Pipelines de données (ETL/ELT)
Des pipelines automatisés et planifiés qui déplacent et transforment les données de toutes vos sources.
Données et infrastructure
Ingénierie des données et analytique
D’abord des données fiables. Tout le reste s’appuie dessus.
Avant l’IA et avant les tableaux de bord vient la tuyauterie : des pipelines qui extraient les données de chacun de vos outils, les nettoient et les déposent au même endroit, interrogeable par vos équipes.
Une bonne IA commence par de bonnes données.
La plupart des entreprises ont des données en abondance — réparties entre un CRM, des tableurs, un ERP, l’analytique web et une base de production que personne ne veut interroger. Le data engineering les réunit : des pipelines qui les collectent et les nettoient automatiquement, un entrepôt qui les stocke sous une forme cohérente, et des tableaux de bord qui répondent aux questions sans mobiliser un développeur.
C’est aussi l’étape que la plupart des projets d’IA sautent, et qu’ils regrettent. Nous construisons des fondations de données utiles dès aujourd’hui pour le reporting et prêtes demain pour l’apprentissage automatique, avec des contrôles de qualité pour que les chiffres soient fiables et une documentation pour que vos équipes puissent les maintenir.
Data engineering & analytique
Ce que nous proposons
Entrepôts de données
Un entrepôt unique et bien modélisé sur BigQuery, Snowflake, Redshift ou PostgreSQL.
Tableaux de bord BI
Des tableaux de bord sous Power BI, Looker Studio, Metabase ou en application web sur mesure, qui montrent les chiffres qui comptent.
Qualité et gouvernance des données
Validation, supervision et responsabilités claires, pour que les erreurs soient détectées avant d’influencer une décision.
Préparation des données pour le ML
Pipelines de features, circuits d’annotation et jeux d’entraînement conçus pour l’apprentissage automatique.
Web scraping et collecte de données
Collecte à grande échelle de données publiques et partenaires, de façon légale et fiable.
Quand c’est le bon choix
- Faire un rapport consiste à exporter des tableurs et à les recoller à la main
- Deux équipes annoncent deux chiffres différents pour le même indicateur
- Vous voulez vous lancer dans l’IA mais vos données sont éparpillées et déconnectées
- Les requêtes sur votre base de production ralentissent votre produit
Comment nous procédons
- 01Inventaire des sourcesLa liste de tous les systèmes contenant des données utiles, de qui en est responsable et de la façon d’y accéder.
- 02Modèle de donnéesUne structure claire pour les clients, les commandes, les produits — ce autour de quoi tourne votre activité — validée avec ceux qui utilisent les chiffres.
- 03Pipelines et contrôlesDes chargements planifiés avec des règles de validation : une donnée manquante ou erronée déclenche une alerte au lieu de produire un rapport faux.
- 04Tableaux de bord et formationLes premiers tableaux de bord construits par-dessus, avec la documentation et une session pour que vos équipes puissent les faire évoluer.
Technologies
Nos outils pour Data engineering & analytique
- Python
- SQL
- dbt
- Airflow
- BigQuery
- Snowflake
- PostgreSQL
- Power BI
Questions fréquentes
Faut-il un entrepôt de données avant de se lancer dans l’IA ?
Pas toujours, mais il vous faut des données fiables et accessibles. Pour beaucoup de projets, un pipeline ciblé sur les données dont le modèle a besoin suffit pour démarrer ; l’entrepôt devient rentable à mesure que les usages se multiplient.
Quelles sources de données pouvez-vous connecter ?
Bases de données, CRM, ERP, tableurs, analytique web, systèmes de paiement, API et fichiers. Si la source propose un export ou une API, nous pouvons en général lui construire un pipeline.
Nos équipes pourront-elles maintenir les pipelines ensuite ?
Oui. Nous utilisons des outils standard et bien documentés, nous vous remettons le code et la documentation, et nous pouvons former vos équipes.
Prochaine étape
Dites-nous ce que vous voulez construire.
Une consultation gratuite de 30 minutes avec un ingénieur — sans engagement, réponse sous un jour ouvré.
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