Data Engineering
Pipelines de Données
Sans données de qualité, pas de Machine Learning performant. Le Data Engineering est le socle qui permet de collecter, transformer et rendre disponibles vos données pour l'analyse et l'IA. Chez NeuroVista, nous concevons des architectures de données modernes qui évoluent avec vos besoins : data lakes, data warehouses, pipelines ETL/ELT, et plateformes de data quality. Notre expertise couvre les technologies batch et streaming, les outils open source et les plateformes cloud managées. Nous ne nous contentons pas de déplacer des données : nous construisons des systèmes fiables, documentés et maintenables qui servent de fondation à vos initiatives data et IA.
Cas d'usage concrets
Accélération des requêtes analytiques après migration vers un data warehouse moderne
Fiabilité des pipelines de données grâce à l'orchestration et au monitoring
Réduction des coûts de stockage via partitioning et compression intelligents
Fraîcheur des données en quasi temps réel vs batch quotidien précédent
Sources de données intégrées dans un data lake unifié
Notre approche
Nous construisons des architectures de données durables et évolutives.
Audit & Cadrage
Cartographie de vos sources de données, analyse de la qualité existante, et identification des besoins analytiques. Définition de l'architecture cible et du plan de migration.
Proof of Concept (POC)
Mise en place d'un pipeline end-to-end sur un périmètre restreint. Validation des choix technologiques et des performances. Estimation des coûts à grande échelle.
MVP & Industrialisation
Déploiement de l'infrastructure data (data lake, warehouse), développement des pipelines, et mise en place des contrôles de qualité. Documentation et tests automatisés.
Production & Optimisation
Monitoring des pipelines, optimisation des performances et des coûts. Onboarding de nouvelles sources et cas d'usage. Formation des équipes data.
Livrables
Technologies clés
Questions fréquentes
Construisez votre socle data
Définissons ensemble l'architecture data qui soutiendra vos ambitions IA.
Planifier un audit data