Data & IA
Services d'ingénierie des données
Posez les fondations data sur lesquelles votre entreprise pourra grandir : des pipelines fiables, des entrepôts de données bien modélisés et des données dignes de confiance. Une équipe menée par ses fondateurs les conçoit et les exploite, avec un ingénieur senior aux commandes.
Parler aux fondateursCe que vous apportent les services d'ingénierie des données d'Authect
Chaque rapport, chaque prévision et chaque fonctionnalité d'IA dépend de données qui arrivent à temps, au bon format et sans erreur. Nous concevons et construisons les systèmes qui le permettent, sur tout le cycle de vie des données : d'un audit honnête de l'existant à la stratégie et à l'architecture, puis aux pipelines, au stockage, aux contrôles qualité et à l'exploitation au quotidien.
La plupart de nos projets d'analytique, de business intelligence et de machine learning commencent par l'ingénierie des données, car ce sont les fondations qui déterminent jusqu'où le reste peut aller. Chaque projet est mené par un ingénieur senior, les fondateurs sont impliqués dès le premier atelier, et chaque pipeline et chaque entrepôt de données se trouvent sur vos comptes dès le premier jour.
Ce qui est inclus
Des services d'ingénierie des données sur tout le cycle de vie des données
Choisissez ce dont vous avez besoin aujourd'hui et ajoutez le reste au fil de votre croissance. Quel que soit votre point de départ, un ingénieur senior veille à la cohérence de l'ensemble de l'architecture.
Audit des données
Un examen de vos sources de données, de votre infrastructure, de vos outils, de vos règles et de vos processus à chaque étape du cycle de vie, avec une liste claire de ce qui fonctionne, de ce qui présente un risque et de ce qu'il faut corriger en priorité.
Stratégie data
Un plan pour gérer vos données comme un actif, avec une feuille de route qui vous mène de votre situation actuelle à celle que vous visez, priorisée selon la valeur et l'effort.
Découvrir le serviceGestion des données, BI et analyses
Des rapports et des tableaux de bord qui transforment les données brutes en réponses, construits sur des modèles auxquels vos équipes peuvent se fier et qu'elles peuvent explorer elles-mêmes.
Découvrir le serviceMonétisation des données
Tirer une nouvelle valeur des données que vous détenez, des produits et services plus intelligents jusqu'aux données que vous pouvez partager ou vendre de manière responsable.
DataOps
Gestion de versions, tests automatisés et livraison continue pour les pipelines et les modèles de données : les changements sont déployés rapidement, sans casser les rapports en aval.
Découvrir le serviceMigration des données et passage au cloud
Le transfert de données d'un fournisseur à un autre, ou d'entrepôts on-premise vers des plateformes cloud, avec des contrôles continus pour que rien ne soit perdu ni modifié en chemin.
Découvrir le serviceGouvernance et qualité des données
Des règles, des responsables désignés, des contrôles d'accès et des contrôles qualité automatisés qui gardent les données sécurisées, conformes et exploitables.
Entrepôts et lacs de données
Un stockage pensé selon l'usage de vos données, d'un entrepôt unique à un lakehouse qui réunit données structurées et non structurées.
Découvrir le serviceSolutions big data
Traitement distribué et streaming pour les jeux de données et les volumes d'événements qui dépassent les capacités d'une base de données classique.
Optimisation des performances
Identifier les goulets d'étranglement des requêtes, des pipelines et du stockage trop lents, puis les corriger pour réduire les temps d'exécution et les coûts cloud.
Donnez à vos équipes des données fiables, chaque matin.
Nous contacterAvantages
Les avantages des services d'ingénierie des données
- 01
Tirez davantage de vos données
Une fondation unique et bien organisée remplace les tableurs et les exports éparpillés : les données de toute l'entreprise peuvent enfin être réunies et analysées ensemble.
- 02
Décidez sur des faits
Quand les chiffres sont cohérents et à jour, la direction consacre ses réunions à décider, pas à débattre de qui a les bons chiffres.
- 03
Accompagnez la croissance sans tout refaire
Avec des pipelines et un stockage conçus pour monter en charge, vous ajoutez de nouveaux produits, marchés et sources de données sans reconstruire l'existant.
- 04
Des processus data efficaces
Des pipelines automatisés et supervisés remplacent les exports manuels et les scripts de nuit, ce qui réduit le temps de traitement et les heures que votre équipe passe à réparer les incidents.
- 05
Des données exactes et sécurisées
Contrôles qualité, responsabilités claires, contrôles d'accès et chiffrement protègent les informations sensibles et repèrent les problèmes avant que quiconque ne bâtisse un rapport dessus.
