Data engineering pour projets AI
Aucun modèle AI n'est meilleur que les données qui l'alimentent. Nous construisons des data platforms modernes — data lake, warehouse, pipelines de streaming — avec gouvernance, quality et lineage, pour que chaque décision AI repose sur un terrain solide et traçable.
Pipelines de données optimisés pour alimenter vos modèles AI avec qualité, rapidité et gouvernance.
Cas d'usage
- Data platform multi-source pour groupes corporate
- Customer Data Platform (CDP) custom
- Real-time analytics pour e-commerce
- Feature store pour équipes de data science
- Reverse ETL vers CRM et outils marketing
Avantages mesurables
- Données fiables et opportunes
- Réduction des coûts cloud avec des architectures optimisées
- Self-service analytics pour les utilisateurs business
- Compliance GDPR et gouvernance by-design
Détails techniques
Storage
- Snowflake, BigQuery, Databricks
- Data lake sur S3/GCS avec Iceberg/Delta
- PostgreSQL, ClickHouse pour analytics
- Lakehouse architecture
Ingestion & transformation
- Airbyte, Fivetran pour connecteurs SaaS
- dbt pour transformations SQL versionnées
- Apache Spark pour batch
- Kafka + Flink pour streaming
Quality & governance
- Great Expectations pour data quality
- dbt tests + alerting
- Catalog: DataHub, Atlan, OpenMetadata
- Lineage end-to-end automatique
Orchestrazione
- Apache Airflow, Prefect, Dagster
- Schedule + event-driven triggers
- Retry, backfill, SLA monitoring
- Observability complète
FAQ
Puis-je commencer sans un data warehouse ?
Oui, mais c'est la première étape que nous conseillons. Nous construisons des data foundations avec Snowflake/BigQuery/Databricks évolutives dès le départ.
Que signifie data lineage ?
C'est la carte qui trace chaque donnée de la source jusqu'au rapport final. Indispensable pour l'audit, le debug et la compliance.
Combien coûte une data platform ?
Les tarifs s'étendent de setups de base (~15k€) à des plateformes enterprise avec des centaines de pipelines. Le coût cloud est séparé et géré à la consommation.