Des flux automatisés
Pipelines de données, ingestion depuis plusieurs sources, transformations automatisées, traitements incrémentaux et orchestration.
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Data Engineering · Data Platform · Business IntelligenceDes données fiables. Des tableaux de bord justes.
Données dispersées, extractions manuelles, indicateurs qui se contredisent : nous concevons les chaînes de données qui fiabilisent vos informations et alimentent vos décisions. De la collecte à la restitution, nous nous intégrons à votre environnement, avec une expertise particulière sur AWS.
Vos enjeux
Quand vos données ne racontent pas la même histoire
Vos applications produisent des données, mais les exploiter de manière cohérente et fiable reste souvent un défi.
01
Des données dispersées
ERP, CRM, fichiers et applications métier contiennent chacun une partie de l'information. Consolider les données devient difficile.
02
Des traitements manuels
Extractions Excel, rapprochements et consolidations mobilisent du temps, avec des opérations difficiles à reproduire ou à contrôler.
03
Des indicateurs contradictoires
Un même indicateur peut produire plusieurs résultats selon la source, les règles de calcul ou le service qui le construit.
04
Des données difficiles à exploiter
Qualité insuffisante, manque de documentation, accès complexes : les données existent, mais ne sont pas toujours exploitables.
Nos expertises
De la collecte à la valorisation des données
Nous intervenons sur les composants techniques et fonctionnels nécessaires pour transformer vos données en informations fiables et exploitables.
Une plateforme adaptée aux usages
Data lake, entrepôt de données ou lakehouse : stockage, structuration, catalogue, gestion des accès et exposition des données.
Des chiffres partagés
Contrôles de qualité, rapprochements, détection des anomalies, traçabilité des transformations et définition partagée des indicateurs avec les métiers.
Des restitutions utiles
Modélisation analytique, conception d'indicateurs, reporting et tableaux de bord adaptés à leurs utilisateurs, dans Power BI, QuickSight ou l'outil de votre environnement.
Architecture data
Des données collectées aux décisions éclairées
Une chaîne data efficace commence par des données identifiées, des règles de transformation maîtrisées et des indicateurs partagés.
Sources
Sources métier
ERP · CRM · SQL · API · Fichiers
Collecte
Ingestion et transformation
AWS Glue · Python · Airflow
Fiabilisation et modélisation
Data lake / lakehouse
Amazon S3
Bronze
Brut
Silver
Fiabilisé
Gold
Métier
Tables et catalogueApache Iceberg · Glue Data Catalog
Requêtes SQLAmazon Athena
Restitution
BI · Applications · IA
Power BI · QuickSight · API
Notre méthode
Du besoin data à une solution exploitable
La même méthode que pour nos développements sur mesure, appliquée à vos données. Itérative, pas en cascade : Discover et Design se poursuivent au fil des itérations, et chaque cycle livre des données et des indicateurs utilisables.
Comprendre
Sources, besoins des utilisateurs, qualité des données et indicateurs métier prioritaires.
Concevoir
Flux, architecture cible, modèles de données, règles de transformation et contrôles qualité.
Construire
Pipelines, transformations, tests de qualité, modèles analytiques et restitutions.
Exploiter
Déploiement, supervision, documentation des procédures et accompagnement des utilisateurs.
Qualité et gouvernance
Des données exploitables, sécurisées et maîtrisées
Fiabilité
Contrôles automatisés, suivi des anomalies et reprise maîtrisée des traitements.
Contrôles automatisés, suivi des anomalies et reprise maîtrisée des traitements.
Traçabilité
Nous documentons les sources, les transformations et les règles de calcul des indicateurs prioritaires pour faciliter leur compréhension et leur vérification.
Nous documentons les sources, les transformations et les règles de calcul des indicateurs prioritaires pour faciliter leur compréhension et leur vérification.
Sécurité
Isolation des environnements et des données, contrôle des accès, chiffrement et traçabilité. Des mesures adaptées à vos exigences et à votre architecture.
Isolation des environnements et des données, contrôle des accès, chiffrement et traçabilité. Des mesures adaptées à vos exigences et à votre architecture.
Maîtrise des coûts
Une architecture dimensionnée selon les usages, les volumes et les fréquences de traitement.
Une architecture dimensionnée selon les usages, les volumes et les fréquences de traitement.
IA appliquée
Et si vos données pouvaient aussi automatiser certains processus ?
L'IA peut compléter vos usages data. Nous qualifions d'abord les cas d'usage, leur faisabilité et leur valeur métier, avant d'envisager une industrialisation.
Traitement documentaire
Extraction, classification et structuration de factures, courriers, contrats ou autres documents métier.
Prévision et détection
Tendances, prévisions et détection d'anomalies, lorsque le volume, la qualité et l'historique des données le permettent.
Recherche intelligente
Recherche en langage naturel dans vos documents et référentiels internes, avec des mécanismes de citation des sources lorsque le cas d'usage le permet.
Notre démarche : identifier un besoin concret, expérimenter sur un périmètre limité, mesurer la qualité, les risques et la valeur, puis industrialiser si les résultats sont satisfaisants. Traitements, accès, localisation des données et éventuels services tiers sont définis et validés avec vous.
Accompagnement
Un dispositif adapté à vos enjeux data
Audit de l'existant, côté données
Évaluer les sources, les flux, la qualité des données, les indicateurs et les difficultés d'exploitation.
Livrables possibles- État des lieux
- Principaux risques et opportunités
- Premières recommandations priorisées
Un périmètre et des livrables définis
Construire une plateforme, des pipelines ou une solution BI sur un périmètre défini, avec des livrables et des critères de validation convenus.
Des données qui suivent vos besoins
Faire évoluer progressivement les traitements, les modèles et les restitutions, avec un backlog priorisé selon les besoins métier.
VOUSDécidez
Priorités métier, définition des indicateurs et validations.
PARISPilotage et architecture
Cadrage, architecture, coordination et suivi du projet.
SOUSSEIngénierie et delivery
Pipelines, transformations, contrôles qualité et restitutions, avec des équipes alignées sur les horaires français (0 h de décalage avec Paris l'hiver, 1 h l'été).
Pratiques de développement, de qualité et d'exploitation communes à tous nos projets. Découvrir notre Delivery Factory →
Questions fréquentes
Avant de lancer votre projet data
Faut-il migrer toutes nos données vers AWS ?
Non. L'architecture dépend de vos usages, de vos contraintes et de votre SI existant. Certaines solutions exploitent les données depuis leurs sources actuelles ou ne centralisent que les données nécessaires, sur AWS ou dans votre environnement.
Pouvez-vous vous connecter à notre ERP ou à nos applications ?
Nous étudions les modalités d'accès disponibles : API, bases de données, fichiers ou interfaces existantes, selon vos contraintes de sécurité et les possibilités techniques.
Comment assurer la cohérence des indicateurs ?
Avec les métiers : règles de calcul définies, sources de référence identifiées et contrôles qualité adaptés. Les indicateurs sont documentés et validés avec leurs utilisateurs.
Peut-on commencer avec quelques tableaux de bord ?
Oui. Nous privilégions un premier périmètre utile, puis des enrichissements progressifs lorsque le besoin le justifie.
Pouvez-vous reprendre nos flux et rapports existants ?
Oui, après analyse de leurs sources, traitements, dépendances et contraintes techniques. La reprise peut être progressive.