Une ingénierie des données qui fiabilise vos données
Gjethe construit des pipelines de données et des entrepôts : extraction des données de vos applications, bases de données, outils SaaS et fichiers, chargement dans BigQuery, Snowflake, PostgreSQL ou un lakehouse, modélisation avec dbt en tables propres, orchestration des exécutions, ajout de contrôles de qualité des données et de documentation. Le résultat est une source fiable unique pour les tableaux de bord, l'analyse et les projets d'IA.
- Première consultation gratuite
- Devis écrit pour votre projet
- Paiements échelonnés par étapes, avec souplesse
En un coup d'œil
- Warehouses
- BigQuery, Snowflake, PostgreSQL, Databricks
- Pipelines
- Airbyte, Fivetran, Python sur mesure
- Modelling
- dbt
- Orchestration
- Dagster, Airflow, Prefect
Definition
Qu'est-ce que l'ingénierie des données?
L'ingénierie des données consiste à construire et à maintenir les systèmes qui collectent, déplacent, nettoient et stockent les données, afin qu'elles puissent être utilisées de façon fiable pour le reporting, l'analyse et les applications.
La plupart des entreprises ont des données à de nombreux endroits : la base de données du produit, le CRM, le prestataire de paiement, les plateformes publicitaires, les tableurs. Les rapports construits directement sur chaque source se contredisent, cassent lorsqu'une colonne change et prennent des heures à mettre à jour à la main. L'ingénierie des données réunit les sources en un seul endroit bien modélisé, actualisé automatiquement et contrôlé avant que quiconque ne prenne une décision à partir de lui.
À qui s'adresse-t-elle ?
Équipes avec des rapports contradictoires
Chiffres des ventes, de la finance et du marketing qui ne concordent jamais.
Entreprises SaaS et d'e-commerce
Données de produit, de facturation et de marketing combinées pour de vraies analyses.
Entreprises qui préparent des projets d'IA
Des données propres et accessibles avant qu'un modèle puisse être utile.
Opérations qui reposent sur les tableurs
Exports manuels remplacés par des pipelines automatisés.
Ce qui est inclus, et ce que vous conservez
Ce qui est inclus
- Inventaire des sources de données et architecture
- Mise en place de l'entrepôt ou du lakehouse
- Ingestion depuis des bases de données, des API et des outils SaaS
- Connecteurs sur mesure en Python
- Modèles dbt : staging, intermédiaire et marts
- Orchestration et planification
- Tests de qualité des données et alertes
- Chargement incrémental et reprises
- Contrôle d'accès et gestion de la confidentialité des données
- Documentation et traçabilité
- Passage de relais aux outils de BI
Ce que vous recevez
Remis en fin de mission. À vous pour toujours.
- Un entrepôt fonctionnel avec des données modélisées
- Code des pipelines et projet dbt dans votre dépôt
- Infrastructure en tant que code
- Contrôles de qualité des données et alertes
- Dictionnaire de données et documentation de traçabilité
Une pile de données moderne typique
| Couche | Objectif | Outils courants |
|---|---|---|
| Ingestion | Copier les données des sources | Airbyte, Fivetran, Python sur mesure |
| Stockage | Entrepôt central | BigQuery, Snowflake, PostgreSQL |
| Transformation | Nettoyer et modéliser les données | dbt |
| Orchestration | Planifier et surveiller les exécutions | Dagster, Airflow, Prefect |
| Consommation | Tableaux de bord et analyse | Looker Studio, Metabase, Power BI |
Commencer petit, avec une question
Les plateformes de données échouent lorsqu'elles tentent de tout modéliser d'un coup. Nous partons d'une question importante, comme le chiffre d'affaires par canal ou la rétention des clients, n'intégrons que les sources dont elle a besoin et livrons une réponse fiable. Chaque nouvelle question réutilise et étend alors la même base.
La qualité des données fait partie du pipeline
Un tableau de bord qui affiche de faux chiffres est pire que pas de tableau de bord. Nous ajoutons des tests qui détectent les valeurs manquantes, les doublons, les variations de volume inattendues et les relations cassées, et alertons la bonne personne avant que les données n'atteignent un rapport. Lorsqu'une source change de format, le pipeline échoue bruyamment au lieu de produire discrètement n'importe quoi.
