IA et données
Une seule version des chiffres, prête pour le reporting et l’IA.
La plupart des entreprises ont beaucoup de données et peu d’accord sur ce qu’elles disent. Nous construisons des pipelines et un entrepôt aux définitions testées, pour que la finance, le produit et la direction lisent les mêmes chiffres, et que vos fonctionnalités d’IA disposent de données propres.
- Ingénierie des données et analytique
- 6 à 14 semaines
Quand nous appeler
Cela vous dit quelque chose ?
- 01
Les rapports sont assemblés à la main dans des tableurs chaque mois.
- 02
Des équipes différentes citent des chiffres différents pour un même indicateur.
- 03
Vous voulez des fonctionnalités d’IA mais vos données sont dispersées entre plusieurs outils.
Comment Tulmira s’y prend
Notre approche, étape par étape
- 1
S’accorder sur les indicateurs
Nous définissons par écrit les indicateurs métier qui comptent, avec les personnes qui les utilisent.
- 2
Construire les pipelines
Ingestion automatisée depuis vos produits et vos outils, avec contrôles de schéma et tests de qualité des données.
- 3
Modéliser l’entrepôt
Des modèles propres et documentés sous gestion de versions, pour que chaque chiffre remonte à sa source.
- 4
Livrer de l’information utile
Tableaux de bord et reporting en libre-service, plus des produits de données qui alimentent vos fonctionnalités d’IA.
Nos standards
Des pratiques non négociables
- Définitions des indicateurs versionnées et relues comme du code
- Tests de qualité des données à chaque exécution de pipeline
- Données personnelles classifiées, minimisées et à accès contrôlé
- Traçabilité de chaque tableau de bord jusqu’à la source
- Chargements incrémentaux pour garder des coûts cloud prévisibles
- Alertes quand les données sont en retard ou erronées, avant que quelqu’un ne s’en aperçoive en réunion
Ce que vous obtenez
- Des pipelines d’ingestion automatisés
- Un entrepôt de données documenté et testé
- Des tableaux de bord et un reporting en libre-service
- Un catalogue de données et des définitions d’indicateurs
Les outils que nous utilisons pour cela
- dbt
- BigQuery
- Snowflake
- PostgreSQL
- Airflow
- Python
En général celui qui est le plus proche de votre cloud existant. BigQuery, Snowflake et PostgreSQL fonctionnent tous bien à la plupart des échelles ; nous recommandons en fonction du coût et des compétences de votre équipe.
Services associés
Intégration de l’IA
Des fonctionnalités LLM qui méritent leur place : recherche augmentée, extraction structurée et scoring, avec évaluation intégrée.
- LLM
- RAG
- Évaluation
Backend et API
Des services REST et événementiels bien documentés, avec tests, gestion de versions et modèles de données pertinents.
- Spring Boot
- Node.js
- PostgreSQL
Ingénierie cloud et plateformes
Pipelines, infrastructure as code et Kubernetes mis en place pour que votre équipe puisse déployer un vendredi sans crainte.
- CI/CD
- Kubernetes
- Terraform
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