Data engineering et pipelines
Quelqu’un chez vous exporte encore un fichier à la main chaque semaine pour que le reporting fonctionne. Un chargement échoue en silence et vos équipes le découvrent sur un chiffre faux. Vous ajoutez une source de données et l’intégration demande de réécrire l’existant. Vos traitements s’allongent à mesure que l’historique grossit.
Chaque nuit, les ventes de la veille sont chargées dans l’entrepôt.
Le travail qui amène vos données de leurs systèmes d’origine jusqu’à l’entrepôt, chaque jour, sans intervention humaine. Un pipeline lit une source, transforme les données au format attendu, les charge, et signale ce qui a échoué. C’est la plomberie du reporting : invisible quand elle fonctionne, bloquante quand elle s’arrête.
Nous écrivons les pipelines comme du code, versionné dans votre dépôt, pour qu’une transformation soit relisible et qu’un changement se relise en revue. Nous chargeons par incréments plutôt qu’en repartant de zéro, et nous rendons chaque exécution rejouable : un incident se répare en relançant, pas en reconstruisant. Nous plaçons les contrôles sur les données au moment du chargement, et l’échec devient une alerte plutôt qu’un chiffre faux. Vous obtenez les pipelines, leur ordonnancement, leur supervision et leur documentation.
Étape de calcul et restitution, une fois l’architecture cible arrêtée et les référentiels définis. Les pipelines appliquent les règles décidées en amont, ils ne les inventent pas.
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