Big Data
Ingénierie big data pour des volumes de données qui dépassent vos outils
Concevez des plateformes de données qui ingèrent, traitent et gouvernent des milliards d'enregistrements de manière fiable. Les ingénieurs data de SoftSapien construisent des lakehouses, des pipelines de streaming et des cadres de gouvernance qui transforment les données brutes en actif fiable pour l'entreprise.
Dernière mise à jour :
Clients sélectionnés
Vue d'ensemble
Une infrastructure de données qui évolue avec l'entreprise
Quand les rapports mettent des heures à s'exécuter, que les pipelines échouent en silence la nuit et que les équipes se disputent sur les bons chiffres, le problème vient généralement du socle de données. Les outils de l'ère des tableurs et les scripts improvisés ne suivent plus les volumes et les sources de données actuels.
Nos ingénieurs big data conçoivent des plateformes qui séparent stockage et calcul, traitent les données en batch et en streaming, et appliquent des contrôles de qualité à chaque étape. Les architectures lakehouse sur Databricks, Snowflake ou des services cloud natifs offrent aux analystes, data scientists et applications un socle partagé et gouverné.
La gouvernance des données, le catalogage et les contrôles d'accès font partie de la conception, afin que la plateforme respecte les réglementations sur la vie privée à mesure qu'elle grandit.
Les défis que nous relevons
Les problèmes de plateformes de données que nous résolvons
Rapports lents
Nos rapports prennent des heures et les données sont déjà périmées.
Les plateformes lakehouse séparent stockage et calcul et ajoutent des pipelines de streaming, pour que les requêtes répondent vite sur des données à jour.
Pannes silencieuses
Les pipelines plantent la nuit et personne ne s'en aperçoit.
Les contrôles de qualité des données et l'observabilité des pipelines alertent les ingénieurs en cas d'échec ou d'anomalie avant que les utilisateurs ne voient de mauvais chiffres.
Chiffres contradictoires
Les équipes se disputent sur les chiffres justes.
Des modèles de données gouvernés, un catalogue partagé et des responsabilités claires donnent à chaque équipe une définition fiable et unique de chaque indicateur.
Pression réglementaire sur la vie privée
La croissance des volumes de données accroît notre exposition réglementaire.
Les contrôles d'accès, le lignage et la classification des données sont intégrés dès la conception, afin que la plateforme respecte les réglementations sur la vie privée à mesure qu'elle grandit.
Ce qui est inclus
Compétences big data
Architecture, pipelines, gouvernance et migration pour les données à grande échelle.
Architecture de plateforme de données
Des conceptions de lakehouse, de data lake et d'entrepôt adaptées à vos charges de travail et à votre budget.
Pipelines de données batch
Des pipelines ETL et ELT fiables avec orchestration, reprises et lignage.
Streaming en temps réel
Streaming d'événements et traitement de flux pour des analyses et des alertes en moins d'une seconde.
Qualité et observabilité des données
Tests automatisés, détection d'anomalies et surveillance de la fraîcheur des jeux de données critiques.
Gouvernance et catalogage des données
Responsabilité, classification, lignage et politiques d'accès sur l'ensemble de la plateforme.
Migration de plateforme
Hadoop et entrepôts sur site migrés vers des plateformes cloud modernes.
Résultats métier
Ce qu'apporte une plateforme de données moderne
La valeur de la plateforme se mesure à la vitesse des requêtes, à la fiabilité des pipelines et au coût par téraoctet.
Des chiffres fiables
Les contrôles de qualité et les définitions gouvernées mettent fin aux débats sur les rapports contradictoires.
Des analyses plus rapides
Un stockage et un calcul optimisés renvoient des requêtes complexes en quelques secondes.
Une vision en temps réel
Les données en streaming permettent aux équipes d'agir sur les événements au moment où ils se produisent.
Des coûts maîtrisés
Le calcul élastique et le stockage hiérarchisé alignent les dépenses sur l'usage réel.
Prête pour l'IA
Des données propres et bien organisées accélèrent les initiatives de machine learning.
Secteurs
Le big data dans tous les secteurs
Comment la discipline s'adapte aux réglementations, aux données et aux clients de chaque secteur.
Finance et commerce
Plateformes de données pour l'analyse des transactions, les signaux de fraude et la vue client à 360°.
- Fintech
- Banque
- Assurance
- E-commerce
- Biens de consommation
- Distribution de mode
Industrie et chaîne d'approvisionnement
Données de capteurs, de production et de logistique traitées à grande échelle.
- Automobile
- Industrie manufacturière (Industrie 4.0)
- Logistique
- Transport
- Construction
- Architecture
- Pétrole et gaz
- Cleantech
- Énergie et services publics
- Agriculture
Santé et sciences de la vie
Données cliniques, de remboursement et génomiques avec une gouvernance stricte.
- Santé et hôpitaux
- Santé et bien-être
- Dentaire
Services publics et grand public
Analyse d'audience, de streaming et d'engagement pour les médias et les télécoms.
- Secteur public
- EdTech
- Médias et divertissement
- Immobilier
- Voyage et tourisme
- Agroalimentaire et boissons
- Restauration
- Sport et fitness
- Associations et ONG
- Services juridiques
Approche de delivery
Comment nous livrons des plateformes big data
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Évaluer
Les sources, les volumes, les cas d'usage et les difficultés actuelles sont documentés.
