Capacité d’ingénierie
Données & Analytique
Des plateformes de données de production — ingestion, entreposage, modélisation et analytique opérationnelle conçues sous gouvernance et qualité continue.
02 — Pratique d’ingénierie
Comment nous la concevons.
Une plateforme de données se juge à un seul critère : les opérateurs font-ils confiance à ce qu’elle leur dit. Nous concevons les plateformes de données par rapport à ce critère — ingérer, transformer, modéliser et servir sous des garanties continues de qualité, de traçabilité et de fraîcheur sur lesquelles le modèle opérationnel peut se planifier.
Notre pratique couvre les architectures lakehouse et entrepôt sur Snowflake, BigQuery, Databricks et Postgres. Chaque produit de données est modélisé par rapport aux décisions qu’il éclaire, contractualisé à l’interface, versionné dans le temps et instrumenté pour les SLA opérationnels dont dépendent les consommateurs en aval.
Nous concevons la surface opérationnelle — catalogue, traçabilité, qualité, contrôles d’accès — comme une infrastructure de premier rang, et non comme une réflexion après coup. Le résultat est un plan de données sur lequel l’entreprise peut se planifier, avec la piste d’audit qu’exige la conformité et la fiabilité que requièrent les opérations.
03 — Surface d’ingénierie
Les technologies derrière cette capacité.
Une sélection des plateformes, frameworks et outils avec lesquels nos principaux conçoivent dans les missions en production.
Storage & Compute
- Snowflake
- BigQuery
- Databricks
- PostgreSQL
- Apache Iceberg
Pipelines & Modeling
- dbt
- Airflow
- Dagster
- Kafka / Debezium
- Fivetran
Governance & Quality
- Great Expectations
- OpenLineage
- DataHub
- Monte Carlo
- Unity Catalog
Engager cette capacité
Cadrez cette capacité au regard de votre modèle opérationnel.
Les cadrages sont définis sous cinq jours ouvrés et pilotés par un architecte senior.
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