Data Analytics & BI

Pour transformer les données en décisions, il faut une stack capable d'ingérer, transformer, stocker et exposer — de manière fiable et à la vitesse à laquelle votre entreprise évolue réellement. Le kit 2026 est en grande partie sur étagère : warehouses cloud (Snowflake, BigQuery, Databricks, Redshift), pipelines ELT (dbt, Fivetran, Airbyte), orchestration (Airflow, Dagster, Prefect) et visualisation (Tableau, Power BI, Looker, Metabase, Superset).

Nous architectons, livrons et opérons cette stack pour PME et startups — en choisissant les composants adaptés à votre budget et à la taille de votre équipe, pas les plus chers. Les plateformes sur mesure ont encore du sens quand les outils standards ne sont pas assez flexibles ; voir comment une société de comptabilité suisse a construit la sienne avec nous.

Les dashboards transforment les lignes brutes en décisions. Nous les concevons sur l'outil qui convient à votre équipe — Tableau, Power BI, Looker, Metabase, Superset ou Google Looker Studio — et nous les ancrons dans un semantic layer (dbt Semantic Layer, Cube, LookML) pour que chaque graphique parle des mêmes définitions de revenus, churn et MRR.

Quel que soit l'outil, les dashboards que nous livrons incluent :

• connecteurs multi-sources (Excel, CSV, bases de données, APIs SaaS)
• accès web sécurisé avec permissions par rôle et row-level security
• rapports intégrables dans des portails et applications partenaires
• exploration en self-service pour que les non-spécialistes répondent à leurs propres questions

Pour les cas d'usage où les données d'hier ne suffisent pas, nous construisons des pipelines de streaming (Kafka, Flink, Snowflake streaming, ClickHouse) et des architectures lakehouse (Databricks, Iceberg, Delta Lake) afin que les systèmes analytiques et opérationnels partagent la même source de vérité.

Cela permet une détection de fraude qui réagit à la transaction suivante, des dashboards qui se rafraîchissent à l'arrivée des événements plutôt qu'en batch nocturne, et des flux de reverse-ETL (Hightouch, Census) qui réinjectent les insights analytiques dans Salesforce, HubSpot ou votre propre produit.

La recherche et le retrieval sont l'endroit où la donnée rencontre les utilisateurs. Pour les catalogues structurés (e-commerce, bibliothèques documentaires, wikis internes), nous construisons une recherche par mots-clés + facettes sur OpenSearch, Elasticsearch ou Meilisearch. Pour les cas sémantiques et RAG, nous ajoutons des bases vectorielles (pgvector, Qdrant, Weaviate, Pinecone) et les pipelines d'embedding qui les maintiennent à jour.

Notre moteur maison Sevtin propose une recherche plein-texte clé en main pour les catalogues e-commerce — il indexe automatiquement votre base produit et renvoie des résultats pertinents en moins d'une seconde, sans que votre équipe ait à monter une infrastructure de recherche from scratch.

Plus de détails sur notre page Conseil Data Analytics & BI.