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Expertise 02, Data Engineering

Un socle data qui tient la charge.

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.

Est-ce que ça marche vraiment ?

-98% des coûts d'architecture data sur la partie auditée

Use case data engineering 900.care réalisé par Smart Bees

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.care900.care
÷ 50coûts d'architecture
- 98%réduction des frais de fonctionnement
0perte de fraîcheur des données
Trois questions qu'on nous pose

Trois chantiers, un socle unique

01
Chantier

Comment centraliser vos sources de données sans tout redévelopper ?

On 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.

Ce que ça couvre
Connecteurs Airbyte ou Fivetran
Ingestion custom via API pour vos outils métier
Orchestration, rejeux et alertes en cas d'échec
Contrats de données avec les équipes sources
02
Chantier

Quel entrepôt et quelle modélisation choisir ?

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.

Ce que ça couvre
BigQuery, Snowflake ou Databricks : arbitrage chiffré
Modélisation dbt staging / intermédiaire / exposition
Tests, freshness et documentation automatiques
Optimisation des coûts de stockage et de calcul
03
Chantier

Comment industrialiser sans dette technique ?

La stack est assemblée comme un produit : environnements séparés, revue de code, déploiement contrôlé et couche métriques partagée entre les outils.

Ce que ça couvre
CI/CD et environnements dev / prod
Gouvernance des accès et des rôles
Couche métriques réutilisée par tous les dashboards
Catalogue et lineage à jour
Comment ça se passe, concrètement ?

La méthode, en quatre temps

01 | CARTOGRAPHIER

Cartographie des sources

Volumes, fraîcheur attendue et usages réels par équipe.

02 | ARCHITECTURER

Architecture cible

Briques, coûts et séquencement validés en comité.

03 | CONSTRUIRE

Construction par lots

Un domaine métier livré en production toutes les deux semaines.

04 | TRANSMETTRE

Transfert

Documentation, revue de code et montée en compétence interne.

S1S2S3S4S5S6S7S8
01Cartographie des sources
02Architecture cible
03Construction par lots
04Transfert
Jalon go / no-go à la validation de l'architecture : ensuite, un domaine métier livré en production toutes les deux semaines.
Avec quels outils ?

On opère votre stack, on ne la revend pas

BigQuery
Snowflake
dbt
Dataform
Airbyte
Fivetran
Dagster
Apache Airflow
Microsoft Fabric
Microsoft Azure
Qu'en disent vos pairs ?

Ce que disent les équipes qu'on accompagne

Accompagnement Data & Analytics — CDP Segment

« 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. »

VValentinVP Data & Analytics · Ornikar
Projets data & tracking

« 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. »

AAlix De CharentenayHead of E-commerce & Data · Insentials
Ce qu'on nous demande le plus souvent

Questions fréquentes

Faut-il un entrepôt si nous avons peu de données ?

Pas toujours. En dessous d'un certain volume, un modèle simple et bien documenté dans un outil existant suffit — on le dit franchement.

Pouvez-vous reprendre une stack existante ?

Oui, c'est le cas le plus fréquent : on stabilise l'existant avant de proposer quoi que ce soit de nouveau.

Comment maîtrisez-vous les coûts d'entrepôt ?

Partitionnement, matérialisations choisies et suivi mensuel des requêtes les plus coûteuses.

Vos livrables sont-ils réutilisables sans vous ?

Oui : code versionné chez vous, documentation générée et session de passation avec vos équipes.

Gauthier Haicault, co-fondateur de Smart Bees
Cadrer ma stack

Trente minutes, un associé, une réponse franche.

On regarde votre situation en partage d'écran et on vous dit s'il y a matière à mission ou pas.

Vous échangez directement avec Pierre ou Gauthier.
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Expertise 02 — Data Engineering

Un socle data qui tient la charge.

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.

Schéma d'un pipeline de données : collecte, transformation, stockage