Data Engineering : Décisionnel, ML Engineering et Big Data.

L’enjeux du data engineering est de recueillir l’ensemble des données, à partir de différentes sources, de manière la plus automatisée possible puis d’en garantir la qualité (complétude, formatage, linéage, utilisation des ressources matérielles). Ces pipelines de données doivent ensuite être monitorés pour s’assurer du bon approvisionnement des datalake. Ainsi les données deviennent fiables et exploitables et permettent de prendre des décisions stratégiques.

Data Engineering : Décisionnel

Décisionnel

ML engineering

Big Data

Nous vous aidons sur vos sujets Data Engineering

Notre cœur d’expertise est l’industrialisation des traitements et des projets de Data, pour que nos clients exploitent toute la valeur de leurs données à grande échelle et en cycle court.

C’est pourquoi nous nous engageons à être un partenaire de confiance pour construire et optimiser vos pipelines de données.

Plus précisément, nous vous accompagnons sur les axes suivants :

Data Engineering : Décisionnel

Décisionnel : 

Collecte et transformation des données, avec les outils Talend, DBT, Microsoft BI et Informatica.

Intégration dans un Datawarehouse avec Snowflake, Teradata, Postgre, SQL Server et les bases relationnelles classiques.

Calcul d'indicateurs et Visualisation avec Power BI, Tableau et Qliksense

ML engineering

Industrialisation de la préparation des données pour entraîner les modèles, puis de leur exécution. Avec les outils suivants : Python, Airflow, MLFlow, Kubeflow, Dataiku et Alteryx.

Industrialisation de la mise à disposition des résultats au travers d'API ou intégration dans des processus et applications métiers. Cliquez ici pour en savoir plus (lien vers page développement full stack).

Data Engineering : Décisionnel
Data Engineering : big data

Big Data

Traitement de volumes importants de données, avec les outils Spark, services data d'AWS, Azure et GCP, Hadoop et Kafka.

Exécutions des calculs dans des temps contraints.

Nos Data Engineers

Nos consultants en data engineering ont pour vocation de concevoir et monitorer des pipelines de données robustes. Ainsi, ils contribuent à renforcer la confiance des décideurs dans les données à partir desquelles ils pilotent leurs organisations.

équipe Datapy

Ils nous ont déjà fait confiance sur des sujets Data Engineering :

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