Vos données sont inexploitées ?
On les rend fiables et actionnables

Le data engineer construit l'infrastructure : il conçoit les pipelines d'ingestion, les transformations et le data warehouse pour que les données soient fiables, fraîches et accessibles. Le data scientist exploite ces données fiables pour entraîner des modèles prédictifs. Sans data engineering solide, les modèles de data science sont construits sur du sable — c'est pourquoi nous commençons toujours par poser les fondations data avant d'aller vers l'IA.

Un data lake sans structure devient vite un data swamp. L'architecture medallion (bronze → silver → gold) organise les données par niveau de maturité : bronze pour l'ingestion brute (append-only, immutable), silver pour les données nettoyées et conformées, gold pour les agrégats métier prêts à consommer. Chaque couche est testée indépendamment, le lineage est traçable de bout en bout, et on peut rejouer n'importe quelle transformation en cas d'incident.

C'est un des sujets les plus sous-estimés en data engineering. Nous implémentons des data contracts versionnés entre chaque producteur et consommateur de données. Quand une source change de schéma, la détection est automatique (schema checks à l'ingestion), le pipeline se met en pause proprement et alerte l'équipe — au lieu de propager silencieusement des données corrompues. Les migrations de schéma sont gérées comme du code : versionnées, testées et déployées progressivement.

La réponse dépend de votre SLA métier réel, pas de la hype. Si vos dashboards sont consultés une fois par jour, un batch quotidien avec Airflow et dbt suffit — et coûte 10× moins cher qu'une infra streaming. Le streaming (Kafka, Pub/Sub) se justifie quand le métier a besoin de données à la minute : détection de fraude, pricing dynamique, alertes temps réel. Nous concevons souvent des architectures hybrides : batch pour l'analytique, streaming pour les cas critiques.

Un premier pipeline pilote de bout en bout (ingestion → transformation → warehouse → exposition) démarre à 30 000 €. Une plateforme data complète avec multiples sources, orchestration, data quality et observabilité se situe entre 80 000 et 200 000 € selon la complexité. À cela s'ajoutent les coûts cloud récurrents (stockage + compute) que nous optimisons dès la conception — partitioning, clustering, warehouse auto-scaling — pour éviter les mauvaises surprises sur la facture.