L'agence data.Des chiffres fiables.
La plupart des reportings cassent pareil : deux chiffres pour une métrique et personne sûr de qui croire. On construit ta stack data moderne de bout en bout, ingestion vers un entrepôt, modèles dbt qui transforment les lignes brutes en datasets testés, et des dashboards que ton équipe ouvre vraiment.
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Freepik SpacesUne agence data met de la confiance dans les chiffres, pas juste des graphes.
N'importe qui peut brancher un outil de dashboard. Brancher tes sources, modéliser la data brute avec dbt, et garder une métrique qui veut dire une chose partout, c'est un autre métier. Voici les quatre choses qu'on prend en charge.
- Ingestion & pipelines
Tes sources branchées, propres et à l'heure
De la data éclatée entre un CRM, tes plateformes d'ads, Stripe et une dizaine de spreadsheets, ce n'est pas une stack, c'est un casse-tête que tu réconcilies à la main chaque mois. On construit les pipelines d'ingestion (ELT avec Fivetran ou Airbyte, plus des connecteurs custom pour les sources hors étagère) qui posent ta data brute dans un seul entrepôt à l'heure. Fini les exports CSV, fini les deux chiffres pour la même métrique.
Voir un pipeline type - Entrepôt & modélisation
Un entrepôt et des modèles dbt qui transforment les lignes en réponses
Les tables brutes ne répondent pas aux questions métier. On installe ton entrepôt (BigQuery, Snowflake ou Postgres, selon ta taille et ton budget) et on construit les modèles dbt par-dessus : staging, nettoyage, transformations testées, et une couche sémantique pour qu'une métrique comme le revenu ou les utilisateurs actifs veuille dire la même chose partout. Documenté, versionné, testé, pour que les chiffres tiennent quand on demande d'où ils sortent.
Voir la méthode - Dashboards & BI
Des dashboards que ton équipe ouvre vraiment un lundi matin
Un dashboard que personne ne croit se fait ignorer, et les gens reviennent au feeling. On construit la couche BI dans Looker, Metabase ou ton outil existant, par-dessus de la data modélisée pour que chaque graphe remonte à une définition testée. Self-serve là où ça a du sens, avec les métriques clés définies une fois dans la couche sémantique. L'objectif, c'est des décisions prises sur des chiffres, pas sur l'opinion la plus forte dans la pièce.
Voir les intégrations - Qualité & gouvernance
Qualité des données et gouvernance, pour que les chiffres restent fiables
La confiance meurt la première fois qu'un dashboard est faux et que personne ne le voit. On câble des tests de qualité, des contrôles de fraîcheur et des alertes pour qu'un pipeline cassé te prévienne avant de prévenir ton CEO, plus une gestion RGPD des données perso et du reverse-ETL pour repousser les métriques propres dans les outils où ton équipe bosse. On est d'abord une agence d'automatisation et d'IA, donc ça se branche sur ta façon d'opérer.
Voir l'enablement IA
On construit une stack data comme une infra, pas une démo de reporting.
La plupart des projets data meurent pareil : un outil de dashboard acheté, de la data brute balancée dedans, et trois graphes qui se contredisent jusqu'à ce que tout le monde revienne au feeling. Donc on le traite comme une infra : ingestion propre, un entrepôt bien dimensionné, des modèles dbt avec tests et une couche sémantique, puis des dashboards par-dessus des chiffres qui tiennent.
- Audit · on cartographie tes sources, tes vraies questions, et où les chiffres cassent aujourd'hui
- Ingestion & entrepôt · pipelines ELT vers un entrepôt dimensionné à toi, safe par défaut
- Modélisation · transformations dbt, tests et couche sémantique pour qu'une métrique veuille dire une chose
- Activation · dashboards, alertes et reverse-ETL, transmis avec la doc pour le posséder
On fait tourner notre data sur cette stack.
