Vos données sont dispersées, consolidées manuellement et toujours en retard. Vos équipes passent des jours à préparer des rapports dont les chiffres divergent d'une version à l'autre — et vos projets IA peinent à démarrer faute de données exploitables.
Data engineering pour PME, ETI et scale-ups
Des pipelines de données fiables, un pilotage en temps réel, une IA bien alimentée
Vos données sont dispersées dans des exports Excel, des bases cloisonnées et des outils déconnectés ? Nous concevons les pipelines, entrepôts et dashboards qui transforment cette matière première en avantage opérationnel — et qui rendent vos projets IA possibles.
- Pipelines ETL/ELT orchestrés, versionnés et alertés — zéro consolidation manuelle
- Entrepôt de données modélisé avec dbt, requêtes analytiques en secondes
- Dashboards BI sur Metabase, Superset ou Grafana : chiffres identiques pour tous
Data engineering B2B — de la source au dashboard
De la donnée brute dispersée à un pilotage fiable et à une IA opérationnelle
La majorité des PME et ETI françaises accumulent des données dans des silos : ERP, CRM, tableurs, outils métier, APIs tierces. Ces données existent mais elles ne sont pas utilisables telles quelles — elles sont incomplètes, incohérentes entre sources, produites manuellement avec des délais incompatibles avec une prise de décision rapide.
Genee intervient à chaque étape de la chaîne data : ingestion des sources (SQL, API REST, fichiers, webhooks), transformation et modélisation avec dbt, orchestration des pipelines avec Airflow ou Dagster, stockage dans un entrepôt PostgreSQL ou BigQuery, et visualisation sur Metabase, Superset ou Grafana. Chaque pipeline est versionné, testé, documenté et observable — vous savez en temps réel si vos données ont bien été mises à jour et pourquoi elles ont éventuellement échoué.
Nous intervenons depuis Lyon en présentiel pour les ateliers de cadrage data (Auvergne-Rhône-Alpes, Paris et région parisienne), puis à distance pour la totalité du reste de la mission. Nos livrables incluent la documentation des modèles dbt, un catalogue de données minimal, les définitions partagées des indicateurs et la formation de vos équipes pour maintenir les pipelines en autonomie.
dbtTransformations versionnées et testées
AirflowOrchestration fiable, alerting sur échec
BigQuery / PGEntrepôt adapté à votre volume et budget
MetabaseBI accessible à vos équipes métier sans SQL
Genee construit les pipelines ETL/ELT, l'entrepôt de données et les dashboards BI qui centralisent vos données, automatisent le reporting et créent la fondation fiable dont vos projets IA ont besoin pour passer en production.
Le data engineering en chiffres
Selon IBM, les data scientists et ingénieurs IA passent en moyenne 80% de leur temps à préparer et nettoyer les données plutôt qu'à entraîner ou affiner des modèles. Un pipeline data solide, avec des contrats de schéma et des règles de qualité automatisées, déplace ce ratio et libère vos équipes pour des tâches à plus haute valeur.
Une étude McKinsey indique que les entreprises disposant d'une source de vérité unique pour leurs données opérationnelles prennent des décisions stratégiques trois fois plus vite que celles qui consolident manuellement des exports multi-sources. Centraliser vos données dans un entrepôt bien modélisé élimine les réunions de réconciliation et les doutes sur la fraîcheur des chiffres.
Selon Gartner, 60% des projets d'intelligence artificielle en entreprise n'atteignent pas la production principalement à cause de données incomplètes, incohérentes ou non gouvernées. L'ingénierie des données n'est pas un prérequis secondaire : c'est le premier livrable d'un projet IA sérieux.
La migration d'un reporting manuel (exports Excel, consolidations ad hoc) vers un pipeline automatisé avec entrepôt et dashboard BI réduit typiquement de 40 à 70% le temps consacré à la production des rapports de pilotage. Les chiffres sont disponibles en temps réel plutôt qu'en fin de mois.
Pourquoi investir dans une infrastructure data solide ?
Une architecture data bien conçue supprime les tâches manuelles répétitives, uniformise les chiffres utilisés par toutes vos équipes et rend vos projets IA réellement déployables. C'est un investissement structurant à double bénéfice : opérationnel immédiat et stratégique à moyen terme.
Pipelines ETL/ELT robustes et observables
Conception et implémentation de pipelines d'ingestion, de transformation et de chargement orchestrés avec Airflow ou Dagster. Chaque pipeline est versionné, testé avec dbt, documenté et équipé d'alerting sur échec ou dérive de qualité. Vous savez exactement quand vos données ont été mises à jour et pourquoi elles ont éventuellement échoué.
Entrepôt de données modélisé pour la performance
Conception du schéma de l'entrepôt (PostgreSQL, BigQuery ou MongoDB selon le volume et le cas d'usage) avec une modélisation dimensionnelle adaptée : tables de faits, dimensions, agrégats pré-calculés. Les requêtes analytiques qui prenaient plusieurs minutes s'exécutent en secondes. La structure facilite la maintenance et l'extension sans réécriture.
