IngénieriedesdonnéesetCDP:sansdonnéespropres,pasd'IA
Snowflake · BigQuery · dbt · Segment · Airflow
Sans donnees propres, pas d'IA, pas de personnalisation, pas de decisions eclairees. L'ingenierie de donnees est la couche invisible qui fait fonctionner tout le reste : pipelines, warehouses, CDP et qualite des donnees.
Ce qu'inclut le service
Infrastructure de données de bout en bout.
Le modern data stack en action
Des donnees brutes aux insights actionnables.
Le pattern moderne est l'ELT (Extract, Load, Transform) : vous extrayez les donnees de toutes vos sources (CRM, web, app, ads), vous les chargez dans un warehouse central, et vous les transformez avec dbt (data build tool). Les transformations sont du SQL versionne dans Git, testable, documente. Plus de scripts Python fragiles que personne ne comprend. Le resultat : un warehouse ou n'importe quelle equipe peut faire des requetes fiables.
Resume executif
Pour les CEO et directeurs data.
Le marche des CDP (Customer Data Platforms) passera de 8,26 milliards de dollars en 2025 (Grand View Research) a 37,1 milliards en 2030 (CAGR 30,7 %, MarketsandMarkets, 2025). L'integration de donnees represente le plus grand investissement dans les projets CDP, pas la plateforme. Sans ingenierie de donnees solide, un CDP est une depense sans retour.
Gartner predit que les workflows alimentes par l'IA reduiront la gestion manuelle des donnees de 60 % d'ici 2027 (Gartner, 2025). Mais l'IA a besoin de donnees propres pour fonctionner. Investir dans l'ingenierie de donnees, c'est investir dans l'infrastructure qui rend possibles toutes les initiatives d'IA, d'analytics et de personnalisation.
Kiwop possede une expertise en Python, analytics (GA4, BigQuery) et backend. L'ingenierie de donnees est la couche d'infrastructure qui connecte nos services de developpement, analytics et IA dans une proposition coherente.
Resume pour le CTO / equipe technique
Stack, outils et architecture.
Warehouses : Snowflake (multi-cloud, separation compute/storage, scaling independant), BigQuery (serverless, ideal pour l'ecosysteme Google), Databricks (lakehouse, unifie analytics et ML). Choix selon l'ecosysteme, le volume et le budget.
ETL/ELT : dbt pour les transformations (SQL dans Git, tests, docs auto-generees). Fivetran ou Airbyte pour l'ingestion (300+ connecteurs). Airflow ou Dagster pour l'orchestration. Le tout versionne, reproductible, surveille.
CDP : Segment (standard du marche, 400+ integrations), RudderStack (open-source, customer data pipeline), mParticle (enterprise, audiences temps reel). L'implementation inclut l'identity resolution, la gestion du consentement et l'activation dans les canaux (ads, email, CRM).
Est-ce pour vous ?
L'ingenierie de donnees necessite un volume de donnees et un cas d'usage clair. Si votre entreprise gere les donnees manuellement, c'est le moment.
Pour qui
- Entreprises qui prennent des decisions basees sur des exports manuels de CSV et des tableurs.
- Equipes analytics qui ont besoin de donnees fiables et mises a jour automatiquement.
- Organisations qui vont implementer de l'IA/ML et ont besoin de donnees propres comme base.
- E-commerce et SaaS qui veulent personnaliser les experiences avec des donnees client unifiees.
- Directeurs data qui ont besoin d'un warehouse centralise avec gouvernance.
Pour qui pas
- Startups tres early-stage avec peu de donnees et sans volume (un CRM suffit).
- Entreprises sans budget pour l'infrastructure cloud (Snowflake, BigQuery ont des couts).
- Si vous avez juste besoin d'un dashboard, des outils no-code comme Looker Studio peuvent suffire.
- Organisations sans personne pour consommer les donnees (un warehouse vide = depense sans ROI).
- Si votre source de donnees est une seule appli et que vous n'avez pas besoin de croiser avec d'autres sources.
Services d'ingenierie de donnees
Verticales pour construire votre infrastructure de donnees.
