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FDE as a serviceUn ingénieur data au contact de vos équipes
Vos données existent déjà : dans les outils métier, les tableurs, les exports que quelqu'un recopie à la main. Un ingénieur rejoint vos équipes data et BI pour les rassembler, les fiabiliser et les rendre exploitables, sur vos systèmes réels.
- Sur vos sources réelles
- Avec vos équipes data et BI
- Gouvernance dès le départ
Enjeux clés
Les équipes data passent souvent plus de temps à chercher et corriger la donnée qu'à l'analyser. Le problème n'est presque jamais l'absence de données, mais leur dispersion, leur incohérence d'une source à l'autre, et l'absence de règle claire sur qui en est responsable.
Sources dispersées
Chaque outil métier tient sa propre version de la vérité, sans référentiel commun. Rapprocher deux sources devient un travail manuel qui se refait à chaque fois.
Pipelines fragiles
Des extractions bricolées tournent sans supervision et cassent en silence. Une donnée fausse remonte dans un tableau de bord avant que quiconque ne s'en aperçoive.
Qualité incertaine
Doublons, champs vides, formats qui divergent d'un système à l'autre : personne ne sait vraiment ce qu'on peut faire confiance. Chaque analyse commence par une vérification manuelle.
Données pas prêtes pour l'IA
Un agent ou un modèle ne vaut que par la matière qu'on lui donne. Des données éparpillées, mal nommées ou non gouvernées interdisent tout usage fiable de l'IA.
Ce que fait l'ingénieur chez vous
- 1
Cartographier les sources
Identifier où vit réellement la donnée, y compris hors des systèmes officiels, et documenter ce qui existe avant de proposer quoi que ce soit.
- 2
Construire les pipelines
Mettre en place une collecte continue depuis vos outils en place, à la place des exports et des ressaisies manuelles.
- 3
Fiabiliser la donnée
Poser des règles de qualité vérifiables, des identifiants stables entre systèmes, et rendre visibles les échecs plutôt que de les laisser passer en silence.
- 4
Préparer le terrain pour l'IA
Centraliser et documenter les données avant tout projet d'agent ou de modèle, pour que l'IA travaille sur une matière fiable et traçable.
Ce qui reste entre vos mains
Un référentiel de données documenté
Les entités qui comptent pour votre activité, leurs relations, et ce qui doit rester unique. Vos équipes savent où chercher et à quoi se fier.
Des pipelines qui tournent sous supervision
Des enchaînements de collecte et de transformation qui fonctionnent sans intervention manuelle, avec des alertes en cas d'échec.
Des tableaux de bord fiables
Des indicateurs construits sur une donnée vérifiée, plutôt que sur des extractions recomposées à la main à chaque demande.
Une équipe qui sait faire vivre le système
La documentation d'exploitation et le transfert de compétence nécessaires pour que vos équipes gardent la main après notre passage.
Résultats attendus
Moins de temps perdu à chercher la donnée
Les équipes data et BI retrouvent l'information au bon endroit, sans repasser par une chasse aux fichiers.
Une confiance retrouvée dans les chiffres
Un tableau de bord contesté à chaque réunion devient une référence sur laquelle on peut décider.
Un terrain prêt pour l'IA
Les projets d'agent ou d'automatisation qui suivent partent d'une donnée déjà centralisée, au lieu de buter dessus.
Comment on avance
- 1
Observation
L'ingénieur s'installe auprès de vos équipes data et BI et regarde comment la donnée circule réellement, au delà de ce que dit la documentation.
- 2
Cadrage du périmètre
Les sources et les cas d'usage prioritaires sont choisis avec vos équipes, en partant du geste le plus coûteux à refaire à la main.
- 3
Construction par lots
Chaque livraison ajoute une source fiabilisée ou un pipeline qui tourne, mis entre les mains de ceux qui l'utiliseront.
- 4
Passation
Documentation, formation et règles de gouvernance sont transmises à vos équipes, pour qu'elles gardent la main sur le système.
Pour qui
Ce métier s'adresse aux équipes data et BI qui doivent croiser des sources dispersées, aux organisations qui veulent poser un référentiel commun avant de se lancer dans l'IA, et à celles dont les pipelines existants ne tiennent que parce que quelqu'un y pense chaque semaine.
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Questions fréquentes
Faut il un data warehouse avant de commencer ?
Pas nécessairement. On commence par cartographier ce qui existe et par fiabiliser les flux les plus critiques. Un entrepôt de données peut venir ensuite, s'il répond à un besoin identifié, pas comme préalable systématique.
Comment préparer nos données pour l'IA ?
En centralisant et en documentant d'abord ce qui existe. Un agent ou un modèle branché sur des données dispersées ou mal nommées produit des réponses peu fiables, quelle que soit sa qualité.
Comment garantissez vous la qualité des données ?
Par des règles vérifiables posées dès la conception des pipelines : formats attendus, identifiants stables, alertes sur les échecs. La qualité se construit dans le pipeline, pas en correction après coup.
Qui maintient les pipelines après votre passage ?
Vos équipes, avec une documentation d'exploitation et une formation prévues dès le départ. L'objectif est un système que vous pouvez faire vivre sans nous.
Où sont hébergées nos données ?
En France ou en Europe selon vos contraintes. Quand une donnée sensible ne doit pas sortir, nous privilégions des traitements et des modèles ouverts exécutés sur une infrastructure que vous maîtrisez.
Parlons de votre contexte
On commence toujours par comprendre le travail réel. Un échange suffit pour savoir si nous pouvons vous aider, et comment.