Concevez des pipelines de données robustes, automatisez vos flux ETL et bâtissez une architecture data moderne capable de supporter la croissance de votre entreprise. Flowt, votre agence data engineering, vous accompagne de la conception au déploiement.
Le data engineering est la discipline qui consiste à concevoir, construire et maintenir les systèmes de collecte, stockage, transformation et distribution des données. C'est le socle technique sans lequel aucune initiative data — business intelligence, data science ou IA — ne peut fonctionner correctement.
Chez Flowt, nos data engineers conçoivent des architectures data modernes (data lakehouse, data mesh) en s'appuyant sur les meilleurs outils du marché : Snowflake, dbt & Airflow, Spark et les services cloud natifs. Nous transformons vos données brutes en un actif stratégique fiable et exploitable.
Nous cartographions vos sources de données, évaluons la qualité de vos flux actuels et concevons l'architecture data cible. Chaque composant — ingestion, stockage, transformation, exposition — est dimensionné selon vos volumes et cas d'usage.
Nos data engineers développent vos pipelines ETL/ELT, configurent les connecteurs vers vos sources (API, bases de données, fichiers, SaaS) et mettent en place les transformations nécessaires. Chaque pipeline est testé, documenté et versionné.
Nous déployons un monitoring complet (alertes, data quality checks, observabilité) et optimisons les performances. Votre équipe est formée pour être autonome sur la maintenance et l'évolution de l'infrastructure.
Une infrastructure data bien conçue garantit que vos données sont exactes, complètes et fraîches. Fini les exports manuels, les fichiers Excel qui circulent par email et les tableaux de bord qui affichent des chiffres contradictoires. Connectez vos données directement à vos outils de business intelligence.
Nos architectures sont conçues pour passer à l'échelle. Que vous traitiez 10 Go ou 10 To de données par jour, les pipelines data s'adaptent automatiquement grâce aux technologies cloud comme Snowflake, AWS et Google Cloud BigQuery.
En rationalisant vos flux de données et en adoptant des architectures modernes, vous éliminez les redondances, réduisez les coûts de stockage et optimisez la consommation de compute. Nos clients constatent en moyenne une réduction de 30 à 50 % de leurs coûts data.
Toute initiative d'IA générative ou de data science repose sur des données de qualité. Le data engineering pose les bases techniques indispensables : données nettoyées, historisées, accessibles via des API et prêtes pour l'entraînement de modèles.
Conception et déploiement d'architectures data adaptées à vos enjeux :
Développement de pipelines de données fiables et maintenables :
Conception et déploiement d'architectures data adaptées à vos enjeux :
de réduction du temps d'intégration des nouvelles sources de données
de taux de fiabilité des pipelines de données en production
de volume de données traitées à coût d'infrastructure constant
Découvrez comment nous avons accompagné nos clients dans leur transformation Data & IA.
Partenaire de confiance de grands comptes (EDF, Décathlon, BNP Paribas) et de nombreuses PME françaises, nous vous accompagnons pour atteindre vos objectifs.
Nous adaptons chaque projet à vos besoins spécifiques, votre secteur d'activité et vos infrastructures existantes.
Grâce à notre méthodologie agile, nous privilégions les succès courts et la collaboration avec vos équipes métiers.
Notre objectif : votre autonomie. Nous formons vos équipes pour qu'elles puissent faire évoluer la solution en interne.
Nos data engineers analysent gratuitement votre architecture data actuelle et identifient les axes d'amélioration prioritaires. Bénéficiez d'un audit gratuit pour obtenir une feuille de route technique et un chiffrage précis de votre projet data engineering.
Retrouvez les réponses aux questions les plus posées sur le data engineering, les pipelines de données et les architectures data modernes.
Le data engineering construit l'infrastructure qui collecte, transforme et stocke les données. La data science exploite ces données pour en extraire des insights et des prédictions. Le data engineer prépare le terrain, le data scientist y cultive la valeur. Les deux disciplines sont complémentaires et indissociables pour une stratégie data réussie.
Nous travaillons avec les outils leaders du marché : Snowflake et BigQuery pour le stockage, dbt pour les transformations et Airflow pour l'orchestration, Fivetran et Airbyte pour l'ingestion, et Spark pour le traitement distribué. Le choix dépend de vos contraintes techniques, de vos volumes et de votre cloud provider.
Le coût dépend de la complexité de votre écosystème. Un projet de pipelines pour 5 à 10 sources coûte entre 20 000 et 50 000 euros. Une refonte complète d'architecture data se situe entre 50 000 et 200 000 euros. Nous proposons un audit gratuit pour dimensionner votre projet. Contactez-nous pour un devis.
Un projet de pipelines ciblé prend 4 à 8 semaines. Une refonte d'architecture complète nécessite 3 à 6 mois, avec une approche incrémentale : les premiers pipelines sont opérationnels dès les premières semaines, puis le périmètre s'étend progressivement. Nous livrons de la valeur rapidement tout en construisant pour le long terme.
Pas nécessairement, mais c'est fortement recommandé. Les solutions cloud (AWS, Azure, Google Cloud) offrent une scalabilité, une flexibilité et un rapport coût-performance impossibles à atteindre on-premise. Nous pouvons aussi travailler en mode hybride si vos contraintes réglementaires l'exigent.
Nous intégrons la data quality à chaque étape : tests automatisés dans dbt, Great Expectations ou Soda pour valider la fraîcheur, la complétude et la cohérence des données. Des alertes sont configurées pour détecter toute anomalie en temps réel. Le data lineage permet de tracer l'origine de chaque donnée.
Absolument. Nous intervenons en mode régie, forfait ou coaching selon vos besoins. Nos data engineers peuvent renforcer votre équipe existante, construire les fondations que votre équipe maintiendra ensuite, ou former vos développeurs aux pratiques de data engineering moderne. Découvrez nos cas clients pour des exemples concrets.
Un data lakehouse combine le meilleur du data lake (stockage flexible et peu coûteux de données brutes) et du data warehouse (requêtes performantes et gouvernance). C'est l'architecture qui permet de supporter à la fois le reporting BI, la data science et l'IA depuis une source unique de vérité, réduisant la complexité et les coûts.
Nous procédons par étapes : inventaire des flux existants, priorisation par criticité, migration progressive vers des outils modernes (dbt, Airflow) en parallèle des systèmes legacy, puis bascule une fois les nouveaux pipelines validés. Cette approche garantit zéro interruption de service et permet de moderniser sans risque.
Dans la grande majorité des cas, oui. Un modèle d'IA générative ou de scoring prédictif ne vaut que par la qualité des données qui l'alimentent. Le data engineering garantit que vos données sont propres, structurées et accessibles pour l'entraînement et l'inférence. Contactez-nous pour évaluer votre maturité data.
