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Data & Analytics
Vos données, enfin au service de vos décisions.
KANTEEK
Data & Analytics
Les données d’une entreprise peuvent être réparties entre les caisses, le CRM, les outils métier et les fichiers. Avant de construire un tableau de bord, il faut vérifier leur qualité, définir les indicateurs et préciser qui peut y accéder.
Kanteek construit des plateformes data documentées : pipelines ETL/ELT, entrepôts de données et tableaux de bord. Le périmètre, la fréquence de mise à jour et les règles de gouvernance sont définis selon les besoins des équipes.
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
Commerce · exemple illustratif
Rassembler les données de vente
Une plateforme peut rapprocher les données des caisses, du commerce en ligne et des stocks pour construire des indicateurs cohérents. La qualité des sources et la fréquence de mise à jour sont contrôlées avant diffusion.
Exemple illustratif · indicateurs à valider
Services financiers · exemple illustratif
Analyser les signaux de fraude
Un flux de données peut produire des indicateurs d’anomalie et transmettre les alertes aux analystes. Les seuils, les erreurs et le délai de traitement sont évalués sur des données autorisées ; la décision suit les règles définies avec l’équipe.
Exemple illustratif · précision et délai à mesurer
Industrie · exemple illustratif
Suivre les opérations d’un atelier
Un tableau de bord peut réunir des données de production et de maintenance pour suivre les arrêts et les anomalies. Les définitions des indicateurs et leur fiabilité sont validées avec les équipes métier.
Exemple illustratif · impact à mesurer
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
01Par 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.
02Quel 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.
03Stockage 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.
04Comment 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.
05Quel coût pour une data platform ?
Pour une PME : 5-20k€ de setup + 500-2000€/mois. Pour une ETI : 30-80k€ + 3-15k€/mois.
06Combien de temps pour voir les premiers résultats ?
Premier dashboard utile : 4-6 semaines. Plateforme complète : 3-6 mois. Nous travaillons en sprints courts.
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