🏗️ Data Engineering

Objectifs

Nous concevons des infrastructures de données modernes, fiables et évolutives.

Notre mission : permettre à chaque entreprise de collecter, transformer et distribuer ses données avec confiance.

Nous posons les fondations techniques qui garantissent la qualité, la disponibilité et la traçabilité de l’information.

Chaque architecture est pensée pour soutenir la performance et la croissance de votre écosystème data.

Bénéfices

Des données toujours justes et accessibles.

Des processus automatisés qui réduisent les erreurs et libèrent du temps.

Une architecture évolutive, adaptée à vos besoins.

Votre organisation gagne en réactivité, en fiabilité et en maîtrise de ses données.

Processus de mise en œuvre

1

Audit des sources, SLA et volumétries

2

Design cible (batch/stream, ELT, orchestrations)

3

Implémentation (Airflow, dbt, Spark/Kafka, connecteurs)

4

Qualité & tests (Great Expectations, monitoring)

5

Industrialisation (CI/CD, IaC Terraform, alerting)

6

Transfert de compétences & runbook

🧩 Data Architecture

Objectifs

Nous concevons des architectures cohérentes, durables et alignées à votre stratégie métier.

Nos experts structurent vos données pour qu’elles soutiennent efficacement vos décisions et vos usages futurs.

Chaque environnement est pensé pour la performance, la sécurité et l’évolutivité, dans une logique de long terme.

Bénéfices

Une vision claire et unifiée de vos données.

Une infrastructure prête à accueillir de nouveaux cas d’usage sans refonte.

Des flux maîtrisés, une gouvernance simplifiée et un socle solide pour innover.

Processus de mise en œuvre

1

Assessment (maturité, contraintes, objectifs business)

2

Cadrage & principes d’architecture (zones, modèles, gouvernance)

3

Choix technos (Snowflake/BigQuery/Redshift, Delta/Iceberg/Hudi…)

4

Modélisation (Kimball, Data Vault, APIs REST/GraphQL)

5

Roadmap de migration + quick wins

6

Documentation, data catalog & handover

⚡ Big Data & Traitement Distribué

Objectifs

Nous aidons les organisations à exploiter pleinement la puissance du Big Data.

Nos solutions transforment des volumes massifs en informations exploitables, rapidement et à grande échelle.

Chaque système est conçu pour garantir vitesse, stabilité et flexibilité

Bénéfices

Des traitements ultra-rapides, même sur des milliards de données.

Une maîtrise des coûts à grande échelle.

La possibilité d’aborder de nouveaux cas d’usage en temps réel.

Votre entreprise tire enfin parti de tout son potentiel data.

Processus de mise en œuvre

1

Qualification des workloads (batch, streaming, ML distribué)

2

Architecture (K8s/YARN, autoscaling, stockage colonnaire)

3

Optimisation (partitionnement, skew, shuffles, caching)

4

Observabilité (Spark UI, metrics, tracing)

5

Run/ops (SLA, files, priorisation, finops)

6

NA

☁️ Data Migration & Modernisation

Objectifs

Nous accompagnons la transition vers des architectures cloud modernes et performantes.

Notre approche sécurise vos migrations sans interrompre vos opérations.

Nous simplifions vos flux, vos outils et vos environnements pour plus d’agilité et d’efficacité.

Bénéfices

Une plateforme plus rapide, plus souple et plus économique.

Une transition fluide, sans perte de données ni rupture d’activité.

Des performances renforcées et une maintenance allégée.

Vos équipes bénéficient d’un environnement prêt pour les innovations futures.

Processus de mise en œuvre

1

Inventaire & stratégie (progressive vs big bang)

2

Outillage de migration (DMS, Fivetran/Matillion, Data Transfer)

3

Conversion schémas & code (procédures, jobs)

4

Double‑run & réconciliation, UAT

5

Bascule, optimisation post‑migration, décommissionnement

6

NA