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Notre processus

01
Cadrage & spécifications
Nous définissons les objectifs, le public cible et les cas d’usage afin d’établir une spécification claire. Cela aligne les attentes avant le prototypage.
02
Prototype
Nous réalisons une première version pour visualiser l’UI/UX et les fonctionnalités clés, puis itérons via retours jusqu’à validation du prototype.
03
Développement
Choix du bon stack et implémentation des features avec performance et qualité. Validation des entrées et collaboration étroite pour un résultat optimal.
04
QA & tests
Tests rigoureux pour détecter et corriger les bugs. Déploiement en environnement de test et itérations jusqu’à une version stable.
05
Maintenance & support
Après le lancement, nous monitorons, corrigeons proactivement et livrons des mises à jour et améliorations sans dégrader la stabilité.

Questions
fréquemment posées

Besoin d’informations de base ? Notre FAQ vous donne des réponses claires aux questions les plus fréquentes.

Qu'est-ce que l'analytique de données en tant que service ?

L'analytique de données en tant que service consiste à construire l'infrastructure, les tableaux de bord et les modèles nécessaires pour transformer vos données brutes en décisions — des pipelines de données et de l'entreposage jusqu'à la visualisation et la modélisation prédictive, sans que vous ayez à constituer une équipe data en interne.

Quel type de données métier pouvez-vous analyser ?

Nous travaillons avec des données issues de CRM, ERP, outils d'analyse produit, plateformes marketing et bases opérationnelles — en les consolidant dans un entrepôt unique (BigQuery, Snowflake ou PostgreSQL) pour une interrogation et une visualisation cohérentes.

Construisez-vous des tableaux de bord sur mesure ou utilisez-vous des outils BI existants ?

Les deux. Nous créons des tableaux de bord sur mesure lorsque les outils standards ne correspondent pas à votre workflow, et nous configurons aussi des plateformes comme Looker, Power BI ou Metabase lorsqu'un outil BI standard répond plus rapidement et efficacement à vos besoins.

Pouvez-vous nous aider à passer des tableurs à un véritable pipeline analytique ?

Oui — c'est l'une de nos missions les plus fréquentes. Nous cartographions d'abord votre reporting actuel basé sur tableurs, puis construisons un pipeline automatisé qui remplace les extractions manuelles par des flux de données planifiés et validés vers un véritable entrepôt et tableau de bord.

Construisez-vous des modèles prédictifs ou seulement des tableaux de bord de reporting ?

Les deux, selon vos objectifs. Les tableaux de bord de reporting répondent à "que s'est-il passé", tandis que les modèles prédictifs (prédiction de churn, prévision de la demande, détection d'anomalies) répondent à "que va-t-il probablement se passer" — nous déterminons ensemble ce qui convient à votre maturité data.

Combien de temps dure généralement un projet analytique ?

Un projet de reporting/tableau de bord prend généralement 3 à 6 semaines. Les projets incluant un pipeline de données complet et de la modélisation prédictive durent typiquement 8 à 14 semaines selon le nombre de sources de données à intégrer.

Quels outils et technologies utilisez-vous pour l'analytique ?

Notre stack repose sur Python (Pandas, NumPy) pour le traitement des données, des entrepôts SQL (BigQuery, Snowflake, PostgreSQL) et des couches de visualisation comme Looker, Power BI, Metabase ou des tableaux de bord React sur mesure.