Vos données ne servent à rien si personne ne les exploite.
Architecture, pipelines, dashboards. On transforme votre stack data en avantage compétitif.
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Architecture data moderne
Cloud (GCP, AWS), lakehouse, ETL/ELT. On dimensionne en fonction de votre volume, pas du dernier buzzword.
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— 02
Pipelines de production
Airflow, dbt, Python. Code versionné, tests, monitoring, alertes. Des pipelines qui tiennent en prod, pas en démo.
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Dashboards & visualisation
Metabase, Superset, Power BI. Des tableaux de bord lus par les métiers, pas par votre data team uniquement.
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— 04
Intégrations API et data warehouse
Connexion de vos outils (CRM, ERP, marketing) à un entrepôt unifié. Fin du copier-coller Excel.
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MLOps — mise en production de modèles
Du notebook à l'API. Versionning, monitoring, retraining. Vos modèles vivent au-delà du PoC.
PME et scale-ups qui ont des données partout, mais aucune équipe data structurée en interne.
Vous avez accumulé un CRM, un ERP, des outils marketing, des fichiers Excel. Vous savez qu'il y a de la valeur dedans. Vous n'avez ni le temps ni les profils pour la sortir.
- Vous avez 10 à 200 collaborateurs
- Plusieurs SaaS produisent de la donnée non consolidée
- Le reporting se fait encore à la main, sur Excel
- Vous voulez démarrer une démarche data sans recruter
- Vous avez besoin d'un premier dashboard fiable, pas d'une "stratégie data" sur 24 mois
Audit
Cartographie de vos sources, volumes, outils, usages. 5 à 10 jours.
Recommandations
Architecture cible, priorités, estimation budgétaire et planning.
Implémentation
Pipelines, modèles, dashboards. Itératif, avec démos régulières.
Transfert
Documentation, formation, runbook. Votre équipe reprend la main proprement.
Parlons de votre stack data.
Une discussion technique, sans engagement, pour voir si l'on peut s'aligner. 30 minutes suffisent.