Plateforme & modélisation
Nous modélisons vos données dans Google BigQuery ou Microsoft Fabric pour que chaque rapport, chaque analyse et chaque assistant IA parte de la même base, avec des coûts que vous suivez et que vous maîtrisez.
Plateforme & modélisation
Des datamarts SQL organisés par métier (ventes, finance, supply…), avec des définitions d’indicateurs partagées.
Dataform sur BigQuery, ou Lakehouse et Warehouse dans Fabric : du SQL sous Git, testé et documenté.
Développement, recette et production, avec un processus de mise en production que vos équipes maîtrisent.
Partitionnement, clustering, requêtes optimisées et suivi de la consommation.
Documentation et formation : vos équipes font évoluer la plateforme sans dépendre de nous.
Plateforme & modélisation
Sources, usages, coûts actuels et indicateurs clés : nous partons des décisions à prendre, pas des données disponibles.
Un modèle cible par domaine, validé avec les métiers avant d’écrire la première ligne de SQL.
Transformations versionnées et testées, environnements séparés, premiers datamarts en production.
Partitionnement, clustering et revue des requêtes les plus coûteuses.
Documentation, formation de vos équipes et, si vous le souhaitez, un run mensuel.
Réalisations
Groupe medtech
Maison de joaillerie internationale
Plateforme & modélisation
En deux semaines, un état des lieux clair et une feuille de route chiffrée.
Modélisation, datamarts BigQuery ou Fabric, pipelines et optimisation des coûts.
Run plateforme et BI, releases, suivi des coûts et des capacités, support.
Plateforme & modélisation
Celui qui s’intègre le mieux à votre existant. Sur Google Cloud, BigQuery et Dataform s’imposent souvent ; si votre environnement est Microsoft et votre BI sur Power BI, Fabric simplifie la chaîne. Nous travaillons sur les deux et recommandons l’option la plus simple à maintenir pour vos équipes.
Souvent, oui. Les leviers habituels : partitionner et regrouper (clustering) les grandes tables, réécrire les requêtes qui lisent trop de données, et servir la BI depuis des datamarts pré-agrégés. Nous mesurons d’abord où part la consommation, puis nous priorisons.
Nous construisons les transformations, les datamarts et leur mise en production. Pour des ingestions massives ou du temps réel à grande échelle, nous travaillons avec vos équipes d’ingénierie de données ou vos outils d’intégration existants.
C’est un objectif dès le départ : du SQL versionné, des conventions de nommage, de la documentation et de la formation. Nous pouvons aussi assurer le run en abonnement le temps que vos équipes prennent le relais.
Par le Diagnostic Data & IA : en deux semaines, un état des lieux de votre plateforme et de vos coûts, et une feuille de route priorisée.
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Commençons par un diagnostic de votre plateforme et de vos coûts.