis nous corrigeons, documentons ou remplaçons uniquement ce qui doit l’être.
Combien coûte un projet de data engineering ?
Le budget dépend du nombre de sources, des volumes et du niveau de fiabilité attendu. Nous le chiffrons après un premier échange et un cadrage.
Expertises complémentaires
Parlons de vos données.
Un échange de 30 minutes pour faire le point, sans engagement.