Transformer les données brutes en données fiables
La plupart des organisations parviennent à collecter des données. Mais disposer de données exactes, stockées au bon endroit et exploitables pour la prise de décision, le reporting et l'IA, c'est une autre histoire.
//01 — Qu'est-ce que l'ingénierie des données ?
L'infrastructure qui rend les données exploitables.
L'ingénierie des données consiste à créer et à gérer les systèmes et les processus qui acheminent les données d'un point A à un point B, sous la forme adéquate, au bon moment et sans erreur.
Pensez par exemple à des pipelines qui extraient automatiquement les données de sources telles que votre ERP, votre boutique en ligne, votre CRM ou votre outil marketing, qui les nettoient et les transforment, puis les mettent à disposition dans un environnement centralisé sur lequel tout le monde peut travailler.
La différence avec une connexion entre systèmes réside dans l'approche. Une connexion permet aux données de circuler d'un système à l'autre. L'ingénierie des données, quant à elle, porte sur ce qui se passe ensuite : comment les données sont regroupées, structurées, stockées et mises à disposition pour l'analyse, le reporting ou la modélisation. Les deux approches sont complémentaires et, chez Factor Blue , nous mettons en œuvre les deux.
Une ingénierie des données bien menée aboutit à une source de données centrale unique – un entrepôt de données ou un « lakehouse » – où convergent toutes les informations pertinentes de votre organisation. Des données à jour, cohérentes et accessibles : pour votre équipe via des tableaux de bord, pour vos analystes de données via SQL, et pour vos modèles d’IA via des ensembles de données structurés.
Notre travail s'appuie sur un solide réseau de partenaires techniques, complété par des connaissances que nous développons et affinons en permanence dans les domaines du commerce électronique et de la technologie.
//02 — Que développons-nous ?
Des données brutes aux informations exploitables
Les quatre étapes d'un projet d'ingénierie des données.
Pipelines de données
Un pipeline de données est un processus automatisé qui extrait des données de sources diverses, les transforme et les rend disponibles dans un environnement centralisé. Nous développons des pipelines qui s'exécutent à intervalles réguliers ou réagissent en temps réel à des événements.
Entrepôt de données
Un entrepôt de données est le lieu de stockage central où les données provenant de tous vos systèmes sont regroupées, structurées et prêtes à être analysées. Nous travaillons avec des plateformes cloud telles que Snowflake, Google BigQuery et Azure Synapse, en fonction de votre échelle, de votre budget et de votre infrastructure existante.
Transformation
Les données brutes issues des sources sont rarement directement exploitables. Les champs portent des noms différents, les dates sont exprimées dans des formats variés, les commandes sont réparties dans trois tables qu'il faut fusionner. Nous mettons en place des couches de transformation à l'aide d'outils qui nettoient, enrichissent, normalisent et fusionnent les données.
Données prêtes pour l'IA
Les modèles d'IA, les analyses prédictives et l'apprentissage automatique ne fonctionnent correctement que si les données sous-jacentes sont propres, complètes et cohérentes. Nous structurons les environnements de données spécifiquement pour servir de base à l'IA : des ensembles de données bien modélisés, des données historiques pour l'entraînement et une infrastructure capable de traiter les nouvelles données.
Des marques ambitieuses nous font confiance
//04 — Factor Blue
Pourquoi choisir l'ingénierie des données chez Factor Blue?
De bout en bout : de la source à l'analyse
Nous construisons l'ensemble de la chaîne de données, depuis les intégrations jusqu'aux tableaux de bord et visualisations, en passant par l'ingénierie des données. Vous travaillez avec un seul partenaire qui maîtrise l'ensemble de la pile technologique.
Ingénieurs certifiés
Nos ingénieurs de données sont certifiés et travaillent quotidiennement sur des projets d'intégration pour des organisations très diverses. Ils connaissent les systèmes et leurs pièges.
Des lignes de communication directes, sans interférences
Vous communiquez directement avec les développeurs. Des retours honnêtes, des accords clairs et aucune mauvaise surprise par la suite.
Gestion après la mise en service
Un entrepôt de données que personne ne maintient se détériore. Les sources évoluent, les modèles de données s'étoffent, de nouveaux systèmes sont connectés. Grâce à Data Care, nous gérons l'environnement de données de manière structurée.
