Services / Données & intelligence d’affaires

Ingénierie de données

Des pipelines fiables et documentés, un entrepôt qui répond en secondes, et des tests qui vous avertissent avant que la direction ne le remarque.

Signes que l’ingénierie manque

Vos rapports se construisent par exports manuels.
Un pipeline brise et personne ne l’apprend avant trois jours.
Les requêtes sur l’historique prennent des minutes.
Aucun test sur la qualité des données entrantes.
Les transformations vivent dans des formules Excel.
6 à 14
semaines jusqu’à un entrepôt alimenté quotidiennement
100 %
des transformations versionnées et testées
1×/jour
de rafraîchissement minimum, temps réel si requis

La plomberie invisible qui rend tout le reste possible

Un tableau de bord n’est que la pointe visible. Sous lui, il faut extraire la donnée de systèmes qui ne s’y prêtent pas, la nettoyer, réconcilier des identifiants qui ne concordent pas, gérer l’historique et recalculer quand une source se corrige rétroactivement. C’est la partie du travail que personne ne voit et qui détermine si les chiffres sont crédibles.

Nous construisons cette couche comme du logiciel : transformations versionnées dans un dépôt, testées automatiquement, documentées avec leur lignage. Quand un chiffre semble faux, on peut remonter la chaîne jusqu’à la ligne source — et corriger la cause plutôt que le symptôme.

Ce que nous construisons

MOD-01
Ingestion

Connecteurs vers vos systèmes, planifiés et journalisés.

MOD-02
Entrepôt de données

Modélisation dimensionnelle, historisée.

MOD-03
Transformations testées

Logique versionnée, testée et documentée.

MOD-04
Qualité des données

Tests de fraîcheur, d’unicité et de plage.

MOD-05
Orchestration

Dépendances, reprises et alertes automatiques.

MOD-06
Catalogue

Lignage et documentation accessibles aux analystes.

Ce que comprend le mandat

Un premier flux de bout en bout est généralement en production en quatre à six semaines, puis les sources s’ajoutent une à une.

Planifier un appel
01
Cadrage des sources
Volumes, fréquences et contraintes d’accès.
02
Modélisation
Un schéma pensé pour les questions que vous posez.
03
Développement des pipelines
Code versionné, revu et testé.
04
Surveillance
Alertes sur les bris et la qualité, avant les utilisateurs.
05
Transfert
Documentation et formation de vos analystes.

Démarche

Construire la chaîne de données

  1. 01
    Cartographie des sources

    Accès, volumes, fréquence de mise à jour et fiabilité de chacune.

    1 semaine
  2. 02
    Modélisation

    Modèle dimensionnel conçu pour les questions que vous posez réellement.

    1 à 2 semaines
  3. 03
    Extraction et chargement

    Pipelines vers l’entrepôt, avec reprise sur erreur et suivi d’exécution.

    2 à 4 semaines
  4. 04
    Transformations testées

    Logique métier versionnée dans votre dépôt, testée et documentée.

    2 à 4 semaines
  5. 05
    Qualité et surveillance

    Contrôles automatiques, alertes de fraîcheur et détection d’anomalies.

    1 à 2 semaines
  6. 06
    Exploitation

    Surveillance des exécutions, optimisation des coûts et évolutions.

    En continu

Livrables

Ce que vous avez en main à la fin

  • Entrepôt de données modélisé et documenté
  • Pipelines d’extraction avec reprise automatique sur erreur
  • Transformations versionnées dans votre dépôt, avec tests
  • Lignage complet : chaque chiffre remonte à sa source
  • Contrôles de qualité et alertes de fraîcheur des données
  • Historisation permettant de reconstituer un état passé
  • Documentation technique et guide d’ajout de nouvelles sources

Outils

Ce que nous utilisons

Des technologies matures, documentées et faciles à recruter — pour que votre système reste maintenable même si nous n’y touchons plus.

SQL Server Azure Data Factory Azure Synapse Airbyte Python PostgreSQL Great Expectations
Toute notre pile technologique

Projet lié

Entrepôt de données pour une entreprise de services techniques

Services techniques · 75 employés · Laurentides

Un entrepôt alimenté quotidiennement à partir de trois sources, avec transformations versionnées, testées et lignage complet jusqu’à la ligne d’origine.

Lire le projet
1×/jour
de rafraîchissement garanti

Questions fréquentes

Ce qu’on nous demande le plus

Une question qui n’est pas ici ? Écrivez-nous : nous répondons dans la journée ouvrable.

Poser votre question
Nos données sont dans des fichiers Excel. Est-ce un problème ?

Non, et c’est un point de départ très fréquent. Nous les intégrons comme n’importe quelle autre source, avec validation à l’entrée pour attraper les erreurs de saisie. Souvent, l’objectif à moyen terme est de remplacer ces fichiers par une saisie applicative — mais ce n’est pas un préalable.

Faut-il un entrepôt de données ?

Pas systématiquement. Sous un certain volume et avec une source unique, interroger directement le système d’affaires suffit. L’entrepôt devient nécessaire dès qu’il faut croiser plusieurs sources, conserver l’historique ou éviter que les requêtes d’analyse ralentissent la production.

Combien coûte l’exploitation mensuelle ?

Pour une PME, généralement entre 100 $ et 600 $ par mois en infrastructure. Nous privilégions PostgreSQL sur une infrastructure canadienne plutôt que les entrepôts facturés à la requête, dont la facture devient difficile à prévoir.

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