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Concevoir l'architecture
La plateforme, les formats de stockage et le modèle de gouvernance sont conçus.
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Construire les pipelines
Les pipelines d'ingestion et de transformation sont développés avec tests et lignage.
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Migrer et valider
Les données historiques et les charges de travail sont migrées avec des contrôles de rapprochement.
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Exploiter et optimiser
Supervision, optimisation des coûts et nouveaux produits de données après le lancement.
Technologie
Les plateformes et outils que nous utilisons
Choisis pour chaque mission en fonction de votre patrimoine existant, de vos licences et des compétences de votre équipe.
Plateformes
- Databricks
- Snowflake
- Google BigQuery
- Amazon Redshift
- Azure Synapse
Traitement
- Apache Spark
- Apache Flink
- dbt
- Apache Beam
Streaming
- Apache Kafka
- Amazon Kinesis
- Azure Event Hubs
- Confluent
Orchestration
- Apache Airflow
- Dagster
- Azure Data Factory
- AWS Glue
Gouvernance et qualité
- Unity Catalog
- Collibra
- Great Expectations
- Monte Carlo
Formats de stockage
- Delta Lake
- Apache Iceberg
- Parquet
Modèles d'engagement
Comment travailler avec SoftSapien
Commencez petit et élargissez, ou engagez-vous sur un programme complet. Chaque modèle inclut les mêmes standards de propriété, de sécurité et de reporting.
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À partir d'environ 4 semaines
Pilote
Prouvez la valeur sur un processus, une campagne ou une preuve de concept avant d'investir plus largement.
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Prix forfaitaire
Delivery au forfait
Un livrable clairement délimité, selon des critères d'acceptation convenus.
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Mensuel, défini après le cadrage
Forfait programme
Un delivery continu, avec des priorités revues à chaque cycle.
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Délais de réponse définis
Support managé
Des contrats de support qui maintiennent la performance des plateformes et des campagnes après le lancement.
Pourquoi SoftSapien
Pourquoi les entreprises choisissent SoftSapien
Ce que toute organisation peut attendre d'une mission big data avec SoftSapien.
Propriété à la passation
Le code source, les configurations, la documentation et les livrables stratégiques sont transférés à votre organisation à la clôture de la mission.
Sécurité et conformité par défaut
Le travail s'effectue dans vos périmètres d'identité, d'accès et de résidence des données dès le premier jour, vos exigences de conformité étant intégrées au delivery.
Une réponse sous 2 heures ouvrées
Chaque demande parvient à un spécialiste et reçoit une réponse sous deux heures ouvrées.
Des spécialistes du lancement à la passation
Les ingénieurs et stratèges qui cadrent votre mission restent mobilisés jusqu'au delivery et à la passation.
Toutes les disciplines, coordonnées
Les expertises en ingénierie, IA, cloud, business et marketing se combinent dès qu'une mission couvre plusieurs disciplines.
Un delivery sur tous les fuseaux horaires
Des équipes en Amérique du Nord, en Europe, au Moyen-Orient et en Asie-Pacifique alignent le delivery sur vos horaires de travail.
Questions fréquentes
FAQ big data
Aucune question ne correspond.
À partir de quel volume de données cela devient-il nécessaire ?
Quand les tableurs ou les outils de base de données basiques commencent à échouer ou à ralentir le travail réel de votre équipe. Le déclencheur est la difficulté opérationnelle, quel que soit le volume.
Avec quelles plateformes d'entrepôt de données travaillez-vous ?
Le choix dépend de votre fournisseur cloud actuel et de vos modèles de requêtes, et se définit pendant la phase de découverte.
En quoi consiste concrètement l'ingénierie big data ?
Une architecture de pipelines de données dimensionnée pour votre volume et votre vélocité réels, et une conception d'entrepôt qui prend en charge les requêtes précises de vos équipes.
Combien coûte une mission big data ?
Le coût dépend du volume de données, du nombre de sources et de la complexité des requêtes. Nous l'estimons après avoir examiné votre infrastructure de données actuelle.
Combien de temps faut-il pour construire un pipeline de données et un entrepôt ?
Un pipeline ciblé pour une seule source de données peut être livré en quelques semaines. Les entrepôts multisources se construisent par phases, validées sur des requêtes réelles à chaque étape.
À qui appartiennent le code des pipelines et le schéma de l'entrepôt lors de la passation ?
À vous. Le code des pipelines, le schéma de l'entrepôt et la documentation sont transférés à votre organisation lors de la passation.
Pouvez-vous migrer nos données historiques sans les perdre ?
Oui. La migration depuis des tableurs ou des outils existants est cadrée et validée par rapport à vos enregistrements avant la bascule.
Quels secteurs ont le plus besoin d'une infrastructure big data ?
Le commerce, la logistique, les services financiers et toute organisation dont les volumes de données dépassent les tableurs ou les outils de base de données basiques.
Construisez-vous le pipeline, l'entrepôt ou les deux ?
Généralement les deux, cadrés ensemble pour que les données circulent de la source à l'entrepôt sans rupture de responsabilité.
Dans quel délai pouvez-vous démarrer une mission big data ?
Chaque demande reçoit une réponse sous 2 heures ouvrées.
Construisez un socle de données fiable pour tous
Décrivez vos sources de données, vos volumes et les questions auxquelles vous ne pouvez pas répondre aujourd'hui. Nous proposerons une architecture et un parcours par phases pour y parvenir.