//05 — Avis des clients
Témoignages authentiques de clients
On ne choisit pas un nouveau partenaire technique à la légère. C'est pourquoi nous laissons nos clients et partenaires témoigner de la qualité de notre collaboration.
« Je suis extrêmement satisfait du savoir-faire technique et de l’esprit de solution de Factor Blue , ainsi que de la manière dont l’entreprise met en œuvre les fonctionnalités demandées dans le cadre d’un processus de développement continu. Je recommande vivement Factor Blue , en particulier dans le domaine du commerce B2B. »
« Nous travaillons ensemble depuis un certain temps déjà et ce que nous apprécions le plus, c’est leur implication. Lorsque nous rencontrons un défi, l’équipe est toujours prête à nous aider et à résoudre rapidement les problèmes. Nous avons davantage l’impression d’être dans un partenariat que d’avoir affaire à un simple fournisseur. Nous recommandons vivement Factor Blue à tous ceux qui recherchent un développeur Magento. »
« Nous travaillons avec Factor Blue depuis près de trois ans maintenant et en sommes très satisfaits. Nous apprécions particulièrement la communication directe, la réactivité face aux problèmes et les conseils avisés apportés pour résoudre les difficultés. De plus, l'approche personnalisée contribue au succès de notre collaboration. »
« L'équipe de Factor Blue a créé une boutique en ligne exceptionnelle, parfaitement adaptée à nos besoins. La phase de mise en œuvre et les ajustements nécessaires après la mise en ligne de la boutique ont été immédiatement pris en charge par l'équipe, qui nous a accordé, et continue de nous accorder, toute son attention en tant que client. »
« Chez Hypernode, nous collaborons avec Factor Blue depuis des années. C’est une équipe de professionnels hors pair avec laquelle nous, ainsi que nos clients communs, avons toujours beaucoup de plaisir à travailler. De véritables spécialistes du développement Magento. »
«Factor Blue excelle dans le développement et nous, dans le marketing en ligne. Deux disciplines qui se complètent pour assurer une croissance durable. Factor Blue met en œuvre les adaptations dont nous avons besoin avec un niveau d’excellence exceptionnel. Nous sommes très satisfaits de cette collaboration et recommandons donc volontiers Factor Blue à nos clients, nouveaux comme existants ! »
« Je trouve que la collaboration avec Factor Blue est très positive. C’est un partenaire fiable pour le développement de notre plateforme. Un plan clair, une équipe travailleuse et une communication agréable ! »
EXPLIQUEZ-NOUS VOTRE SITUATION
Nous sommes le service technique qui se réveille le matin en pensant à votre disponibilité, à vos performances et à votre prochaine étape. Pas en tant que sous-traitant. Pas en tant que fournisseur. Mais en tant que personnes qui ont tout autant à cœur votre réussite que vous-même.
C'est vous qui nous expliquez la situation ? Nous vous disons ce que nous constatons.
//07 — Notre méthode de travail
De la première prise de contact à la
plateforme de données opérationnelle
Découverte
Nous commençons par dresser un inventaire de toutes les sources pertinentes : de quels systèmes disposez-vous, quelles données contiennent-ils, quel est leur niveau de fiabilité et quel est votre objectif final ? Ces éléments déterminent l'architecture et l'ordre dans lequel nous procédons au développement.
Choix de l'architecture
Sur la base de l'analyse initiale, nous sélectionnons la plateforme cloud, l'architecture des pipelines et les outils de transformation. Nous expliquons notre choix : quel est le coût, quels sont les avantages, quelles sont les limites.
Création de pipelines et chargement des données
Nous mettons en place les pipelines qui extraient les données des sources et les chargent dans l'entrepôt de données. Étape par étape, source par source, afin que vous puissiez visualiser très tôt dans le processus des données exploitables dans l'environnement central.
Transformations
Nous mettons en place la couche de transformation qui convertit les données brutes en modèles de données exploitables. Des données propres, cohérentes et documentées. Des données fiables dans chaque rapport et chaque tableau de bord.
