Les entreprises ne manquent pas de données — il leur manque un endroit fiable.
Des données dispersées entre ERP, CRM, feuilles de calcul et outils SaaS obligent les équipes à rapprocher les chiffres à la main — et minent la confiance dans chaque rapport. Nous corrigeons cela à la base : une intégration de données robuste et des pipelines ETL/ELT qui consolident chaque source dans un entrepôt de données centralisé et gouverné.
Le résultat : une plateforme modélisée et documentée que vos analystes et dirigeants peuvent exploiter en libre-service — avec SQL, Power BI ou l’outil de leur choix — en sachant que les chiffres concordent avec une source unique de vérité.
Quatre étapes, de la source brute au rapport fiable.
Connecter chaque source
Une couche d’intégration unique pour bases de données, applications SaaS, fichiers et API — fini les exports manuels.
Transformer avec ETL / ELT
Extraire, nettoyer, transformer et charger selon un calendrier — entièrement surveillé et versionné.
Centraliser l’entrepôt
Un foyer unique et gouverné pour toutes vos données — infonuagique, évolutif, bâti sur la plateforme de votre choix.
Servir des analyses fiables
Une couche sémantique modélisée en libre-service — une seule version des chiffres, partout.
Bâti sur les plateformes de données de confiance.
Nous sommes flexibles et certifiés sur la pile de données Microsoft — et tout aussi à l’aise sur BigQuery, Snowflake ou Databricks.
Des pipelines fonctionnels en semaines, pas en trimestres.
Découvrir
Nous cartographions vos sources, volumes, SLA et les décisions que la plateforme doit soutenir.
Concevoir
Un plan chiffré : entrepôt cible, conception des pipelines, approche de modélisation et gouvernance.
Construire
Nous livrons par incréments serrés — premiers pipelines en production en quelques semaines.
Exploiter
Surveillance, optimisation et transfert de connaissances pour une plateforme durable.
L’ingénierie de données, expliquée simplement.
Quelle est la différence entre ETL et ELT, et lequel utilisez-vous ?
L’ETL transforme les données avant de les charger dans l’entrepôt ; l’ELT charge d’abord les données brutes puis les transforme dans un entrepôt infonuagique capable d’augmenter la puissance de calcul à la demande. Nous utilisons celui qui convient à votre plateforme et à votre charge — généralement l’ELT sur Microsoft Fabric, BigQuery, Snowflake ou Databricks, et l’ETL lorsque la gouvernance ou les sources l’exigent.
Quels systèmes sources pouvez-vous intégrer ?
Bases de données (SQL Server, Oracle, PostgreSQL, MySQL), applications SaaS (Salesforce, SAP, Dynamics, HubSpot), fichiers (Excel, CSV, Parquet) et API REST/GraphQL. Si un système contient des données utiles à votre entreprise, nous pouvons les acheminer vers un entrepôt unique et gouverné.
Comment garantissez-vous la fiabilité des données ?
Chaque pipeline est versionné, surveillé et testé. Nous ajoutons des contrôles de qualité, la traçabilité et une couche sémantique modélisée afin que les chiffres de vos rapports concordent avec une source unique de vérité — et vous voyez exactement d’où provient chaque valeur.
Devons-nous migrer vers un entrepôt précis ?
Non. Nous sommes flexibles et bâtissons vers la destination de votre choix — Microsoft Fabric et OneLake, Azure Synapse, Google BigQuery, Snowflake ou Databricks — en optimisant le coût, la gouvernance et les outils que votre équipe utilise déjà.
Prêt à unifier vos données ?
Réservez une consultation gratuite de 30 minutes avec un ingénieur de données chevronné — un point de vue clair sur votre pipeline et votre entrepôt, sans argumentaire de vente.