On ne vend pas un palier de partenaire. On fait tourner nos propres décisions sur la même stack data moderne : ELT vers un entrepôt, modèles dbt testés, une couche sémantique, et des dashboards qu'on ouvre vraiment. C'est exactement ce qui manque quand un projet data s'arrête à livrer un dashboard que personne ne sait expliquer.
- On construit la stack data moderne qu'on ferait tourner nous-mêmes : ELT, un entrepôt bien dimensionné, des modèles dbt testés, pas un fouillis de scripts fragiles.
- Confiance par défaut : chaque métrique est testée et remonte à une seule définition, donc un dashboard que tu ne peux pas expliquer ne va jamais en réunion.
- Tu repars autonome : les modèles vivent dans ton repo et ton entrepôt, documentés, donc ton équipe possède la stack sans nous.
- Honnête sur le fit : si ta data est trop sale en amont ou ton équipe trop petite pour avoir besoin d'un entrepôt, on te le dit avant que tu dépenses dessus.
Un entrepôt au cœur, ta stack data moderne autour.
On configure les parties qui transforment des sources éclatées en reporting fiable, puis on les connecte à ta façon de bosser. Voici ce que couvre un vrai build data.
- Setup
Ingestion & pipelines ELT
On connecte tes sources (CRM, ads, facturation, produit) avec des outils ELT comme Fivetran ou Airbyte, plus des connecteurs custom là où rien n'existe sur étagère, pour que la data brute arrive dans ton entrepôt à l'heure.
- Setup
Setup de l'entrepôt
On monte ton entrepôt (BigQuery, Snowflake ou Postgres) dimensionné à ta data et ton budget, avec les schémas, rôles et garde-fous de coût qui le gardent rapide et prévisible au lieu d'une facture qui s'emballe.
- Setup
Modélisation dbt
On construit des modèles dbt qui nettoient, joignent et transforment les tables brutes en datasets fiables : staging, marts, tests, documentation et lineage, le tout versionné pour qu'un changement soit relu avant de partir.
- Setup
Couche sémantique & métriques
On définit tes métriques clés une seule fois dans une couche sémantique, pour que le revenu, les utilisateurs actifs ou la marge veuillent dire la même chose dans chaque dashboard, au lieu de trois chiffres qui se contredisent.
- Setup
Dashboards & BI
On construit la couche de reporting dans Looker, Metabase ou ton outil BI existant par-dessus de la data modélisée, pour que chaque graphe remonte à une définition testée et que l'équipe se serve seule sans risque.
- Setup
Qualité, gouvernance & reverse-ETL
On ajoute des tests de qualité, des contrôles de fraîcheur et des alertes, on gère les données perso en mode RGPD, et on utilise le reverse-ETL pour repousser les métriques propres dans les outils où ton équipe bosse vraiment.
On cartographie ta data et tes vraies questions, tu repars avec un plan.
Avant de chiffrer quoi que ce soit, on prend 60 minutes pour regarder tes sources, ton reporting actuel et les décisions pour lesquelles tu as vraiment besoin de la data. Tu repars avec un avis honnête sur quoi construire en premier, si tu as même besoin d'un entrepôt, et où les chiffres cassent aujourd'hui. Zéro pitch, juste le regard d'un ingénieur sur ta data.
- Un avis honnête sur ce dont ta stack data a besoin en premier
- L'entrepôt et les pipelines qui valent le coup d'être montés
- Les métriques à définir une fois et à croire partout
- Un avis franc sur si un entrepôt est prématuré
Comment on mène un build de stack data.
Cinq étapes, dans l'ordre. On ne livre pas un dashboard avant que la data soit modélisée et testée, on ne construit pas un entrepôt dont tu n'as pas encore besoin, et ton équipe le possède à la fin. Chaque étape a un livrable et tu valides avant qu'on avance.