Conception de data warehouse
Modelisation dimensionnelle, schemas de staging/marts, partitionnement et clustering. Snowflake, BigQuery ou Databricks selon votre ecosysteme. Optimisation des couts des la conception.
Pipelines ETL/ELT
Ingestion avec Fivetran ou Airbyte (300+ connecteurs). Transformations avec dbt (SQL dans Git). Orchestration avec Airflow ou Dagster. Pipelines reproductibles et testables.
Implementation de CDP
Setup de Segment, RudderStack ou mParticle. Identity resolution, gestion du consentement RGPD et activation des audiences dans les canaux (ads, email, CRM, web).
Data quality et observabilite
Tests automatises avec dbt tests et Great Expectations. Surveillance de la fraicheur, completude, schema drift. Alertes proactives avant que les utilisateurs ne signalent des erreurs.
Data streaming temps reel
Pipelines de donnees en temps reel avec Kafka, AWS Kinesis ou Google Pub/Sub. Pour les cas necessitant une latence <1 seconde : personnalisation en direct, detection de fraude, dashboards temps reel.
Infrastructure ML-ready
Feature stores, datasets d'entrainement versionnes, pipelines de donnees prepares pour le machine learning. La base pour que votre equipe IA travaille avec des donnees propres et a jour.
Processus d'implementation
De donnees dispersees a une infrastructure centralisee.
Assessment des donnees
Cartographie des sources de donnees existantes, qualite actuelle, exigences metier et cas d'usage. Conception de l'architecture cible avec selection des outils.
Fondation du warehouse
Setup de Snowflake/BigQuery/Databricks. Conception des schemas (staging, intermediate, marts). Politiques d'acces et gouvernance.
Pipelines d'ingestion
Configuration des connecteurs avec Fivetran/Airbyte. Premiers pipelines de donnees actifs. Validation de l'integrite avec la source.
Transformations et qualite
Modeles dbt pour staging et marts metier. Tests de qualite automatises. Documentation auto-generee. Orchestration avec Airflow.
CDP et integrations
Implementation du CDP (si applicable). Identity resolution et gestion du consentement. Activation des audiences. Connexion avec les outils d'analytics et BI.
Operation et amelioration continue
Surveillance des pipelines, alertes de fraicheur, optimisation des couts de warehouse. Cycles d'iteration avec nouvelles sources et modeles.
Risques et attenuation
Les risques reels de l'implementation d'infrastructure de donnees.
Couts de warehouse incontroles
Conception avec FinOps des le jour 1 : clustering, partitionnement, auto-suspend, alertes de depenses. Snowflake et BigQuery facturent a la requete — nous optimisons chaque modele dbt.
Donnees de mauvaise qualite
Tests automatises dans chaque pipeline : not_null, unique, integrite referentielle, fraicheur. Great Expectations pour les validations complexes. Pas de donnees deployes en marts sans qualite validee.
Non-conformite RGPD
PII identifie et pseudonymise dans le pipeline. Gestion du consentement integree au CDP. Politiques de retention et droit a l'oubli automatises.
Pipelines fragiles qui cassent
Orchestration avec Airflow/Dagster : retries automatiques, alertes Slack, circuit breakers. Tests avant chaque deploiement. Rollback des transformations possible.
Warehouse vide sans utilisateurs
Nous commencons avec un cas d'usage concret (dashboard, audience CDP, feed ML) — pas avec un warehouse generique. Valeur demontrable en semaine 4.
Des CSV manuels a un warehouse automatise
E-commerce mid-market avec des donnees dispersees dans 15 sources : Shopify, GA4, Klaviyo, Meta Ads, Google Ads, ERP, CRM et plus. L'equipe analytics passait 2 jours/semaine a preparer les donnees manuellement. Nous avons implemente BigQuery + dbt + Fivetran + Segment : ingestion automatisee, transformations testees, CDP avec audiences activees.
CDP sans ingenierie de donnees = argent perdu
Pourquoi l'infrastructure passe en premier.
