Architecture des Données & Conception de Plateformes

L’architecture de données définit comment vos données sont organisées, stockées, sécurisées et mises à disposition pour l’analyse et les produits. Elle couvre les modèles de données, les plateformes (entrepôt, data lake, outils cloud) et les flux qui déplacent et transforment l’information. Une bonne architecture rend les données fiables, rapides à interroger et prêtes pour l’analytics et l’IA.

Faites appel à un architecte quand les rapports deviennent lents ou contradictoires, que vos équipes passent trop de temps à bricoler des exports, ou que vous préparez un projet data/IA important. C’est particulièrement utile lors d’une migration vers le cloud, de la multiplication des sources de données, ou quand les problèmes de données ralentissent des décisions critiques.

Le coût dépend du volume de données, du nombre de sources et du niveau d’exigence (performance, conformité, haute disponibilité). Un cadrage ciblé pour quelques systèmes reste proche d’un petit projet de développement, tandis qu’une refonte complète d’écosystème ou un maillage de données représente un investissement plus important, mais généralement rentabilisé par les gains de temps et de fiabilité.

Vous recevez une cible d’architecture claire, des diagrammes, des choix technologiques argumentés, ainsi que des modèles de données et des bonnes pratiques de gouvernance. Selon le périmètre, nous livrons aussi des pipelines opérationnels, des tableaux de bord de qualité des données et une documentation concrète pour que vos équipes puissent exploiter et faire évoluer la plateforme.

Un premier socle moderne peut souvent être conçu et mis en place en quelques semaines, en se concentrant sur quelques cas d’usage prioritaires. Une transformation plus large, avec migration progressive, gouvernance et multiples domaines de données, se planifie plutôt sur plusieurs mois. Nous travaillons par étapes pour délivrer de la valeur dès les premiers incréments.

Nous combinons une vision stratégique et des mises en œuvre concrètes, en évitant les modèles théoriques impossibles à maintenir. Notre approche privilégie des choix technologiques pragmatiques, une forte automatisation, et une documentation exploitable. Nous travaillons avec vos équipes pour transférer les connaissances et aligner l’architecture sur vos enjeux métier réels, pas seulement sur les tendances du marché.

Le bon choix dépend de votre environnement cloud, de vos compétences internes et de vos contraintes de coût ou de gouvernance. Snowflake, BigQuery et Redshift sont tous matures ; nous comparons notamment le modèle de tarification, la facilité d’exploitation, l’écosystème d’outils et les besoins d’intégration. Souvent, l’architecture globale compte plus que la plateforme exacte.

Un data lakehouse combine la flexibilité d’un data lake avec la structure d’un entrepôt, permettant d’exploiter à la fois des données brutes et des modèles bien définis sur une même plateforme. C’est pertinent si vous avez des volumes importants, des cas d’usage variés (BI, data science, IA) et le besoin de limiter la duplication et la complexité des flux.

Le data mesh est une approche organisationnelle où chaque domaine métier gère ses propres produits de données, avec des standards communs. Il devient intéressant pour les grandes organisations avec plusieurs équipes data et de nombreux domaines. Pour des structures plus petites, une architecture centralisée bien gouvernée est souvent plus simple et tout aussi efficace.

Oui. Nous commençons par un inventaire des sources, des contraintes réglementaires et des usages actuels, puis définissons une stratégie par étapes : synchronisation, nettoyage, migration et bascule progressive. L’objectif est de limiter les interruptions, sécuriser les données sensibles et profiter rapidement des bénéfices du cloud sans perdre la continuité opérationnelle.

Nous intégrons la qualité et la gouvernance dès la conception : catalogues de données, règles de validation dans les pipelines, suivi des anomalies, et gestion fine des accès. Des indicateurs de santé des données sont partagés avec les équipes métier, et les responsabilités sont clarifiées pour que la qualité ne dépende pas uniquement de l’équipe technique.

ETL extrait, transforme puis charge les données ; ELT extrait et charge d’abord, puis applique les transformations directement dans la plateforme analytique. Avec les entrepôts cloud modernes, ELT est souvent privilégié pour sa flexibilité et ses performances, mais certaines contraintes d’intégration ou de conformité peuvent justifier un ETL plus classique sur certains flux.

Nous mettons en place une visibilité fine des coûts par usage, ajustons les tailles de ressources, différencions les niveaux de stockage selon la fraîcheur des données et limitons les recalculs inutiles. Des alertes et revues régulières permettent d’identifier les requêtes ou pipelines coûteux et d’ajuster l’architecture avant que les factures ne s’envolent.

Nous avons accompagné des clients SaaS, santé, services financiers, e‑commerce, immobilier, logistique, éducation et secteur associatif, entre autres. Au‑delà des spécificités réglementaires ou métiers, les enjeux se ressemblent : casser les silos, fiabiliser les chiffres, rendre les données accessibles et préparer le terrain pour l’analytics avancée et l’IA.

Après la mise en place, nous assurons une période d’accompagnement pour stabiliser la plateforme, transférer les connaissances et ajuster les premiers cas d’usage. Ensuite, vous pouvez soit opérer en autonomie, soit nous confier des évolutions ponctuelles ou un support récurrent. Dans tous les cas, vous restez propriétaire du code, des modèles et de l’infrastructure.