Big Data, Data Engineering & Analytics
Pipelines de données batch et streaming (Kafka, Spark, Airflow), data lakes et data warehouses scalables (BigQuery, Snowflake, Redshift), tableaux de bord temps réel et analytics en self-service. Nous transformons les grands volumes de données en décisions mesurables.
Ce que nous livrons
- Conception et déploiement de pipelines batch et streaming avec Apache Kafka et Apache Spark
- Orchestration des flux de données avec Apache Airflow et DAGs versionnés sous Git
- Mise en place de data lake sur stockage objet (S3, GCS) avec catalogage via Apache Hive ou AWS Glue
- Configuration et optimisation de data warehouses cloud (BigQuery, Snowflake, Redshift) avec partitionnement et clustering
- Modélisation dimensionnelle et couche sémantique (dbt, LookML) pour l'analytics en self-service
- Tableaux de bord temps réel avec latence inférieure à la minute sur Looker, Metabase ou Apache Superset
- Qualité des données et data lineage avec Great Expectations et OpenLineage
- Définition de SLA sur les données : fraîcheur, complétude et détection de dérive de schéma
Quand vous en avez besoin
E-commerce avec des données de vente dispersées sur plusieurs canaux
Vos données sont réparties entre marketplace, ERP et CRM sans lien entre elles. Les rapports sont produits manuellement sous Excel avec plusieurs jours de décalage. Vous avez besoin d'une source unique de vérité pour le pricing, les stocks et la performance des campagnes.
Éditeur SaaS B2B souhaitant analyser le comportement de ses utilisateurs
Votre produit génère des événements d'utilisation que personne n'exploite. L'équipe produit ne sait pas quelles fonctionnalités favorisent la rétention et lesquelles sont abandonnées dès le premier jour. Il vous faut un pipeline d'événements fiable et une couche d'analyse stable.
Industriel avec des données IoT issues de lignes de production
Les capteurs génèrent des données à la seconde, mais celles-ci sont stockées dans des silos locaux sans visibilité en temps réel. Vous cherchez à détecter des anomalies, anticiper les arrêts machine et mettre des KPI d'efficacité à disposition du management.
Entreprise en croissance qui perd le contrôle de ses coûts cloud
Votre data warehouse a évolué sans gouvernance. Des requêtes coûteuses s'exécutent sans contrôle et vos factures BigQuery ou Snowflake varient de façon imprévisible. Vous avez besoin d'optimisation des requêtes, de partitionnement et de politiques d'accès aux données.
Questions fréquentes
Quel délai faut-il prévoir pour avoir un premier pipeline fonctionnel en production ?
Pour un pipeline batch simple — une source, une destination, des transformations linéaires — la mise en production est envisageable en 2 à 3 semaines. Pour des architectures streaming avec plusieurs sources Kafka et des logiques de jointure complexes, le délai réaliste est de 6 à 10 semaines. La variable principale est la qualité et l'accessibilité de vos sources de données existantes.
BigQuery, Snowflake ou Redshift : comment choisir la bonne plateforme ?
Si vous êtes déjà sur Google Cloud, BigQuery s'impose pour sa simplicité opérationnelle. Snowflake est préférable lorsque vous avez des équipes multi-cloud ou des besoins de partage de données inter-organisations. Redshift est pertinent si vous êtes fortement intégrés dans l'écosystème AWS. Nous réalisons systématiquement une estimation des volumes, des requêtes types et des coûts avant de recommander une plateforme.
Nos données sont sensibles : où sont-elles traitées et qui y a accès ?
Tout est traité dans la région cloud que vous sélectionnez (par exemple eu-west pour la conformité RGPD). Nous appliquons des contrôles d'accès au niveau de la ligne et de la colonne selon les besoins, avec journalisation des audits activée. Aucune donnée ne quitte votre environnement sans votre autorisation explicite.
Nous disposons déjà d'un data warehouse : faut-il repartir de zéro ?
Dans la très grande majorité des cas, non. Nous commençons par un audit : qualité des données, schéma actuel, requêtes les plus utilisées, coûts en cours. Repartir de zéro ne se justifie que si l'architecture présente des problèmes structurels rendant le refactoring plus coûteux qu'une migration. Nous vous indiquons clairement la voie à suivre à l'issue de l'audit.
Comment mesurer le retour sur investissement d'un projet de data engineering ?
Nous définissons ensemble 2 à 3 KPI mesurables avant le démarrage du projet — par exemple, réduction du temps de production d'un rapport hebdomadaire, augmentation du taux d'utilisation des tableaux de bord par le management, ou suppression des erreurs manuelles dans les données de facturation. Le projet est évalué sur ces indicateurs, pas sur des métriques techniques internes.
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