Data/IoT
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En quoi ça consiste
La gestion du big data consiste à concevoir des infrastructures de stockage, de traitement et d'interrogation pour des ensembles de données dépassant les limites pratiques des bases de données relationnelles traditionnelles — typiquement caractérisés par un volume, une vélocité ou une variété de données élevés nécessitant des outils et architectures spécialisés.
Ce que vous obtenez
Lorsque vos requêtes PostgreSQL commencent à expirer sur des charges analytiques, lorsque votre pipeline de données ne parvient plus à suivre les taux d'ingestion, ou lorsque vous devez combiner des données transactionnelles structurées avec des logs, documents ou flux d'événements non structurés — vous avez un problème de big data. La solution n'est pas une base de données plus volumineuse ; c'est une infrastructure dédiée qui sépare le stockage du calcul et optimise les schémas d'interrogation spécifiques dont votre entreprise a besoin.
Nous concevons des architectures de données utilisant des modèles lakehouse modernes — combinant le stockage à faible coût des lacs de données avec les performances d'interrogation des entrepôts de données. Apache Spark ou Databricks pour le traitement par lots et en flux, Snowflake ou BigQuery pour les requêtes analytiques, Apache Kafka pour le streaming d'événements en temps réel, et dbt pour les pipelines de transformation garantissant l'exactitude et la traçabilité de votre entrepôt de données.
Une infrastructure de données n'a de valeur que si les équipes peuvent réellement l'interroger. Nous construisons des couches d'analyse en libre-service afin que les équipes métier puissent répondre à leurs propres questions sans créer de tickets d'ingénierie — tableaux de bord, rapports programmés et interfaces d'interrogation ad hoc adossées à des data marts bien modélisés.
Capacités clés
Chaque mission est cadrée selon vos exigences — voici les capacités essentielles que nous apportons.
Apache Kafka pour le streaming d'événements en temps réel et les files de messages
Développement de pipelines ETL/ELT avec dbt et Airflow
Modélisation de données pour les charges analytiques (schéma en étoile, tables larges)
Tableaux de bord d'analyse en libre-service et reporting
Gouvernance des données, catalogage et contrôle d'accès
Notre processus
Une approche structurée, pilotée par l'ingénierie, qui va de la compréhension de vos objectifs à un système en production — sans surprises à la livraison.
Mission type
8–16 SEMAINES
Nous cartographions vos objectifs, vos contraintes et votre infrastructure existante. Le périmètre est défini et les critères de succès sont convenus avant tout développement.
Nous concevons l'approche technique, sélectionnons les bons outils et produisons un plan de livraison par jalons sans ambiguïté.
Développement itératif avec des démos régulières. Revues de code, couverture de tests et documentation se font en parallèle — pas à la fin.
Mise en production avec configuration du monitoring et documentation de transfert. Nous restons proches durant les premières semaines après le lancement.
FAQ
Optimisez d'abord. Le réglage des index, la réécriture des requêtes, les réplicas en lecture et la mise en cache résolvent la plupart des problèmes de performance pour une fraction du coût. Une infrastructure big data est justifiée lorsque : les requêtes analytiques entrent en concurrence avec les charges transactionnelles et ne peuvent être séparées par des réplicas en lecture, le volume de données dépasse ce qu'une seule base de données peut stocker ou interroger de manière pratique, vous devez combiner des données provenant de sources multiples pour des analyses inter-systèmes, ou le traitement d'événements en temps réel est une exigence fondamentale.
Un entrepôt de données stocke des données structurées et pré-modélisées, optimisées pour les requêtes analytiques. Un lac de données stocke des données brutes dans n'importe quel format à faible coût, mais offrait historiquement de faibles performances d'interrogation. Un lakehouse combine les deux : des données brutes stockées à moindre coût dans un stockage objet (S3, GCS) avec une couche d'interrogation offrant des performances comparables à un entrepôt, sans nécessiter le chargement des données dans un système séparé. Databricks et Snowflake prennent tous deux en charge ce modèle.
La qualité des données est intégrée au pipeline, et non ajoutée après coup. Nous mettons en œuvre la validation de schéma à l'ingestion, des tests dbt pour la précision des transformations (unicité, non-null, intégrité référentielle, valeurs acceptées), la surveillance de la fraîcheur des données avec alertes lorsque les pipelines se bloquent, ainsi que des contrôles de réconciliation comparant les comptages de lignes et les agrégats entre la source et la cible. Les problèmes sont détectés avant d'atteindre les tableaux de bord.
Travaillez avec nous
Partagez ce que vous construisez — nous répondrons sous un jour ouvré avec des questions ou un aperçu de proposition.
