Ingénierie des données et
analytique
SDEN bâtit les pipelines de données, les entrepôts et les couches d'analytique qui transforment des événements produit bruts en métriques que les équipes peuvent défendre en réunion de conseil.
Ce que couvre ce domaine
Le travail de données commence en amont de l'entrepôt, au schéma. Les événements sont modélisés avec la même rigueur que les données applicatives : contrats explicites, schémas versionnés, rejetés à la porte lorsqu'ils ne correspondent pas.
De là, ils atterrissent dans PostgreSQL, BigQuery ou Snowflake selon le volume, avec dbt comme unique couche de transformation et des métriques calculées contre un modèle documenté, pas contre du SQL improvisé collé dans un graphique.
Les tableaux de bord que nous laissons derrière survivent à qui les a bâtis : lignée documentée, garantie de fraîcheur, et comportement défini lorsque la donnée en amont tarde ou manque. N'importe qui peut répondre à « d'où vient ce chiffre ? » sans ouvrir cinq outils.
Du défi à la capacité
Quel que soit le domaine, le chemin est le même : on cadre, on construit avec des agents, et on vous laisse propriétaires.
Ingénierie des données et analytique : les standards SDEN
Defaults we ship
- Schéma à l'écriture avec des contrats de données explicites à l'ingestion
- dbt comme couche de transformation canonique ; le SQL est révisé comme du code
- Choix d'entrepôt fondé sur le volume, et non sur le fournisseur le plus bruyant
- Tableaux de bord avec lignée documentée et SLA de fraîcheur
Deliverables
- Définitions de schéma d'événements versées dans le dépôt applicatif
- Projet dbt avec des modèles et des tests documentés
- Tableaux de bord d'analytique (Metabase, Looker ou votre outil de BI existant)
- Surveillance de la qualité des données avec alertes sur la fraîcheur et les anomalies de nombre de lignes
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