⚡ Ingénierie des données
Pipelines robustes & scalables
Conception, déploiement et monitoring de pipelines ETL/ELT pour centraliser et transformer vos données en temps réel. De la source au rapport en quelques secondes.
Pipeline en cours
LIVE
► airflow dags trigger pipeline_prod
Ingesting 2.4M records...
dbt run --models staging+
✓ 47 models completed in 43s
Loading to Snowflake...
✓ Pipeline completed successfully
Architecture
Quel type de pipeline ?
ETL — Extract Transform Load
Les données sont transformées avant d'être chargées. Idéal pour des entrepôts avec des schémas stricts et des règles métier complexes.
ELT — Extract Load Transform
Les données brutes sont d'abord chargées, puis transformées dans l'entrepôt (dbt). Parfait pour Snowflake, BigQuery et Redshift.
Streaming temps réel
Kafka, Flink ou Spark Streaming pour les cas nécessitant une latence sub-seconde : fraude, alertes, dashboards live.
Batch + Micro-batch
Orchestré par Airflow ou Prefect pour les charges planifiées (nuit, heure) avec reprise sur erreur et dépendances.
Bonne pratique
Architecture Medallion
Une stratification des données en couches de plus en plus raffinées, du brut à l'analytique.
1
Sources
ERP, CRM, API, fichiers CSV — toutes vos sources de données
2
Bronze
Données brutes ingérées telles quelles — aucune transformation
3
Silver
Données nettoyées, déduplicées et validées — prêtes pour l'analyse
4
Gold
Données agrégées et modélisées pour les KPIs et les tableaux de bord
5
Consommation
BI, ML, rapports — vos équipes accèdent aux données métier
En production
Un pipeline en action
Monitoring continu, alertes automatiques et reprise sur erreur. Vos pipelines tournent pendant que vous dormez.
[$] airflow trigger_dag --dag_id etl_clients
INFO Starting run 2026-06-08T02:15:00
INFO Ingesting Salesforce → Bronze layer...
✓ 847,293 records loaded
INFO Running dbt models (Silver)...
✓ 32 models, 0 errors, 0 warnings
INFO Aggregating KPIs (Gold layer)...
✓ Dashboard updated — 14 tables refreshed
⏱ Total: 2m 43s | SLA: 5m ✓
Stack
Notre stack data engineering
Apache Spark
Apache Kafka
Airflow
dbt
Fivetran
Stitch
Databricks
Snowflake
BigQuery
AWS Glue
Azure Data Factory
Prefect
Great Expectations
dlt
PostgreSQL
Cas réels
Cas d'utilisation
E-commerce
Centralisation multi-sources
Pipeline unifiant ERP Sage, CRM HubSpot et boutique WooCommerce vers un Data Warehouse Snowflake — rapports en 2 minutes au lieu de 3 heures.
Finance
Reporting temps réel
Streaming Kafka des transactions bancaires avec alertes automatiques. Détection d'anomalies en < 500ms.
Entreprise
Migration vers le cloud
Migration d'un datawarehouse Oracle on-premise vers BigQuery avec zéro downtime et rollback automatique.