- Étape 1 · Audit data
Cartographier tes sources et les questions qui comptent
On s'assoit avec toi et on regarde ce que tu as vraiment besoin de décider : quelles métriques pilotent le business, où vit la data, et pourquoi les chiffres d'aujourd'hui ne sont pas d'accord. On regarde tes sources, ton tracking actuel et le reporting existant. La moitié de la valeur, c'est de te dire quoi réparer en premier, et si tu as même besoin d'un entrepôt, avant que quiconque construise un pipeline.
- Étape 2 · Ingestion & entrepôt
Brancher tes sources dans un entrepôt dimensionné à toi
On construit les pipelines ELT (Fivetran, Airbyte ou connecteurs custom) qui posent ta data brute dans un entrepôt, BigQuery, Snowflake ou Postgres, dimensionné à ton volume et ton budget. On règle rôles, schémas et garde-fous de coût pour qu'il reste rapide et que la facture reste prévisible. Rien de fancy dont tu n'as pas besoin, juste de la data brute propre au même endroit à l'heure.
- Étape 3 · Modéliser avec dbt
Transformer les lignes brutes en datasets fiables
On construit les modèles dbt par-dessus ta data brute : staging, nettoyage, jointures, transformations testées et une couche sémantique pour qu'une métrique soit définie une fois et veuille dire la même chose partout. Tout est versionné, documenté et testé, avec le lineage, donc quand on demande d'où sort un chiffre il y a une réponse claire et relisable au lieu d'un haussement d'épaules.
- Étape 4 · Dashboards & activation
Livrer la couche BI et repousser la data dans tes outils
On construit les dashboards dans Looker, Metabase ou ton outil BI existant par-dessus de la data modélisée, pour que chaque graphe remonte à une définition testée. Puis on ajoute des tests de qualité, des contrôles de fraîcheur et des alertes, et on utilise le reverse-ETL pour repousser les métriques propres dans le CRM et les outils où ton équipe bosse déjà. La stack part avec son monitoring dès le jour 1.
- Étape 5 · Transmettre & former
Former l'équipe, puis se pousser du chemin
On forme ton équipe à la stack : comment marchent les modèles, comment ajouter une métrique, comment lire le lineage quand un chiffre a l'air bizarre. La doc vit dans ton repo pour que les nouveaux l'héritent. Si tu veux aller plus loin côté IA et automatisation, notre formation couvre ça de A à Z. Si tu veux qu'on reste dispo pour ce qui passe à l'échelle, on en parle à part.
On est juge sur les chiffres sur lesquels on agit.
Aucun badge de partenaire à afficher, donc on met en avant ce qui compte : les retours des équipes dont on a construit la stack data, et le fait qu'elles ont continué de décider sur ces chiffres après notre départ. Nos avis Trustpilot viennent de ces équipes, pas d'un deck marketing.
- Les modèles dbt vivent dans ton repo et ton entrepôt, possédés par ton équipe
- Chaque métrique définie une fois, testée, et traçable via le lineage
- Contrôles de qualité et alertes câblés avant tout dashboard
- Les avis Trustpilot viennent des équipes pour qui on a construit la stack
Les questions qu'on nous pose en boucle.
Que fait concrètement une agence data ?
Une agence data construit la stack data qui te laisse décider sur des chiffres fiables, au lieu de réconcilier des spreadsheets à la main. On branche tes sources dans un entrepôt avec de l'ELT, on modélise la data brute avec dbt pour que chaque métrique ait une seule définition testée, on construit les dashboards que ton équipe ouvre vraiment, et on câble les contrôles de qualité et la gouvernance pour qu'un chiffre cassé soit attrapé tôt. L'objectif, c'est des décisions sur des chiffres fiables, pas un joli graphe que personne ne croit.Combien coûte la construction d'une stack data ?
Ça dépend du périmètre : un entrepôt avec quelques modèles dbt et un dashboard n'a rien à voir avec brancher une dizaine de sources, construire une couche sémantique complète et câbler le reverse-ETL dans tes outils. On ne balance pas un forfait tout fait. On commence par un audit offert de 60 minutes pour trouver ce dont tu as vraiment besoin, puis on chiffre un périmètre fixe. L'entrepôt et les outils ELT (BigQuery, Snowflake, Fivetran), tu les paies au fournisseur ; on règle les garde-fous de coût pour que la facture reste prévisible.Quel entrepôt choisir, BigQuery, Snowflake ou Postgres ?
