Des pipelines data fiables
du legacy jusqu'à la production.

Le problème, en termes de dirigeant

Vos systèmes parlent mal entre eux. Les fichiers batch nocturnes arrivent trop tard. Les exports Excel « de secours » deviennent le vrai système d'information. Personne ne sait dire si le chiffre du matin est à jour.

Quand un flux casse, l'alerte arrive trop tard, quand elle arrive. Une seule personne connaît le mapping. La reprise est artisanale. Chaque acquisition, chaque nouvel outil, chaque changement d'ERP rajoute une couche de dette.

Acheter une plateforme data de plus ne règle pas la propriété des flux critiques ni la clarté des responsabilités. Tant que les pipelines ne sont pas documentés, observables et rejouables, vous louez de la complexité sans gagner en maîtrise.

Ce que nous faisons concrètement

1. Étape 1

   Diagnostic des flux critiques

   Nous listons les échanges qui font tenir l'opération : sources, cibles, fréquences, points de rupture connus. On priorise les flux dont l'échec coûte cher (reporting, facturation, stock, terrain) plutôt qu'une carte exhaustive inutile.

2. Étape 2

   Cadrage technique et critères de vérité

   Pour chaque flux retenu : mapping, règles de rejet, ownership métier, fenêtres de reprise. Vous validez ce qui constitue une donnée « bonne » avant que l'on construise. Pas de boîte noire.

3. Étape 3

   Build et bascule progressive

   Pipelines tracés (ETL, API, messaging selon le contexte), avec gestion d'erreurs et replay. Migration depuis un middleware legacy par bascule progressive quand c'est nécessaire, pour que le run continue pendant la reprise.

4. Étape 4

   Observabilité et passation

   Métriques, alertes, runbooks. Documentation de run pour que vos équipes puissent diagnostiquer et corriger. Transfert des accès et des conventions de nommage inclus dans la Mission.

Les livrables

• • Flux documentés (mappings, schémas, dépendances) versionnés avec le code.
• • Pipelines en production avec reprise sur erreur (retry / replay) sur les chemins critiques.
• • Supervision opérationnelle : état des runs, alertes actionnables, pas seulement des logs bruts.
• • Playbook d'onboarding pour brancher un nouveau flux ou une nouvelle source sans repartir de zéro.
• • Passation : qui contacte qui, comment relancer un job, comment lire un échec.

Les critères de réussite

• • Un échec de flux est visible dans un délai défini avec vous, pas découvert par un utilisateur métier trois jours plus tard.
• • La reprise d'un run échoué est documentée et exécutable par plus d'une personne.
• • Les mappings ne vivent plus uniquement dans la tête d'un intégrateur : ils sont lisibles et modifiables.
• • Les équipes métier constatent une fraîcheur de données alignée sur le critère cadré au départ, qu'il soit temps réel, horaire ou quotidien.
• • Vous pouvez faire évoluer un flux sans ouvrir un chantier « plateforme » à chaque demande.

La preuve

Les cas publiés sur le site couvrent des data hubs post-acquisition, des sync temps réel multi-systèmes et des console ops sur plateformes d'intégration. Ce sont des preuves de parcours du même type de Mission Data & Intégration. Chaque fiche porte ses propres chiffres, validés avec le client. Nous préférons vous y renvoyer plutôt que de les sortir de leur contexte.