Data

Notre vision Data

La donnée est le carburant de l'intelligence artificielle et le fondement de la prise de décision éclairée. Chez SFEIR, nous considérons la data non pas comme un sous-produit des applications, mais comme un actif stratégique de premier ordre qui doit être conçu, gouverné et exploité avec la même rigueur que le code applicatif.

Notre conviction : sans Digital Twin — une représentation numérique fidèle et à jour de l'organisation — les agents IA sont aveugles. Les données structurées, les métadonnées riches et les modèles sémantiques sont les prérequis absolus de l'Entreprise Agentique. Le paradoxe de la rigueur s'applique pleinement : l'automatisation par l'IA exige plus de rigueur humaine dans la gestion des données, pas moins.

Nous accompagnons les organisations dans leur mutation data, depuis la construction des fondations (pipelines, gouvernance, qualité) jusqu'à l'exploitation avancée (IA, analytics temps réel, data products). Notre approche est pragmatique : chaque investissement data doit démontrer un retour mesurable sur les métriques métier.

Data Engineering

Pipelines modernes

Nos data engineers construisent des pipelines de données robustes, scalables et observables. Nous maîtrisons l'ensemble des paradigmes de traitement : batch, micro-batch, streaming temps réel et event-driven.

Notre stack de référence s'appuie sur les technologies les plus matures du marché :

• Orchestration : Apache Airflow, Cloud Composer, Dagster, Prefect. Nous concevons des DAGs modulaires, testables et versionés comme du code applicatif.
• Traitement batch : Apache Spark (Dataproc, EMR, Databricks), dbt pour la transformation SQL-first, BigQuery pour le processing massif serverless.
• Streaming : Apache Kafka, Google Pub/Sub, Apache Flink, Dataflow. Nos architectures streaming gèrent des millions d'événements par seconde avec des latences sub-seconde.
• Ingestion : Fivetran, Airbyte, custom connectors. Nous automatisons l'ingestion depuis des centaines de sources hétérogènes (APIs, bases de données, fichiers, IoT).

Data contracts

Nous instaurons des data contracts formels entre producteurs et consommateurs de données. Chaque interface est spécifiée avec un schéma versionné, des SLA de fraîcheur et de qualité, et des tests automatisés qui garantissent la conformité en continu. Les data contracts sont la clé de la scalabilité organisationnelle des plateformes data.

Data Mesh

Le Data Mesh est un paradigme organisationnel qui décentralise la propriété des données vers les domaines métier. Chez SFEIR, nous avons accompagné de nombreuses organisations dans l'adoption pragmatique de cette approche.

Les quatre piliers du Data Mesh

• Domain ownership : chaque domaine métier est responsable de ses données, de leur production à leur exposition. Nous aidons les organisations à identifier les domaines, définir les responsabilités et structurer les équipes.
• Data as a product : les données sont traitées comme des produits avec des utilisateurs, des SLA, de la documentation et un cycle de vie géré. Nous instaurons des standards de qualité et des processus de discovery.
• Self-serve platform : une plateforme technique mutualisée fournit les outils et les abstractions nécessaires pour que les domaines puissent opérer en autonomie. Nous construisons ces plateformes sur mesure.
• Federated governance : une gouvernance fédérée garantit l'interopérabilité et la conformité à l'échelle de l'organisation, sans créer de goulot d'étranglement centralisé.

Data Mesh pragmatique

Notre approche du Data Mesh est résolument pragmatique. Nous ne préconisons pas une adoption big-bang mais une migration progressive, domaine par domaine, en commençant par les cas d'usage les plus matures. L'objectif n'est pas la pureté architecturale mais l'efficacité opérationnelle : produire des données fiables, accessibles et exploitables plus rapidement.

Digital Twin de l'entreprise

Le Digital Twin est la représentation numérique complète et à jour de l'organisation : ses processus, ses données, ses relations et ses règles métier. C'est le prérequis fondamental de l'Entreprise Agentique.

Construction du Digital Twin

Notre méthodologie de construction du Digital Twin suit une approche structurée :

• Reverse Conway Maneuver : nous analysons l'organisation existante pour identifier les domaines métier naturels et leurs interfaces. La structuré de l'organisation se reflète dans la structuré des données.
• Modélisation des données : construction de modèles conceptuels, logiques et physiques qui capturent la sémantique métier. Chaque entité, relation et attribut est documenté avec sa signification métier.
• Data Shift Left : intégration de la qualité et de la gouvernance des données le plus tôt possible dans le cycle de développement, plutôt qu'en phase de correction.
• Catalogue de métadonnées : déploiement d'un data catalog (DataHub, Collibra, Alation) qui expose la lignée des données, les définitions métier, les métriques de qualité et les responsables.

Couche sémantique

Au-dessus du Digital Twin, nous construisons une couche sémantique qui permet aux agents IA et aux utilisateurs métier d'interroger les données en langage naturel. Cette couche traduit les intentions métier en requêtes techniques, garantissant la cohérence des définitions et des calculs à travers l'ensemble de l'organisation.

Architecture Lakehouse

L'architecture Lakehouse combine le meilleur des data lakes (stockage flexible, coûts maîtrisés, données brutes) et des data warehouses (performance, gouvernance, qualité) dans une plateforme unifiée.

