Service / Data Stack

Système d'exploitation moderne des données

Préparez votre entreprise à l’IA : structurez votre data stack pour exploiter tout le potentiel de vos données.

Pipeline médaillon

Nous construisons et maintenons votre data stack moderne.

1

Bronze (Brut)

Ingestion brute avec conservation complète de l'historique. Traçabilité totale sans altération.

JSON
Parquet
Stockage Blob
2

Silver (propre)

Données nettoyées, dédupliquées et structurées. Application des règles métier.

dbt
Spark
Delta Lake
3

Gold (Agrégé)

Modèles dimensionnels prêts à l'emploi. KPI précalculés pour une latence minimale.

Prêt pour la BI
Star Schema
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Soufiane Taabani
Architecte data, Stratos
Point de vue

Une data stack performante ne se résume pas à une infrastructure : c'est le socle de toute initiative IA réussie. Sans données propres, accessibles et rigoureusement gouvernées, les modèles d'IA les plus sophistiqués ne généreront aucune valeur.

Cas d'usage les plus fréquents

Qualité et gouvernance des données

Mettre en place des systèmes de surveillance automatisés qui détectent les incohérences et les erreurs dans les données opérationnelles critiques.

Enrichissement des données

Enrichir les jeux de données internes avec des données de marché externes et des benchmarks sectoriels.

Intégration de données unifiée

Connectez vos CRM, ERP et systèmes financiers à un data warehouse ou data lake centralisé.

Architecture prête pour l'IA

Construisez une infrastructure de données capable de soutenir vos initiatives de machine learning : datasets d’entraînement propres et feature stores.

Gestion des données maîtresses (MDM)

Créez un système centralisé pour gérer les données de référence critiques à travers plusieurs systèmes.

Flux de données en temps réel

Déployez une infrastructure de streaming pour capturer et traiter en temps réel les événements issus de l’IoT et des applications.

Votre data stack est-elle prête pour l'IA ?

Assurez-vous que vos fondations data sont prêtes pour l'IA grâce à notre audit de data stack.

Cartographiez vos sources de données, vos pipelines et vos couches de stockage actuels.
Identifiez les problèmes de qualité des données qui freinent la performance des modèles d’IA.
Évaluez votre stack d’outils et la maturité de votre gouvernance.
Concevez votre architecture data cible moderne.
Élaborez une feuille de route priorisée vers l’AI-readiness.
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