La plupart des entreprises tech ne butent pas sur la quantité de données, mais sur leur disponibilité et leur fiabilité. Les données vivent dans une dizaine de systèmes, chaque équipe compte le chiffre d’affaires à sa façon, et le rapport qui arrive au conseil est un tableur recousu à la main. À ce moment-là, il ne s’agit plus d’un outil de plus mais d’une plateforme data : une fondation, maintenue des années, sur laquelle reposent l’analytique, le produit et les décisions.
D’après notre expérience, la difficulté n’est pas de choisir la technologie mais de la relier en un ensemble cohérent et de la maintenir à mesure que les données grandissent. Nous n’avons pas d’étude de cas de plateforme data pour une entreprise tech à notre portefeuille, et nous ne prétendrons pas le contraire. Ce que nous avons, ce sont des data engineers et des ingénieurs Big Data qui ont construit ailleurs des pipelines, des entrepôts et des couches de qualité, et que nous intégrons à votre projet.
Pourquoi une entreprise tech a-t-elle besoin d’une plateforme data ?
Une plateforme data n’est pas une base de données de plus. C’est la couche qui collecte les données de nombreuses sources, les organise et les sert depuis un endroit unique et digne de confiance. Sans elle, chaque équipe répond différemment à la même question et les analystes nettoient les données au lieu d’en tirer des conclusions. Avec elle, vous pouvez rapporter sur une seule version de la vérité et disposer d’une base pour ce qui était hors de portée : scoring, personnalisation, modèles prédictifs et, plus loin, une couche d’IA.
Comment construire les pipelines de données : ingestion batch et flux ?
Au cœur de la plateforme se trouvent les pipelines de données, les processus qui déplacent les données des sources vers l’endroit où l’on peut les exploiter. Ils se divisent en batch et en streaming, et le choix suit la fraîcheur exigée des données. Nous construisons en général les deux voies côte à côte :
- l’ingestion batch pour les données qu’il suffit de rafraîchir chaque heure ou chaque jour,
- le streaming pour les événements qui doivent atteindre la plateforme presque instantanément,
- une couche d’orchestration (par exemple Airflow) qui veille sur l’ordre, les dépendances et les relances,
- la gestion des erreurs et des retries, pour qu’un système indisponible ne fasse pas tomber tout le flux.
Un pipeline bien conçu est idempotent et observable : vous pouvez le relancer sans risque et, quand quelque chose casse, vous voyez immédiatement où.
Entrepôt ou lakehouse : que doit utiliser une plateforme data ?
Cette question revient sur presque chaque projet. Un entrepôt de données (par exemple Snowflake, BigQuery) excelle sur les données structurées et l’analytique SQL ; il est prévisible et simple. Un lakehouse (par exemple Databricks) associe un stockage bon marché pour les données brutes à la possibilité d’y calculer comme dans un entrepôt, et supporte mieux les données semi-structurées et les charges ML. Le choix est rarement binaire : nous recommandons donc souvent un entrepôt comme couche de service pour l’analytique, avec un lakehouse ou un data lake pour les données brutes et le ML. L’essentiel n’est pas de savoir quel logo l’emporte, mais que le modèle de données, les coûts et les compétences de l’équipe correspondent à l’échelle de l’entreprise, et nous vous aidons à trancher délibérément.
Qu’est-ce que l’analytics engineering et une couche d’indicateurs ?
Entre les données brutes et le tableau de bord se trouve une couche souvent sautée : l’analytics engineering. C’est là que les tables brutes deviennent des modèles de données avec des définitions claires, des tests et de la documentation, en général avec dbt, pour que la logique métier vive à un seul endroit au lieu de se disperser dans des dizaines de requêtes éparpillées dans les outils de BI. Par-dessus, on construit la couche d’indicateurs (couche sémantique), un endroit unique où « chiffre d’affaires », « utilisateur actif » ou « churn » ont chacun une seule définition, pour que deux équipes obtiennent le même chiffre à la même question. Pour une entreprise tech, c’est souvent un changement plus profond que l’entrepôt lui-même.
Comment surveiller la qualité des données sur la plateforme ?