Notre méthode
Comment nous menons nos projets d'ingénierie des données
Cinq étapes vous mènent de sources éparpillées à une fondation qui fonctionne d'elle-même. Un fondateur et un ingénieur senior vous accompagnent à chaque étape, et vous voyez des résultats concrets très tôt, plutôt qu'une grande révélation à la fin.
Pourquoi Authect
Pourquoi choisir Authect pour l'ingénierie des données
- 01
De bout en bout
Nous prenons en charge tout le parcours, des systèmes sources aux tableaux de bord et aux modèles : les briques s'emboîtent et une seule équipe répond du résultat.
- 02
Adapté à votre secteur
Nous construisons chaque modèle de données autour du fonctionnement réel de votre entreprise et des règles qu'elle doit respecter, au lieu de la faire entrer dans un modèle générique.
- 03
Pensé pour ceux qui l'utilisent
Les données ne servent que si l'on peut s'en servir. Nous concevons les rapports et les produits data avec leurs utilisateurs, pour que les enseignements soient clairs et faciles à mettre en pratique.
- 04
À vous dès le premier jour
Le code, les pipelines et l'infrastructure as code se trouvent dans vos dépôts et vos comptes cloud, documentés pour que votre propre équipe puisse prendre le relais quand vous le souhaitez.
FAQ
FAQ sur l'ingénierie des données
Qu'est-ce que l'ingénierie des données ?
L'ingénierie des données (data engineering) consiste à concevoir, construire et exploiter les systèmes qui collectent, stockent, transforment et mettent à disposition les données d'une organisation. Elle couvre les pipelines qui extraient les données des systèmes sources, les entrepôts et lacs de données qui les stockent, ainsi que les contrôles qualité et la gouvernance qui les rendent fiables, pour que les analystes, les tableaux de bord et les modèles disposent toujours de données sûres.
Comment l'ingénierie des données soutient-elle la croissance de l'entreprise ?
La croissance apporte plus de systèmes, de clients et de données. Une bonne ingénierie des données permet à ces données supplémentaires de devenir rapidement utiles au lieu de s'accumuler en silos. Elle raccourcit le délai entre une question et sa réponse, rend le lancement de nouveaux projets d'analytique et d'IA moins coûteux, et garde un reporting cohérent à mesure que l'entreprise évolue.
Quelle différence entre ingénierie des données et data science ?
Les data engineers construisent et maintiennent l'infrastructure qui rend les données disponibles et fiables. Les data scientists utilisent ces données pour analyser, prédire et construire des modèles. Les deux travaillent en étroite collaboration et, en pratique, la plupart des projets de data science consacrent une grande part de leurs efforts à l'ingénierie des données.
Comment savoir si mon entreprise a besoin de services d'ingénierie des données ?
Les signes les plus courants : des rapports qui demandent des jours de préparation manuelle, des équipes qui ont des chiffres différents pour le même indicateur, des pipelines qui échouent sans prévenir, des requêtes lentes ou coûteuses, et des idées d'IA qui stagnent parce que les données ne sont pas prêtes. Si l'un de ces points vous parle, un court audit vous montrera par où commencer.
Quelles technologies sont généralement utilisées en ingénierie des données ?
Nous travaillons avec des entrepôts de données et des lakehouses cloud comme Snowflake, Databricks, BigQuery et Amazon Redshift, des outils de transformation comme dbt, des orchestrateurs comme Apache Airflow, le streaming avec Apache Kafka, Python et SQL, ainsi que les services data d'AWS, Microsoft Azure et Google Cloud. Nous recommandons ce qui convient à vos données, à votre équipe et à votre budget.
Que sont l'ETL et l'ELT ?
Les deux décrivent la façon dont les données passent des systèmes sources à un entrepôt de données. Avec l'ETL (extract, transform, load : extraire, transformer, charger), les données sont transformées avant d'être chargées. Avec l'ELT (extract, load, transform : extraire, charger, transformer), les données brutes sont d'abord chargées puis transformées dans l'entrepôt, ce qui convient aux plateformes cloud modernes et garde les données d'origine disponibles pour de nouveaux usages.
Quel est le lien entre ingénierie des données et migration vers le cloud ?
Le passage des données au cloud est souvent la première étape d'un projet d'ingénierie des données, et le meilleur moment pour corriger leur structure et leur qualité. Nous planifions la migration en même temps que l'architecture cible, pour ne pas simplement recopier les anciens problèmes sur une nouvelle plateforme.