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Data Engineering
Bâtissez un socle data solide et souverain
Bâtissez une infrastructure data cloud moderne, souveraine et automatisée : fluidifiez vos flux de données et supprimez vos dépendances legacy.
Le besoin
Ce que vous nous dites
« Je veux industrialiser ma donnée : des pipelines fiables, une plateforme cloud maîtrisée et des flux automatisés, sans dépendre d'un legacy fragile ou d'un prestataire historique. »
- « Je veux migrer vers le cloud (GCP/BigQuery) »
- « Je veux des pipelines fiables (dbt) »
- « Je veux sortir de mon legacy »
- « Je veux industrialiser ma donnée »
Notre réponse
- Audit de l'existant et architecture cible
- Migration cloud et pipelines dbt
- Industrialisation et documentation
Le principe
Un socle data solide et souverain
01Sources
- Analytics web
- CRM
- Régies média
- E-commerce
Vos outils actuels
02Ingestion
- Connecteurs API
- Exports planifiés
- Orchestration
Opéré par le fournisseur
03Entrepôt
ClickHouse
- Données brutes
- Tables modélisées
Opéré par le fournisseur
04Transformation
dbt
- Modèles SQL versionnés
- Tests et documentation
Opéré par vos équipes
05Restitution
- Tableaux de bord croisés
- KPI partagés
Opéré par le fournisseur
Exemples d'outils : la stack se choisit selon votre contexte, vos contraintes et vos licences.
Mode d'exploitation
Exploitation quasi nulle, vous gardez les modèles dbt
Vos sources alimentent un entrepôt open source, modélisé avec dbt, pour des tableaux de bord qui croisent vos données. Le socle reste le même quel que soit le mode d'exploitation choisi.
- Brique opérée par vos équipes
- Brique opérée par le fournisseur
- Socle commun : entrepôt et modèles dbt
Méthode
Notre méthode en 5 étapes
Notre parti pris
Souveraineté & robustesse
Une infrastructure maîtrisée et documentée, qui vous laisse le contrôle de votre donnée et de vos coûts.
- Cloud
- dbt
- CI/CD
Étape 01 : Audit
Réalisation d'un état des lieux complet de votre legacy existante, des volumétries et de vos contraintes techniques.
- État des lieux du legacy
- Contraintes techniques et volumétrie
- Cartographie des flux existants
- Dette technique et risques identifiés
Étape 02 : Architecture
Définition du schéma cible validé et sélection de votre stack souveraine (Google Cloud Platform, dbt).
- Schéma cible validé
- Choix de la stack (Google Cloud Platform, dbt)
- Modèle de données cible
- Sécurité et accès définis
Étape 03 : Migration
Reprise sécurisée de l'historique des données et modélisation de vos pipelines dbt.
- Reprise de l'historique des données
- Pipelines dbt modélisés
- Recette à périmètre identique
- Bascule sans interruption
Étape 04 : Industrialisation
Mise en place des tests automatisés, du déploiement continu (CI/CD) et orchestration de vos flux de données.
- Tests et CI/CD en place
- Orchestration des flux
- Gestion des erreurs et reprises
- Optimisation des coûts
Étape 05 : Transfert
Documentation exhaustive, lineage des données et formation de vos équipes afin de vous garantir une autonomie complète.
- Documentation et lineage
- Formation des équipes
- Guide d'exploitation (runbook)
- Passation progressive
Livrables
Ce que vous obtenez
Architecture cible
Documentée et validée.
Pipelines dbt
Modèles testés, versionnés.
Plateforme migrée
Opérationnelle sur le cloud.
Documentation & lineage
Transfert aux équipes.
Pour qui ?
À qui s'adresse cette offre ?
Outils mobilisés
- GCP
- BigQuery
- dbt
- Airflow
- ClickHouse
- Snowflake
- Entreprise avec legacy data fragile ou migration cloud
- Contexte : sortie d'un prestataire historique, souveraineté
- Sponsor : Head of Data, DSI, Data Engineer lead
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