Dashboards BI et dataviz utiles
Déploiement de dashboards de pilotage sur Metabase, Superset ou Grafana, selon vos contraintes d'hébergement (cloud ou on-premise) et de gouvernance. Chaque tableau de bord est conçu avec vos équipes métier pour répondre à des questions décisionnelles précises, pas pour afficher des chiffres qui rassurent. Nous livrons aussi la documentation des indicateurs pour éviter la dépendance à une seule personne.
Qualité et gouvernance des données
Mise en place de règles de qualité automatisées (via dbt tests, Great Expectations ou équivalent), catalogage des sources et des transformations, traçabilité de la lignée des données. Vous savez d'où vient chaque chiffre, qui l'a produit et quand. C'est la condition d'un usage serein des données pour prendre des décisions ou alimenter des modèles IA.
Intégration multi-sources et connecteurs API
Ingestion de données depuis des ERP, CRM, bases SQL ou NoSQL internes, APIs tierces (Salesforce, HubSpot, Stripe, plateformes logistiques…) et fichiers plats (CSV, Excel, SFTP). Nous construisons des connecteurs fiables et versionnés plutôt que des scripts ad hoc fragiles. Chaque source est documentée, son schéma contractualisé et sa fréquence d'ingestion ajustable.
Fondation data pour vos projets IA et RAG
Les projets RAG, agents IA et modèles prédictifs reposent intégralement sur la qualité des données sous-jacentes. Nous concevons la couche data avec les projets IA en ligne de mire : chunking adapté pour les bases vectorielles, pipelines d'alimentation des index de recherche, traçabilité des versions de corpus. Vos projets IA démarrent sur une fondation solide plutôt que de découvrir les problèmes de données en production.
Data engineering par contexte métier
Découvrez comment nos missions data transforment concrètement le pilotage opérationnel et ouvrent la voie aux projets IA dans des contextes PME, ETI et scale-up.
Problème
Une PME industrielle de 80 salariés produisait son reporting mensuel en consolidant manuellement une dizaine de fichiers Excel issus de son ERP, de son CRM et de feuilles de suivi production. La consolidation prenait trois jours complets à un responsable administratif, les chiffres variaient d'une version à l'autre selon qui avait exporté quoi, et les décisions stratégiques se prenaient sur des données vieilles de plusieurs semaines.
Solution
Mise en place d'un entrepôt de données PostgreSQL alimenté par des pipelines Python/Airflow connectés à l'ERP (exports SQL), au CRM (API REST) et aux feuilles de suivi (SFTP automatisé). Modélisation des données avec dbt, déploiement d'un dashboard Metabase avec les indicateurs clés validés avec la direction : marge par produit, taux de service client, suivi des en-cours de production.
Résultat
Reporting disponible chaque matin à 8h sans intervention humaine. Les trois jours de consolidation manuelle sont supprimés. Les chiffres sont identiques pour tous les interlocuteurs car ils proviennent d'une source unique. La direction peut filtrer par période, par ligne de produit ou par client en autonomie totale.
Problème
Une ETI de 350 personnes opérant sur quatre sites géographiques utilisait un ERP différent sur deux sites et gérait ses données RH dans un outil SaaS, ses commandes dans un autre. Chaque responsable de site produisait ses propres tableaux de bord sans définition commune des indicateurs, rendant impossible toute comparaison fiable entre sites ou toute vision groupe en temps réel.
Solution
Architecture data centralisée sur BigQuery avec des pipelines d'ingestion dédiés par source (connecteurs natifs BigQuery pour les SaaS, pipeline Python pour l'ERP legacy). Couche de transformation dbt avec des modèles sémantiques partagés définissant les indicateurs de manière univoque. Déploiement de Looker Studio pour les rapports groupe et Metabase pour les responsables de site.
Résultat
Vision groupe consolidée disponible en temps quasi-réel. Les définitions d'indicateurs sont documentées et partagées. Les comités de direction utilisent des chiffres identiques quel que soit l'interlocuteur. La maintenance des pipelines est assurée en interne après une formation de deux jours.
Problème
Une scale-up SaaS B2B de 45 personnes souhaitait lancer deux initiatives simultanées : un dashboard de pilotage produit (rétention, usage par feature, NPS cohorté) et un moteur de recommandation IA basé sur l'historique comportemental des utilisateurs. Les deux projets butaient sur le même blocage : les données d'usage étaient stockées dans des logs applicatifs non structurés et dans la base opérationnelle PostgreSQL sans séparation lecture/analytique.
Solution
Mise en place d'un pipeline d'ingestion des événements applicatifs (via Segment), transformation et chargement dans un entrepôt BigQuery avec dbt. Modélisation des entités utilisateur, session, feature et événement. Construction des tables agrégées pour la BI (Metabase) et des datasets d'entraînement/inférence pour le moteur de recommandation. Intégration avec le pipeline RAG existant pour l'assistant IA interne.
Résultat
Le dashboard produit est disponible en J+1 avec une granularité par cohorte d'inscription. L'équipe produit identifie les features sous-utilisées et les points de friction en autonomie. Le modèle de recommandation a pu être entraîné sur 18 mois d'historique propre dès la première semaine de déploiement.
Exemple illustratif — ces scénarios sont fictifs et présentés à titre d'illustration.
Prêt à mettre vos données au travail ?
Contactez nos ingénieurs data pour concevoir des pipelines fiables, un entrepôt bien modélisé et des dashboards que vos équipes utiliseront vraiment.