Ça dépend de ton volume, ton équipe et ton budget, et une grosse partie de l'audit, c'est d'y répondre honnêtement. BigQuery est un bon défaut quand tu es déjà sur Google Cloud et que tu veux du serverless qui scale. Snowflake colle quand tu veux un contrôle fin du compute et du multi-cloud. Pour une petite équipe avec peu de data, un Postgres managé suffit souvent largement et coûte bien moins. On choisit l'entrepôt qui colle à où tu en es, pas celui qui sonne le plus impressionnant.C'est quoi dbt et pourquoi notre stack en a besoin ?
dbt est la couche de transformation de la stack data moderne : elle nous laisse transformer les tables brutes en datasets propres, testés et documentés avec du SQL versionné qui tourne dans ton entrepôt (l'approche ELT). Sans, tu te retrouves avec des scripts uniques que personne ne peut auditer et des métriques qui se contredisent. Avec, chaque transformation est relue, testée et traçable via le lineage, et une métrique comme le revenu est définie une fois dans une couche sémantique pour vouloir dire la même chose partout.Vous pouvez le connecter à nos dashboards et outils existants ?
Oui, c'est la couche d'activation. On construit les dashboards dans Looker, Metabase ou l'outil BI que tu utilises déjà, le tout par-dessus de la data modélisée pour que chaque graphe remonte à une définition testée. On utilise aussi le reverse-ETL pour repousser les métriques propres dans les outils où ton équipe bosse au quotidien, comme ton CRM ou tes plateformes d'ads, pour que les chiffres fiables apparaissent là où les décisions se prennent, pas juste dans un onglet de reporting qu'on oublie d'ouvrir.Notre data est un bordel. Vous pouvez quand même aider ?
Parfois, et on sera direct là-dessus. Une stack data, c'est garbage in, garbage out : sans tracking plan discipliné et sans personne qui possède la qualité en amont, le pipeline le plus propre fait quand même remonter des chiffres faux. Souvent le premier boulot, ce n'est pas un entrepôt du tout, c'est un tracking plan et une ownership claire pour que la data arrive cohérente. On te dira dans l'audit si tu es prêt à construire, ou si réparer la source passe en premier.On est une petite équipe. On a vraiment besoin d'un entrepôt ?
Peut-être pas encore, et on ne te vendra pas un truc dont tu n'as pas besoin. Si tout ton business tourne sur deux outils et qu'un spreadsheet répond encore à tes questions, un entrepôt complet avec setup dbt c'est de la surcharge et un coût que tu vas regretter. Parfois le bon move, c'est un tracking plan propre et un dashboard simple par-dessus tes outils existants. On te dira honnêtement quand un entrepôt est prématuré et quoi faire à la place en attendant de grandir.Comment vous gardez la data juste et conforme RGPD ?
La justesse vient des tests : des tests dbt sur chaque modèle, des contrôles de fraîcheur sur les pipelines, et des alertes pour qu'une source cassée prévienne l'équipe avant de prévenir un dashboard. La confiance, c'est tout le produit, donc un chiffre qu'on ne peut pas tracer ne part pas. Côté RGPD, on gère les données perso avec soin : accès scopés, minimisation, et un traitement clair des champs identifiants dans l'entrepôt, pour que ton reporting soit juste sans devenir un problème de conformité plus tard.
Arrête de réconcilier des spreadsheets. Construis une stack que tu crois.
Un audit de 60 minutes, tes sources et tes vraies questions cartographiées, un plan de build avec la qualité des données intégrée. Si ton équipe peut le faire tourner en interne après le setup, on te file le playbook. Si on est le bon choix, on s'en occupe.