Une plateforme data vaut ce que vaut la confiance dans les chiffres qui en sortent. C’est pourquoi nous traitons la qualité des données comme une couche distincte et mesurée. En pratique, nous câblons dans la plateforme :
- des tests de données (complétude, unicité, plages de valeurs, intégrité des clés),
- des contrats de données entre l’équipe produit et la plateforme, pour qu’un changement de source ne casse pas les rapports,
- un monitoring de la fraîcheur et des volumes qui alerte quand les données sont en retard ou que la moitié disparaît soudain,
- le data lineage, une carte des dépendances qui montre ce qui casse si vous modifiez une table donnée.
Résultat : le problème déclenche une alerte avant même que le rapport ne soit produit.
Comment gérer les accès, la conformité et les coûts de la plateforme ?
Plus la plateforme en fait, plus la gouvernance compte, c’est-à-dire qui a accès à quoi. Dès que les données personnelles et le RGPD entrent en jeu, une couche de contrôle des accès, de masquage des champs sensibles et d’audit n’est pas optionnelle : c’est le prix d’entrée.
Un sujet distinct, qui surprend souvent, est le coût. Un entrepôt ou un lakehouse cloud se facture à l’usage : une requête mal écrite ou un pipeline rafraîchi trop souvent peuvent faire grimper une facture que personne n’avait prévue. C’est pourquoi nous concevons la plateforme en pensant au FinOps dès le départ, afin qu’elle grandisse avec l’entreprise et non contre son budget.
Quand faut-il ajouter une couche d’IA à la plateforme ?
Une couche d’IA est le prolongement naturel d’une bonne plateforme data, mais elle n’a de sens qu’une fois la fondation stable. Un modèle prédictif ne vaut que les données qu’il reçoit : l’ordre « d’abord des données propres, ensuite l’IA » n’est pas une formalité. Notre compétence est ici réelle : au sein du groupe RITS, nos équipes IA/LLM/data travaillent sur l’IA, les LLM et les données, et le groupe a livré des projets avec GenAI, RAG et modèles de langage. Cela nous permet de concevoir la plateforme pour les futures charges d’IA dès le départ : feature store, vectorisation des données, pipelines d’entraînement et de service des modèles. Nous parlons de compétence, pas d’un déploiement IA sur étagère dans votre entreprise.
Quelles compétences apportons-nous à un projet de plateforme data ?
Le cœur est simple : nous fournissons les personnes qui construiront et maintiendront la plateforme data. Nous façonnons l’équipe autour de l’étape du projet, et non « au cas où », et vérifions les compétences avant le démarrage. Le plus souvent, nous pourvoyons ces rôles :
- un data engineer qui construit les pipelines, l’ingestion et les intégrations de sources,
- un analytics engineer qui porte les modèles de données, dbt et la couche d’indicateurs,
- un architecte data qui fixe la direction : entrepôt ou lakehouse, modèle de données, coûts,
- un spécialiste platform/DevOps (DataOps) qui veille sur l’infrastructure, la CI/CD et la fiabilité,
- en option, un ingénieur ML/IA dès que la couche modèle entre en jeu.
Une telle équipe peut s’intégrer à un département data existant ou prendre en charge une partie de la plateforme de bout en bout.
Comment procédons-nous chez RITS ?
Nous le faisons en tant que partenaire nearshore depuis la Pologne qui apporte des data engineers prêts, et non une présentation sur les données. Nous dotons le projet de data engineers et d’ingénieurs Big Data qui ont une expérience réelle des pipelines, des entrepôts et de la qualité des données, et nous fondons la couche d’IA sur la compétence du groupe RITS. Dans un fuseau horaire proche, nous rejoignons votre rythme de travail sans longue montée en charge.
Nous sommes honnêtes sur les limites : sans étude de cas de plateforme data pour une entreprise tech, nous vendons de la compétence et des personnes, pas la réussite de quelqu’un d’autre, et pour un décideur c’est un point de départ plus honnête qu’une référence retouchée.
Par où commencer la construction d’une plateforme data ?
Commencez par une question métier difficile à trancher aujourd’hui (par exemple « combien d’utilisateurs réellement actifs avons-nous, et combien coûte leur fidélisation »). Elle définit les données à collecter, la fraîcheur exigée et les définitions, donc l’architecture de la première version de la plateforme. Construisez étroit mais de bout en bout. La deuxième étape consiste à décider qui la construit : votre propre département, un renfort d’équipe ou une équipe dédiée. Nous avons exposé les différences entre ces modèles dans notre article sur les modèles de collaboration IT.
Vous construisez une plateforme data ou vous voulez remettre la vôtre en ordre ? Parlons-en - nous adapterons des data engineers et une architecture à vos données.