L'integration de donnees represente le plus grand investissement dans les projets CDP, pas la plateforme. Pourquoi ? Parce que sans pipelines de donnees propres, identity resolution fiable et transformations testees, un CDP recoit des donnees inutilisables et active des audiences erronees. Investir dans l'ingenierie de donnees d'abord est la decision la plus rentable avant d'acheter un outil de marketing ou d'IA.
Questions frequentes sur l'ingenierie de donnees
Ce que les directeurs data et CTO demandent.
Qu'est-ce qu'un data warehouse et pourquoi en ai-je besoin ?
Un data warehouse est une base de donnees centralisee optimisee pour l'analytics. Elle stocke les donnees de toutes vos sources (CRM, web, ads, ERP) transformees et pretes a etre interrogees. Vous en avez besoin quand vos equipes perdent du temps a preparer des donnees manuellement ou prennent des decisions avec des donnees obsoletes.
Snowflake, BigQuery ou Databricks ?
Snowflake : multi-cloud, separation compute/storage, ideal pour les equipes SQL. BigQuery : serverless, sans gestion, parfait si vous utilisez deja Google Cloud et GA4. Databricks : lakehouse qui unifie analytics et ML, ideal si vous avez une equipe de data science. Nous recommandons selon l'ecosysteme et le cas d'usage.
Qu'est-ce que dbt et pourquoi est-ce important ?
dbt (data build tool) permet d'ecrire des transformations de donnees en SQL, de les versionner dans Git, de les tester automatiquement et de les documenter. Il transforme le warehouse en un projet logiciel avec les memes pratiques d'ingenierie : CI/CD, code review, tests. C'est le standard de facto du modern data stack.
Combien coute l'implementation d'un data warehouse ?
Setup initial (warehouse + pipelines + premiers modeles) : 30K a 60K EUR. Avec CDP inclus : 60K a 120K EUR. Cout mensuel d'infrastructure : a partir de 500 EUR (BigQuery serverless) jusqu'a 5K+ EUR (Snowflake enterprise). L'economie de temps d'equipe couvre generalement l'investissement en 6 a 12 mois.
Ai-je besoin d'un CDP ou un warehouse suffit-il ?
Un warehouse est pour l'analytics (interroger des donnees historiques). Un CDP est pour l'activation (envoyer des audiences aux canaux en temps reel). Si vous n'avez besoin que de dashboards, un warehouse suffit. Si vous voulez de la personnalisation, de la segmentation dynamique ou des audiences pour les ads, vous avez besoin d'un CDP.
Combien de temps dure l'implementation ?
Warehouse + premiers pipelines : 4 a 6 semaines. Stack complet avec CDP : 10 a 14 semaines. Valeur demontrable (premier dashboard avec donnees automatisees) en semaine 4. Nous iterons incrementalement, nous n'attendons pas d'avoir "tout" pret.
Comment gerez-vous le RGPD dans les pipelines de donnees ?
Les PII (donnees personnelles) sont identifiees et pseudonymisees dans le pipeline d'ingestion, avant d'atteindre le warehouse. Gestion du consentement integree au CDP. Politiques de retention automatisees. Droit a l'oubli implemente comme pipeline. Documentation prete pour le DPO.
Que se passe-t-il si mes donnees actuelles sont de mauvaise qualite ?
Nous commencons par la. La premiere phase est un assessment de qualite : nous identifions les gaps, doublons, inconsistances. Puis nous implementons des tests automatises dans chaque pipeline. La qualite des donnees ne s'obtient pas d'un coup, elle se construit avec des processus et de l'automatisation.
Puis-je commencer petit et monter en charge ?
Absolument. Nous recommandons de commencer avec 3 a 5 sources de donnees et un cas d'usage concret (un dashboard, une audience CDP, un dataset pour le ML). Valeur demontrable en semaines, pas en mois. Nous montons en charge en ajoutant des sources et des modeles incrementalement.
Vos donnees sont en silos et vos equipes perdent du temps a les preparer ?
Assessment gratuit de votre infrastructure de donnees. Nous cartographions vos sources, identifions les lacunes de qualite et concevons l'architecture cible.
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