Choisir un entrepôt
Pour des volumes de données petits et moyens, PostgreSQL peut être un excellent entrepôt et garde les coûts bas. BigQuery et Snowflake montent plus loin en charge avec peu de maintenance et conviennent aux équipes dont les données croissent ou qui comptent de nombreux analystes. Nous les comparons à votre volume de données, vos schémas de requêtes, votre budget et votre cloud existant avant d'en recommander un.
Données personnelles et confidentialité
Les entrepôts collectent souvent des données personnelles provenant de nombreux systèmes. Nous concevons dans une logique de minimisation des données : ne charger que le nécessaire, séparer ou pseudonymiser les champs personnels lorsque c'est possible, contrôler l'accès par rôle et prendre en charge les demandes de suppression. Vos conseillers juridiques confirment les obligations qui s'appliquent à vos données.
Signes que vous avez besoin d'ingénierie des données
- Les rapports se construisent en exportant et en collant des tableurs
- Des équipes différentes rapportent des chiffres différents
- Les tableaux de bord cassent lorsqu'un outil change
- Les analystes passent plus de temps à nettoyer qu'à analyser
- Personne ne sait d'où vient un chiffre
- Les projets d'IA s'enlisent sur des données désordonnées
Une seule définition pour chaque chiffre
Les désaccords sur les chiffres viennent généralement de définitions différentes : chiffre d'affaires avec ou sans remboursements, utilisateurs actifs comptés par jour ou par mois, clients avec ou sans essais. Nous convenons des définitions avec les personnes qui les utilisent, les implémentons une seule fois dans les tables modélisées et les documentons, pour que chaque tableau de bord affiche la même réponse.
Des données pour les projets d'IA
Les fonctionnalités et les modèles d'IA dépendent de données propres et bien décrites. Un entrepôt avec des tables testées et documentées facilite grandement la construction d'un modèle de prévision, l'alimentation d'un système de récupération ou la possibilité pour un assistant de répondre à des questions sur votre activité. Beaucoup de projets d'IA qui semblent échouer à cause du modèle échouent en réalité à cause des données.
Comment fonctionne l'ingénierie des données, étape par étape
Chaque étape produit un résultat clair que vous pouvez relire. Le calendrier est convenu dans votre devis.
- 1
Discover
Sources, questions, utilisateurs et contraintes cartographiés.
- 2
Design
Entrepôt, pipelines et modèles planifiés.
- 3
Première tranche
Une question importante traitée de bout en bout.
- 4
Étendre
Plus de sources et de modèles ajoutés sur la même base.
- 5
Renforcer
Tests, alertes, documentation et contrôle d'accès.
- 6
Transmettre
Formation et guides d'exploitation pour votre équipe.
Les outils, et ce qui détermine votre devis
Le prix dépend de votre projet et est convenu dans votre devis. Voici ce qui le fait varier.
| Facteur | Pourquoi c'est important |
|---|---|
| Nombre de sources | Chaque source demande un connecteur, une correspondance et des tests. |
| Volume de données | Les données volumineuses ou qui changent vite demandent un chargement incrémental. |
| Qualité des données | Les sources désordonnées demandent plus de logique de nettoyage. |
| Connecteurs sur mesure | Les sources sans connecteur prêt à l'emploi demandent du code sur mesure. |
| Profondeur de modélisation | Plus de domaines métier signifient plus de modèles. |
| Support continu | Les pipelines demandent de la supervision et des mises à jour à mesure que les sources changent. |
| Domaine | Tools |
|---|---|
| Warehouses | BigQuery, Snowflake, PostgreSQL, Databricks, DuckDB |
| Ingestion | Airbyte, Fivetran, dlt, Python |
| Transformation et orchestration | dbt, Dagster, Airflow, Prefect |
| Qualité et documentation | tests dbt, Great Expectations, documentation dbt |
Erreurs courantes à éviter
Ce qui tourne le plus souvent mal, et comment un bon projet l'évite.
