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Data

Data & Analytics

Gouvernance, architecture, pipelines, data products — on structure vos données pour qu'elles servent vos décisions métier et alimentent vos cas d'usage IA. Pas juste vos reportings.

Durée

3-6 mois

Équipe

2-3 consultants

Budget indicatif

80-200K€

Notre Méthode Nobori appliquée à la data — partir des décisions, structurer, industrialiser, transférer — permet à nos clients de prendre de meilleures décisions plus vite. La data n'est plus un sujet IT — c'est un levier métier que leurs équipes maîtrisent.

2.5 M€

Économies identifiées (BNP Paribas CIB)

< 8 sem.

De l'audit aux premiers data products en production

1 000 tx/s

Analyse temps réel avec croisement sur 6 To d'historique (Intermarché)

LE CONSTAT

Vos données existent. Leur valeur, pas encore.

Les données sont partout dans votre organisation. Mais entre les silos, la qualité incertaine, les pipelines bricolés et les dashboards que personne ne regarde, elles ne servent pas ceux qui en ont besoin. Le COMEX veut des décisions data-driven et de l'IA partout — mais sans données fiables et gouvernées, aucun modèle ne tient. Ce n'est pas un problème de volume, c'est un problème de structure.

Guillaume Herman

Votre interlocuteur

"La data, c'est ce qui éclaire vos décisions, alimente vos modèles IA et structure votre SI. Mal gouvernée, tout s'effondre. Bien construite, elle devient votre avantage concurrentiel."

Guillaume Herman

Lead Data

Notre approche

Étape 1

Partir des décisions, pas des données

Quelles décisions vos équipes prennent-elles à l'instinct faute de données fiables ? On commence par là — pas par un inventaire exhaustif de vos sources.

Étape 2

Structurer une trajectoire, pas un schéma cible

Gouvernance, qualité, architecture : on construit par étapes, en fonction de votre maturité réelle. Chaque sprint livre de la valeur, pas juste de la plomberie.

Étape 3

Industrialiser pour que ça tienne

Pipelines testés, orchestrés, monitorés. On livre des flux de données qui tournent en production — pas des prototypes qui cassent au premier pic de charge.

Étape 4

Rendre vos équipes maîtres de leurs données

On ne construit pas une dépendance. On livre des data products utiles, on forme vos équipes, et on part quand elles sont autonomes.

Technologies & outils

Databricks Databricks
Snowflake Snowflake
dbt dbt
Apache Kafka Apache Kafka
Apache Spark Apache Spark
Airflow Airflow
Power BI Power BI
Elasticsearch Elasticsearch
PostgreSQL PostgreSQL
BigQuery BigQuery
Redshift Redshift
Tableau Tableau

Certifications de l'équipe

Databricks Certified Data Engineer AssociateSnowflake SnowPro Core CertificationGoogle Cloud Professional Data EngineerAWS Data Analytics Specialty

Expertises complémentaires

Combinez nos expertises pour maximiser l'impact

Accompagnement IA & GenAI

Vos données structurées deviennent le carburant de vos cas d'usage IA et GenAI.

Découvrir

Architecture & Modernisation SI

Intégrer la plateforme data dans votre trajectoire SI globale.

Découvrir

Nos engagements sur cette offre

Chaque sprint produit un résultat visible par les métiers — pas juste un pipeline de plus dans le backlog technique.

Qualité non négociable

tests automatisés, monitoring et alerting dès le premier flux. Pas de données en production sans filet de sécurité.

Data-readiness IA

on structure vos données pour qu'elles soient exploitables par vos futurs cas d'usage IA, pas juste pour le reporting d'aujourd'hui.

Le transfert de compétences commence au sprint 1. Vos équipes progressent en construisant avec nous — pas en regardant.

Ce que disent nos clients

On avait des données partout et des réponses nulle part. Nobori a commencé par comprendre nos vrais besoins métier avant de toucher à la technique. En quatre mois, nos équipes avaient des data products utilisables au quotidien. Ce qui m'a convaincu, c'est qu'ils ont formé nos data engineers au fur et à mesure — aujourd'hui la plateforme vit sans eux.
C

Camille Rousseau

Chief Data Officer

Maisons du Monde

Questions fréquentes

Data lake, data warehouse ou data lakehouse : que choisir ?
Le choix dépend de vos use cases. Le data warehouse (Snowflake, BigQuery) convient pour le BI et l'analytics structuré. Le data lakehouse (Databricks) est pertinent si vous combinez analytics et ML sur des données variées. Nous évitons le data lake brut sans gouvernance — c'est le meilleur moyen de créer un data swamp.

Comment garantir la qualité des données dans la durée ?
Nous mettons en place des tests automatisés à chaque étape du pipeline (great_expectations, dbt tests), un monitoring de la fraîcheur et de la complétude des données, et des alertes en cas d'anomalie. La gouvernance — data owners, SLA par dataset, processus de remédiation — complète le dispositif technique.

Faut-il une équipe data dédiée pour maintenir la plateforme ?
Oui, une plateforme data nécessite une équipe dédiée, mais la taille dépend de votre ambition. Nous dimensionnons l'architecture pour être maintenable par 2 à 3 data engineers au démarrage. Notre transfert de compétences inclut une formation complète sur la stack et les runbooks opérationnels.

Comment prioriser les use cases data quand tout le monde en veut ?
Nous utilisons une matrice impact/effort pour chaque use case, en croisant la valeur business estimée avec la complexité technique et la disponibilité des données. Les premiers sprints ciblent les use cases à fort impact et données déjà disponibles pour démontrer rapidement la valeur de la plateforme.

Quelle est votre approche du data mesh ?
Nous sommes pragmatiques : le data mesh est un modèle organisationnel puissant, mais pas adapté à toutes les maturités. Pour la plupart de nos clients, nous recommandons une approche hybride — plateforme data centralisée avec des data products décentralisés par domaine — qui apporte les bénéfices du mesh sans la complexité organisationnelle complète.

Combien coûte la construction d'une plateforme data pour une ETI ?
Le budget type se situe entre 80 et 200K€ pour une plateforme data opérationnelle, sur 3 à 6 mois avec 2 à 3 consultants. Cela inclut l'architecture (lake/warehouse/lakehouse), les premiers pipelines en production, la gouvernance, et le transfert de compétences. Les coûts d'infrastructure cloud associés varient de 2 à 15K€/mois selon le volume de données et les outils choisis (Databricks, Snowflake, BigQuery).

Comment choisir entre Databricks et Snowflake ?
Snowflake excelle pour le BI et l'analytics SQL avec une simplicité de prise en main remarquable. Databricks est plus adapté si vous combinez analytics, data science et ML sur des données variées (structurées et non structurées). Notre recommandation : Snowflake si vos use cases sont principalement analytiques, Databricks si vous visez aussi l'IA et le ML. Dans les deux cas, nous privilégions les formats ouverts (Delta Lake, Iceberg) pour éviter le lock-in.

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