

Vos données vivent dans dix outils et chaque analyse demande un export manuel. On construit le socle : les sources arrivent seules, le modèle est testé et documenté, et les coûts restent lisibles.

Partenaire de 900.care depuis 2 ans, Smart Bees accompagne la marque dans la structuration et l'exploitation de ses données. Avec la croissance de l'activité, l'enjeu était de maintenir une stack performante tout en rationalisant les coûts d'infrastructure.
900.careOn branche d'abord les connecteurs pour les sources standards, et on développe uniquement ce qui n'existe pas. L'orchestration gère les dépendances et les rejeux.
Le choix de l'entrepôt dépend de vos volumes, de vos compétences internes et de votre budget. La modélisation dbt en couches rend le modèle lisible par les analystes.
La stack est assemblée comme un produit : environnements séparés, revue de code, déploiement contrôlé et couche métriques partagée entre les outils.
Volumes, fraîcheur attendue et usages réels par équipe.
Briques, coûts et séquencement validés en comité.
Un domaine métier livré en production toutes les deux semaines.
Documentation, revue de code et montée en compétence interne.










« Nous avons fait appel à Smart Bees pour nous accompagner dans l'implémentation de la CDP Segment, un projet clé pour notre stratégie data. Ils ont toujours été présents et réactifs pour répondre à des questions techniques complexes ou pour faire avancer le projet. Ce qui a vraiment fait la différence, c'est leur approche pédagogique. Ils ont su vulgariser des concepts parfois techniques pour les rendre accessibles aux équipes Ornikar. »
« J'ai travaillé avec Smart Bees sur différents projets data et tracking et je ne peux que les recommander. Au-delà de leur expertise technique, ils ont une vraie capacité à comprendre les enjeux business derrière les chiffres et à proposer des solutions concrètes. J'ai toujours apprécié leur disponibilité, leur réactivité et la qualité de leurs recommandations. »
Pas toujours. En dessous d'un certain volume, un modèle simple et bien documenté dans un outil existant suffit — on le dit franchement.
Oui, c'est le cas le plus fréquent : on stabilise l'existant avant de proposer quoi que ce soit de nouveau.
Partitionnement, matérialisations choisies et suivi mensuel des requêtes les plus coûteuses.
Oui : code versionné chez vous, documentation générée et session de passation avec vos équipes.

On regarde votre situation en partage d'écran et on vous dit s'il y a matière à mission ou pas.
Expertise 02 — Data EngineeringVos données vivent dans dix outils et chaque analyse demande un export manuel. On construit le socle : les sources arrivent seules, le modèle est testé et documenté, et les coûts restent lisibles.
