Data & Analytics
Vos données, enfin au service de vos décisions.
Vous avez sûrement déjà dit : « on a les données mais on ne sait pas quoi en faire ». C'est normal, 90% des entreprises sont dans ce cas. Les données sont là, mais éparpillées, mal modélisées, invisibles à ceux qui devraient les voir.
Nous construisons des plateformes data robustes, documentées et gouvernées : pipelines ETL/ELT, data warehouses, dashboards en libre-service. L'objectif : que chaque décideur ait la bonne donnée au bon moment.
Ce que nous mettons en place
- Pipelines ETL/ELT
- Ingestion depuis vos CRM, ERP, apps SaaS, bases SQL, fichiers plats. Apache Airflow, dbt, Fivetran, Meltano.
- Data warehouse
- Modélisation dimensionnelle ou Data Vault. Snowflake, BigQuery, Databricks ou ClickHouse selon vos volumes.
- Dashboards métier
- Tableaux de bord en libre-service pour direction, commerciaux, opérations. Metabase, Looker Studio, Power BI, Tableau.
- Analytics temps réel
- Streaming avec Kafka + ClickHouse pour des dashboards à la seconde. Détection d'anomalies en live.
- Data quality & catalog
- Tests Great Expectations, monitoring de qualité, catalogue de données (DataHub, Amundsen). Chaque table a un propriétaire.
- Gouvernance & conformité
- Anonymisation, pseudonymisation, contrôle d'accès fin, traçabilité RGPD et CNDP (loi 09-08 au Maroc).
Cas d'usage concrets
-
Retail · 40 magasins
Vue 360° des ventes
Fusion caisses, e-commerce, marketplaces, stocks. Dashboard direction consultable chaque matin en 3 clics.
80% décisions data-driven
-
Fintech
Scoring de fraude temps réel
Kafka + ClickHouse scorent chaque transaction en < 50ms. Escalade aux analystes au-delà d'un seuil.
-73% fraudes
-
Industrie
Tableau de bord usine
Capteurs IoT → Kafka → dashboard temps réel pour l'équipe maintenance. Détection d'arrêts prédictive.
+22% OEE
Comment nous travaillons
-
01
Audit data
Inventaire des sources, cartographie des KPIs business, identification des trous.
-
02
Architecture & POC
Conception du data platform, POC sur 1 à 2 cas d'usage concrets en 4 semaines.
-
03
Industrialisation
Mise en place des pipelines, modélisation du DWH, dashboards, documentation.
-
04
Adoption & évolution
Formation analysts et business. Revue trimestrielle des usages. Nouveaux dashboards au fil de l'eau.
Notre stack data
Snowflake, BigQuery, Databricks, ClickHouse, Apache Airflow, dbt, Kafka, Apache Spark, Metabase, Looker Studio, Power BI, Tableau, DataHub.
Questions fréquentes
Par où commencer quand on part de zéro ?
Par 1 à 3 KPIs business critiques. On identifie les sources, on fait un MVP data platform sur ces KPIs en 6-8 semaines, on diffuse les dashboards. Puis on étend.
Quel outil de BI recommandez-vous ?
Metabase pour démarrer (open-source, gratuit, simple). Looker Studio si vous êtes sur GCP. Power BI si votre entreprise est Microsoft. Tableau pour les cas très exigeants en visualisation.
Stockage on-premise ou cloud ?
Cloud par défaut (Snowflake, BigQuery) pour la simplicité, l'élasticité et le coût. On-premise ou cloud souverain si vous avez des contraintes réglementaires fortes.
Comment gérez-vous la conformité RGPD / CNDP ?
Anonymisation / pseudonymisation des données sensibles dès l'ingestion, contrôle d'accès fin par rôle, traçabilité des accès, DPA signé avec chaque sous-traitant.
Quel coût pour une data platform ?
Pour une PME : 5-20k€ de setup + 500-2000€/mois. Pour une ETI : 30-80k€ + 3-15k€/mois.
Combien de temps pour voir les premiers résultats ?
Premier dashboard utile : 4-6 semaines. Plateforme complète : 3-6 mois. Nous travaillons en sprints courts.
Services complémentaires
Voir tous nos servicesRessources utiles
Vos données sont riches. Exploitons-les.
Dites-nous quels KPIs vous rêvez de voir tous les matins. On vous montre comment en 24h.