01
Pipelines ETL/ELT
Ingestion depuis vos CRM, ERP, apps SaaS, bases SQL, fichiers plats. Apache Airflow, dbt, Fivetran, Meltano.
Service Data & Analytics
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
02
Data warehouse
Modélisation dimensionnelle ou Data Vault. Snowflake, BigQuery, Databricks ou ClickHouse selon vos volumes.
03
Dashboards métier
Tableaux de bord en libre-service pour direction, commerciaux, opérations. Metabase, Looker Studio, Power BI, Tableau.
04
Analytics temps réel
Streaming avec Kafka + ClickHouse pour des dashboards à la seconde. Détection d'anomalies en live.
05
Data quality & catalog
Tests Great Expectations, monitoring de qualité, catalogue de données (DataHub, Amundsen). Chaque table a un propriétaire.
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Gouvernance & conformité
Anonymisation, pseudonymisation, contrôle d'accès fin, traçabilité RGPD et CNDP (loi 09-08 au Maroc).
Cas d'usage concrets
Vue 360° des ventes
Fusion caisses, e-commerce, marketplaces, stocks. Dashboard direction consultable chaque matin en 3 clics.
80% décisions data-driven
Scoring de fraude temps réel
Kafka + ClickHouse scorent chaque transaction en < 50ms. Escalade aux analystes au-delà d'un seuil.
-73% fraudes
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.
Vos données sont riches. Exploitons-les.
Dites-nous quels KPIs vous rêvez de voir tous les matins. On vous montre comment en 24h.