Tout modéliser d'un coup
Commencez par une question et développez à partir de là.
Pas de tests de données
Des erreurs silencieuses atteignent les tableaux de bord et les décisions.
Logique cachée dans les tableaux de bord
Les définitions métier appartiennent aux tables modélisées, pas aux graphiques individuels.
Pas de responsable
Chaque pipeline a besoin de quelqu'un qui reçoit l'alerte lorsqu'il échoue.
Questions fréquentes
Avons-nous besoin d'un entrepôt de données ?
Si vous combinez les données de plusieurs systèmes pour le reporting, en général oui. Pour de petits volumes, PostgreSQL peut suffire.
Quel entrepôt recommandez-vous ?
Cela dépend du volume, du budget et de votre cloud. PostgreSQL, BigQuery et Snowflake sont nos choix les plus courants.
Utilisez-vous dbt ?
Oui. dbt garde les transformations sous gestion de versions, testées et documentées.
Pouvez-vous connecter nos outils SaaS ?
Oui, avec des connecteurs prêts à l'emploi lorsqu'ils existent et du Python sur mesure lorsqu'ils n'existent pas.
Construisez-vous aussi des tableaux de bord ?
Oui, via nos services d'analyse et de tableaux de bord, au-dessus de l'entrepôt.
Comment gérez-vous les données personnelles ?
Nous ne chargeons que le nécessaire, contrôlons l'accès par rôle et prenons en charge les demandes de suppression. Vos conseillers juridiques confirment les obligations précises.
Notre équipe peut-elle le maintenir ensuite ?
Oui. Nous documentons tout et formons votre équipe, ou fournissons un support continu.
Est-ce la même chose que l'analyse de données ?
L'ingénierie des données construit la base de données fiable ; l'analyse l'utilise pour répondre à des questions. Nous proposons les deux.
Comment l'ingénierie des données est-elle chiffrée ?
Elle est chiffrée selon le nombre de sources, le volume de données, le périmètre de modélisation et les besoins de support.
Pouvez-vous charger des données depuis des tableurs ?
Oui. Les tableurs partagés peuvent être chargés selon un calendrier, avec des contrôles qui détectent les changements de structure.
Quelle sera la fraîcheur des données ?
Cela dépend de vos besoins et de vos sources : certaines données peuvent être actualisées plusieurs fois par heure, d'autres sources une fois par jour. Nous convenons d'objectifs par source.
Pouvez-vous travailler avec notre outil de BI existant ?
Oui. Nous modélisons les données pour qu'elles fonctionnent bien avec Looker Studio, Metabase, Power BI, Tableau ou l'outil que vous utilisez déjà.
Pouvez-vous migrer nos pipelines existants ?
Oui. Nous examinons les scripts et tâches existants, les documentons et les déplaçons vers une pile maintenable étape par étape.
Pouvons-nous voir d'où vient chaque chiffre ?
Oui. La documentation dbt montre la traçabilité des tables sources jusqu'au modèle final derrière chaque tableau de bord.
Gérez-vous les données en temps réel ?
Oui, lorsque c'est vraiment nécessaire, avec des outils de streaming ou la capture des changements de données. La plupart des rapports fonctionnent bien avec des chargements planifiés.
Services associés
Analyse de données
Des données propres, une analyse claire et des décisions défendables.
Conception de bases de données
Schémas, optimisation des performances et migrations pour vos données.
Développement de tableaux de bord
Tableaux de bord en temps réel pour les opérations, les ventes et la finance.
Machine learning
Modèles de prédiction, de classification et de recommandation.
Automatisation Python
Des scripts qui remplacent les rapports manuels et la synchronisation de données.
Ingénierie des données par secteur
Construisez une base de données à laquelle vous pouvez faire confiance.
Dites-nous ce dont vous avez besoin. Vous recevez une évaluation honnête, un plan clair et un devis écrit. La première consultation est toujours gratuite.
- Et ensuite ?
- 1Vous nous dites ce dont vous avez besoin
- 2Nous nous efforçons de répondre sous 24 heures avec des questions
- 3Vous recevez un devis écrit pour votre projet