Data Engineering
Une infrastructure data fiable et scalable
Concevez des pipelines de données robustes, automatisez vos flux ETL et bâtissez une architecture data moderne capable de supporter la croissance de votre entreprise. Flowt, votre agence data engineering, vous accompagne de la conception au déploiement.
Qu'est-ce que le Data Engineering ?
Le data engineering est la discipline qui consiste à concevoir, construire et maintenir les systèmes de collecte, stockage, transformation et distribution des données. C'est le socle technique sans lequel aucune initiative data — business intelligence, data science ou IA — ne peut fonctionner correctement.
Chez Flowt, nos data engineers conçoivent des architectures data modernes (data lakehouse, data mesh) en s'appuyant sur les meilleurs outils du marché : Snowflake, dbt & Airflow, Spark et les services cloud natifs. Nous transformons vos données brutes en un actif stratégique fiable et exploitable.
Construire votre infrastructure data
Audit de l'existant & Architecture cible
Nous cartographions vos sources de données, évaluons la qualité de vos flux actuels et concevons l'architecture data cible. Chaque composant — ingestion, stockage, transformation, exposition — est dimensionné selon vos volumes et cas d'usage.
Construction des pipelines & Intégrations
Nos data engineers développent vos pipelines ETL/ELT, configurent les connecteurs vers vos sources (API, bases de données, fichiers, SaaS) et mettent en place les transformations nécessaires. Chaque pipeline est testé, documenté et versionné.
Monitoring, Optimisation & Transfert de compétences
Nous déployons un monitoring complet (alertes, data quality checks, observabilité) et optimisons les performances. Votre équipe est formée pour être autonome sur la maintenance et l'évolution de l'infrastructure.
Les gains d'un data engineering solide
Des données fiables, disponibles en temps réel
Une infrastructure data bien conçue garantit que vos données sont exactes, complètes et fraîches. Fini les exports manuels, les fichiers Excel qui circulent par email et les tableaux de bord qui affichent des chiffres contradictoires. Connectez vos données directement à vos outils de business intelligence.
Scalabilité et performance
Nos architectures sont conçues pour passer à l'échelle. Que vous traitiez 10 Go ou 10 To de données par jour, les pipelines data s'adaptent automatiquement grâce aux technologies cloud comme Snowflake, AWS et Google Cloud BigQuery.
Réduction des coûts d'infrastructure
En rationalisant vos flux de données et en adoptant des architectures modernes, vous éliminez les redondances, réduisez les coûts de stockage et optimisez la consommation de compute. Nos clients constatent en moyenne une réduction de 30 à 50 % de leurs coûts data.
Fondation pour l'IA et la Data Science
Toute initiative d'IA générative ou de data science repose sur des données de qualité. Le data engineering pose les bases techniques indispensables : données nettoyées, historisées, accessibles via des API et prêtes pour l'entraînement de modèles.
Solutions data engineering
Architecture Data Moderne (Lakehouse & Mesh)
- Data Lakehouse combinant la flexibilité du data lake et la rigueur du data warehouse
- Data Mesh pour les organisations décentralisées avec des domaines métier autonomes
- Déploiement sur AWS, Azure ou Google Cloud
- Gouvernance des données intégrée dès la conception (catalogue, lineage, qualité)
Pipelines ETL/ELT & Orchestration
- Ingestion temps réel et batch depuis toutes vos sources (API, BDD, fichiers, streaming)
- Transformations avec dbt pour un code SQL versionné, testé et documenté
- Orchestration avec Airflow pour des workflows complexes et résilients
- Data quality checks automatisés à chaque étape du pipeline
Migration & Modernisation Cloud
- Migration de bases on-premise vers Snowflake, BigQuery ou Redshift
- Refonte des pipelines legacy (SSIS, Talend, Informatica) vers des solutions modernes
- Stratégie de migration progressive sans interruption de service
- Optimisation des coûts cloud et mise en place du FinOps data
ROI du data engineering
de réduction du temps d'intégration des nouvelles sources de données
de taux de fiabilité des pipelines de données en production
de volume de données traitées à coût d'infrastructure constant
Cas clients
L’Oréal
Centralisation et fiabilisation des données digitales pour un pilotage performant de l’e-commerce
Ministère du Logement
Besoin d'une analyse fine et causale de l'impact socio-économique des plateformes de location courte durée sur le marché immobilier national.