Technologies et patterns

Nous déployons des architectures Lakehouse sur les principales plateformes du marché :

• Databricks : Lakehouse avec Delta Lake, Unity Catalog pour la gouvernance, Databricks SQL pour l'analytics, MLflow pour le ML.
• Google BigQuery : approche Lakehouse avec BigLake pour l'accès unifié, BigQuery Storage API pour la haute performance, Dataplex pour la gouvernance.
• Snowflake : architecture Lakehouse avec Iceberg Tables, Snowpark pour le processing, Snowflake Cortex pour l'IA intégrée.

Notre approche Lakehouse est format-agnostique : nous privilégions les formats ouverts (Apache Iceberg, Delta Lake, Apache Hudi) qui garantissent la portabilité et évitent le lock-in fournisseur. La donnée reste souveraine, quel que soit l'outil de traitement utilisé.

Medallion Architecture

Nous structurons les données selon le pattern Medallion (Bronze, Silver, Gold) qui organise le flux de données depuis l'ingestion brute jusqu'aux data products prêts à consommer. Chaque couche applique des transformations de nettoyage, d'enrichissement et de conformité progressives, avec des quality gates automatisés à chaque transition.

Gouvernance et qualité des données

Framework de gouvernance

La gouvernance des données n'est pas un projet ponctuel mais une discipline continue. Nous déployons des frameworks de gouvernance adaptés à la maturité de l'organisation :

• Data ownership : identification des data owners et data stewards pour chaque domaine de données, avec des responsabilités clairement définies.
• Politiques et standards : définition des règles de nommage, de classification, de rétention et d'accès. Ces politiques sont codifiées et appliquées automatiquement.
• Lignage : traçabilité complète de l'origine à l'utilisation de chaque donnée. Le lignage automatique est un prérequis pour la conformité et le debugging.
• Conformité : RGPD, HDS, DORA — chaque exigence réglementaire est traduite en contrôles techniques automatisés.

Qualité des données

Nous implémentons des programmes de qualité des données basés sur les six dimensions fondamentales : exactitude, complétude, cohérence, fraîcheur, unicité et validité. Nos outils de prédilection incluent Great Expectations, Soda, dbt tests et des frameworks custom pour les règles métier complexes.

La qualité des données est mesurée en continu avec des Data Quality Scores par dataset, visibles dans les data catalogs et intégrés dans les alertes opérationnelles. Un dataset dont le score de qualité tombe sous le seuil déclenche automatiquement une investigation et une correction.

BI et Analytics

Modern BI Stack

Nous concevons des plateformes analytiques qui démocratisent l'accès aux données dans l'organisation. Notre approche self-service analytics permet aux équipes métier d'explorer et d'analyser les données en autonomie, tout en garantissant la cohérence des métriques.

Nos outils de BI de référence incluent Looker (intégration native BigQuery), Tableau, Power BI et Metabase pour les cas d'usage open source. Nous déployons également des solutions de Générative BI où les utilisateurs interrogent les données en langage naturel, en s'appuyant sur la couche sémantique du Digital Twin.

Analytics temps réel

Pour les cas d'usage nécessitant des insights instantanés — monitoring opérationnel, détection de fraude, personnalisation en temps réel — nous construisons des architectures streaming analytics combinant Apache Kafka, Flink et des stores optimisés pour les requêtes temps réel (ClickHouse, Apache Druid, BigQuery streaming).

Notre équipe Data

Le pilier Data de SFEIR rassemble plus de 200 data engineers, data architects, analytics engineers et data analysts. Nos consultants sont certifiés sur les principales plateformes (Google Cloud Professional Data Engineer, Databricks Data Engineer, Snowflake SnowPro Core) et contribuent activement à l'écosystème open source (dbt packages, Airflow providers, Great Expectations plugins).

Notre organisation suit le principe de spécialisation par domaine : des équipes dédiées au Data Engineering, à la Data Governance, à l'Analytics et au Data Science travaillent en synergie pour fournir des solutions complètes. Le partage de connaissances est assuré par des guildes techniques transverses et un programme de mentorat structuré.

Références clients

Plateforme Data Mesh pour un assureur

Conception et déploiement d'une plateforme Data Mesh pour un acteur majeur de l'assurance. 8 domaines métier embarqués, 120+ data products publiés, temps d'accès aux données réduit de semaines à heures. Plateforme self-serve sur GCP avec BigQuery, Dataplex et un data catalog custom.

Lakehouse pour le retail

Construction d'un Lakehouse unifié sur Databricks pour un retailer de premier plan. Consolidation de 40+ sources de données, pipeline de recommandation produit temps réel, tableau de bord analytics unifié. 200 To de données gérées avec un coût optimisé de 60 % par rapport à l'architecture précédente.

Digital Twin industriel

Construction du Digital Twin d'un groupe industriel couvrant 15 sites de production. Modélisation complète des processus de fabrication, intégration IoT temps réel, prédiction de maintenance et optimisation de la supply chain. Réduction de 22 % des arrêts non planifiés sur la première année.

Nos interventions data couvrent l'ensemble des industries : finance, retail, industrie, énergie, santé, transport et secteur public. Du diagnostic de maturité data au programme de transformation pluriannuel, nous adaptons notre accompagnement à la réalité et aux ambitions de chaque organisation.