Validation, documentation et transfert
Avant la livraison, nous validons les données par rapport aux sources. Nous fournissons une documentation afin que votre équipe comprenne le fonctionnement de l'environnement et puisse en assurer la maintenance. Et nous vous mettons en relation avec Data Care si vous souhaitez bénéficier d'un accompagnement structurel en matière de gestion.
//08 — Foire aux questions
Foire aux questions
sur l'ingénierie des données
Foire aux questions. Vous ne trouvez pas votre question ? Nous nous ferons un plaisir d'y répondre personnellement.
01. Quelle est la différence entre l'ingénierie des données et l'analyse des données ?
L'ingénierie des données concerne l'infrastructure : la mise en place de pipelines, d'entrepôts de données et de couches de transformation qui rendent les données disponibles et fiables.
L'analyse des données, c'est ce qui vient ensuite : découvrir des schémas, identifier des tendances, étayer des décisions.
L'ingénierie des données est la base sans laquelle l'analyse n'est pas fiable. Un analyste de données travaillant avec des données de mauvaise qualité ou incomplètes tirera des conclusions erronées, quelle que soit la qualité de son analyse.
Factor Blue met en place la couche d’ingénierie ; vous effectuez l’analyse vous-même ou en collaboration avec nous via des tableaux de bord.
02. Quelle plateforme cloud est la mieux adaptée à un entrepôt de données ?
Il n’existe pas de solution universelle : tout dépend de votre infrastructure existante, de votre équipe, de votre échelle et de votre budget. Snowflake se distingue par sa flexibilité, sa facilité d’utilisation et son évolutivité ; il est très apprécié des entreprises de taille moyenne. Google BigQuery est une bonne solution si vous utilisez déjà l’environnement Google Cloud et que vous traitez de grands volumes de données.
Azure Synapse est le choix logique si vous disposez d’un environnement Microsoft comprenant Dynamics, Power BI et les services Azure.
Factor Blue travaille avec ces trois solutions et vous conseille en fonction de votre situation, et non en fonction de ses préférences.
03. Combien de temps faut-il pour mettre en place un entrepôt de données ?
Une première version fonctionnelle d’un entrepôt de données, avec un nombre limité de sources et des modèles de données de base, peut être mise en place en quatre à huit semaines.
Une plateforme entièrement configurée, comprenant plusieurs sources, une logique de transformation complexe et des modèles de données validés, nécessite entre trois et six mois. La rapidité du processus dépend principalement de la qualité et de la documentation des données sources : des sources propres et bien documentées accélèrent considérablement le processus.
Factor Blue travaille par itérations, ce qui vous permet de constater la valeur ajoutée dès le début du projet, et non pas seulement à la livraison.
04. Dois-je adapter mon environnement informatique existant pour me lancer dans l'ingénierie des données ?
Non. L'ingénierie des données fonctionne en parallèle de vos systèmes existants, et non à leur place. Votre ERP, votre boutique en ligne et votre CRM continuent de fonctionner exactement comme avant. Les pipelines de données extraient les données de ces sources via des API, des connexions à des bases de données ou l'échange de fichiers, puis les enregistrent dans un entrepôt de données distinct dans le cloud. Vos systèmes existants n’en ressentent aucun impact. Ce dont vous avez besoin, c’est d’un accès : des clés API, des droits de lecture sur les tables concernées ou une possibilité d’exportation.
05. Quand l'ingénierie des données est-elle utile et quand devient-elle trop lourde ?
L'ingénierie des données s'avère utile dès lors que vous disposez de plus de deux ou trois systèmes que vous souhaitez combiner à des fins de reporting ou d'analyse, ou dès que les exportations manuelles et les opérations sur Excel prennent trop de temps ou génèrent trop d'erreurs.
Pour une organisation disposant d’un seul système principal et ayant des besoins d’analyse limités, un entrepôt de données complet est souvent trop lourd ; une connexion directe à Power BI ou Looker Studio peut alors suffire.
Dès que vous avez affaire à plusieurs sources de données, à des données historiques que vous souhaitez conserver, à plusieurs équipes travaillant sur ces données ou à des applications d’IA que vous souhaitez développer, un entrepôt de données bien conçu vaut l’investissement.