Hess Automobile
Simplification et optimisation du pilotage financier
NOVAIR
Mise en place d'un pilotage consolidé et multi-pays
Appie
Optimisation du suivi commercial, amélioration de la réactivité aux variations de ventes
Pure
Démarrage d'activité, besoin d'une infrastructure data robuste et d'outils d'aide à la décision par l'IA pour l'analyse foncière et financière.
EDF
Surveillance centralisée des centrales nucléaires, optimisation et fiabilisation des données techniques d’équipements
Decathlon
Rationalisation des dashboards existants, fiabilisation des indicateurs qualité produit et valorisation de la voix du client.
BNP Paribas
Optimisation du reporting budgétaire, Amélioration de la fiabilité des données
FAQ
Quelle est la différence entre data engineering et data science ?
Le data engineering construit l'infrastructure qui collecte, transforme et stocke les données. La data science exploite ces données pour en extraire des insights et des prédictions. Le data engineer prépare le terrain, le data scientist y cultive la valeur. Les deux disciplines sont complémentaires et indissociables pour une stratégie data réussie.
Quels outils utilisez-vous pour le data engineering ?
Nous travaillons avec les outils leaders du marché : Snowflake et BigQuery pour le stockage, dbt pour les transformations et Airflow pour l'orchestration, Fivetran et Airbyte pour l'ingestion, et Spark pour le traitement distribué. Le choix dépend de vos contraintes techniques, de vos volumes et de votre cloud provider.
Combien coûte un projet de data engineering ?
Le coût dépend de la complexité de votre écosystème. Un projet de pipelines pour 5 à 10 sources coûte entre 20 000 et 50 000 euros. Une refonte complète d'architecture data se situe entre 50 000 et 200 000 euros. Nous proposons un audit gratuit pour dimensionner votre projet. Contactez-nous pour un devis.
Quelle est la durée d'un projet data engineering typique ?
Un projet de pipelines ciblé prend 4 à 8 semaines. Une refonte d'architecture complète nécessite 3 à 6 mois, avec une approche incrémentale : les premiers pipelines sont opérationnels dès les premières semaines, puis le périmètre s'étend progressivement. Nous livrons de la valeur rapidement tout en construisant pour le long terme.
Faut-il migrer vers le cloud pour faire du data engineering ?
Pas nécessairement, mais c'est fortement recommandé. Les solutions cloud (AWS, Azure, Google Cloud) offrent une scalabilité, une flexibilité et un rapport coût-performance impossibles à atteindre on-premise. Nous pouvons aussi travailler en mode hybride si vos contraintes réglementaires l'exigent.
Comment garantissez-vous la qualité des données ?
Nous intégrons la data quality à chaque étape : tests automatisés dans dbt, Great Expectations ou Soda pour valider la fraîcheur, la complétude et la cohérence des données. Des alertes sont configurées pour détecter toute anomalie en temps réel. Le data lineage permet de tracer l'origine de chaque donnée.
Pouvez-vous travailler avec nos équipes internes ?
Absolument. Nous intervenons en mode régie, forfait ou coaching selon vos besoins. Nos data engineers peuvent renforcer votre équipe existante, construire les fondations que votre équipe maintiendra ensuite, ou former vos développeurs aux pratiques de data engineering moderne. Découvrez nos cas clients pour des exemples concrets.
Qu'est-ce qu'un data lakehouse et pourquoi en ai-je besoin ?
Un data lakehouse combine le meilleur du data lake (stockage flexible et peu coûteux de données brutes) et du data warehouse (requêtes performantes et gouvernance). C'est l'architecture qui permet de supporter à la fois le reporting BI, la data science et l'IA depuis une source unique de vérité, réduisant la complexité et les coûts.
Comment migrer depuis des outils ETL legacy (SSIS, Talend) ?
Nous procédons par étapes : inventaire des flux existants, priorisation par criticité, migration progressive vers des outils modernes (dbt, Airflow) en parallèle des systèmes legacy, puis bascule une fois les nouveaux pipelines validés. Cette approche garantit zéro interruption de service et permet de moderniser sans risque.
Le data engineering est-il nécessaire avant de lancer un projet IA ?
Dans la grande majorité des cas, oui. Un modèle d'IA générative ou de scoring prédictif ne vaut que par la qualité des données qui l'alimentent. Le data engineering garantit que vos données sont propres, structurées et accessibles pour l'entraînement et l'inférence. Contactez-nous pour évaluer votre maturité data.