001  Architecture & Intégration de données

La mise en place de data pipelines, en temps réel comme en batch, permet de traiter et acheminer efficacement les informations. Ces flux intègrent des données issues de multiples sources, qu’il s’agisse de systèmes métiers, d’objets IoT, d’APIs, d’ERP ou de CRM. Une gouvernance rigoureuse et une traçabilité complète assurent la fiabilité et la maîtrise de l’ensemble du cycle de vie des données.

002 Data Platforms & Cloud

La conception et le déploiement de Data Lakes et de Data Warehouses, sur des solutions telles que Snowflake, BigQuery, Redshift ou Synapse, permettent de structurer et valoriser les données à grande échelle. Ces architectures s’appuient sur des environnements cloud-native comme AWS, Azure ou GCP. Une attention particulière est portée à l’optimisation des coûts et des performances afin de garantir l’efficacité des plateformes analytiques.

003 Streaming & Temps réel

L’ingestion et le traitement de données massives s’appuient sur des technologies telles qu’Apache Kafka, Pulsar, Flink ou Spark Streaming. Ces solutions permettent la mise en place de pipelines event-driven favorisant la prise de décision en temps réel. Le monitoring et la résilience des flux en production garantissent la continuité de service et la fiabilité des traitements.

004 Qualité, Sécurité & Gouvernance

Le nettoyage, la normalisation et l’amélioration de la qualité des données constituent une étape essentielle pour garantir leur fiabilité. La sécurisation des environnements est assurée par le chiffrement, le masquage et une gestion rigoureuse des accès (IAM). Enfin, la mise en œuvre de catalogues et de politiques de gouvernance des données, incluant le RGPD, les data catalogs et le lineage, permet de structurer, tracer et protéger les actifs data de manière durable.