Notre Stack Technique

Nous travaillons avec des technologies modernes et éprouvées pour construire des infrastructures data robustes et évolutives. Notre stack se concentre sur des outils open-source et des solutions cloud-native qui vous offrent flexibilité, performance et contrôle des coûts.

DuckDB

Data Warehousing

Un système de gestion de base de données OLAP SQL in-process. DuckDB fournit des requêtes analytiques rapides et est parfait pour l’analytique locale, l’analytique embarquée et les workflows de traitement de données.

Pourquoi Nous L’Utilisons

  • Ultra Rapide: Stockage colonne et exécution de requêtes vectorisées
  • Zéro Configuration: Pas de serveur nécessaire, s’exécute in-process
  • Standard SQL: Support SQL complet avec fonctions analytiques avancées
  • Portable: Base de données en fichier unique, facile à sauvegarder et déplacer
  • Intégration Python: Intégration transparente avec pandas et arrow

Cas d’Usage

  • Data warehouse local pour analytique rapide
  • Analytique embarquée dans les applications
  • Pipelines de traitement de données
  • Environnements de développement et test

dbt

Data Transformation

Data build tool (dbt) permet aux ingénieurs analytiques de transformer les données dans leur warehouse en écrivant simplement des instructions SQL select. Dbt gère la transformation de celles-ci en tables et vues.

Pourquoi Nous L’Utilisons

  • Basé SQL: Écrivez des transformations en SQL, pas de code complexe nécessaire
  • Contrôle de Version: Workflow basé sur Git pour les transformations de données
  • Tests: Framework de tests de qualité de données intégré
  • Documentation: Documentation auto-générée depuis votre code
  • Modularité: Macros et modèles réutilisables

Cas d’Usage

  • Transformations de data warehouse
  • Tests de qualité de données
  • Workflows d’ingénierie analytique
  • Documentation des modèles de données

Python

Programming

Python est notre langage de programmation principal pour l’ingénierie data, l’analyse et l’automatisation. Son riche écosystème de bibliothèques data le rend idéal pour construire des plateformes data.

Pourquoi Nous L’Utilisons

  • Écosystème Riche: pandas, numpy, polars pour le traitement de données
  • Ingénierie Data: Airflow, Prefect pour l’orchestration
  • Flexibilité: Langage généraliste pour toute tâche
  • Communauté: Communauté massive et bibliothèques étendues
  • Intégration: Fonctionne avec tous les outils data modernes

Cas d’Usage

  • Développement de pipelines ETL/ELT
  • Analyse et traitement de données
  • Scripts d’automatisation
  • Développement d’API
  • Outils data personnalisés

Apache Airflow

Orchestration

Apache Airflow est une plateforme pour créer, planifier et surveiller par programmation des workflows. Nous l’utilisons pour orchestrer des pipelines data complexes et assurer un traitement de données fiable.

Pourquoi Nous L’Utilisons

  • Basé Python: Définissez des workflows comme du code en Python
  • Planification: Planification robuste avec expressions type cron
  • Surveillance: Interface riche pour surveillance et dépannage
  • Extensible: Centaines d’opérateurs pour différents systèmes
  • Évolutivité: Peut évoluer d’une seule machine à des clusters

Cas d’Usage

  • Orchestration de pipelines ETL/ELT
  • Planification de rafraîchissement de data warehouse
  • Workflows de traitement de données multi-étapes
  • Gestion de dépendances de tâches

BigQuery

Data Warehousing

Google BigQuery est un data warehouse entièrement géré et serverless qui permet l’analyse évolutive sur des pétaoctets de données. Parfait pour les charges de travail analytiques nécessitant haute performance.

Pourquoi Nous L’Utilisons

  • Serverless: Pas d’infrastructure à gérer
  • Performance: Analysez des téraoctets en secondes
  • SQL Standard: Syntaxe SQL familière
  • Rentable: Payez uniquement pour les requêtes que vous exécutez
  • Intégration: Intégration native GCP

Cas d’Usage

  • Analytique data à grande échelle
  • Analytique temps réel sur données en streaming
  • Machine learning avec BigQuery ML
  • Data warehouse pour applications cloud-native

Looker Studio

Visualization

Looker Studio (anciennement Google Data Studio) est un outil gratuit qui transforme vos données en tableaux de bord et rapports informatifs, faciles à lire, à partager et entièrement personnalisables.

Pourquoi Nous L’Utilisons

  • Gratuit: Pas de coût pour rapports et viewers illimités
  • Facile à Utiliser: Interface drag-and-drop
  • Connectivité: Connexion à de nombreuses sources de données
  • Partage: Partage et collaboration faciles
  • Personnalisable: Visualisations entièrement personnalisables

Cas d’Usage

  • Tableaux de bord analytique marketing
  • Reporting de performance business
  • Analytique SEO et site web
  • Tableaux de bord clients personnalisés

PostgreSQL

Databases

PostgreSQL est un système de base de données objet-relationnel open-source puissant avec une solide réputation pour la fiabilité, la robustesse des fonctionnalités et la performance.

Pourquoi Nous L’Utilisons

  • Open Source: Gratuit et piloté par la communauté
  • Conforme ACID: Transactions fiables
  • Riche en Fonctionnalités: Fonctionnalités SQL avancées et extensions
  • Extensible: PostGIS pour géospatial, pgvector pour IA
  • Performance: Excellente performance pour la plupart des charges de travail

Cas d’Usage

  • Bases de données d’applications
  • Systèmes transactionnels
  • Charges de travail hybrides OLTP/OLAP
  • Données géospatiales avec PostGIS

Tableau

Visualization

Tableau est une plateforme d’analytique visuelle transformant la façon dont nous utilisons les données pour résoudre les problèmes. Elle permet aux gens de voir et comprendre les données à travers des visualisations interactives.

Pourquoi Nous L’Utilisons

  • Visualisations Puissantes: Capacités de viz leader du secteur
  • Interactif: Tableaux de bord hautement interactifs
  • Performance: Gère efficacement de grands ensembles de données
  • Self-Service: Donne du pouvoir aux utilisateurs métier
  • Prêt Entreprise: Sécurité et gouvernance robustes

Cas d’Usage

  • Tableaux de bord exécutifs
  • Reporting business intelligence
  • Exploration et découverte de données
  • Analytique embarquée