Data Engineering
Le Data Engineering est l’un des piliers fondateurs de Dataraise et constitue aujourd’hui le cœur de notre proposition de valeur. Dans un contexte où les entreprises produisent et consomment des volumes toujours plus importants de données, le Data Engineering est devenu une discipline stratégique, indispensable à la performance, à la modernisation et, désormais, à la réussite des projets d’intelligence artificielle.
Construire des pipelines robustes et performants
Les équipes Data Engineering de Dataraise maîtrisent l’ensemble des technologies et architectures nécessaires à la construction des pipelines modernes : traitements batch, incrémentaux, temps réel, microservices, ingestion automatisée, orchestration avancée, DataOps et MLOps.
Nos ingénieurs interviennent notamment sur :
- Apache Spark, Delta Lake, Databricks,
- Snowflake, BigQuery, Redshift,
- Kafka, Kinesis, Pub/Sub,
- dbt, SQLMesh,
- Airflow, Dagster, ADF, Glue,
- Ainsi que des architectures hybrides ou multi-cloud.
Grâce à cette polyvalence, nous concevons des pipelines capables d’ingérer, transformer et distribuer la donnée rapidement, tout en garantissant une haute disponibilité et un coût d’exploitation maîtrisé.
Des architectures data modernes et évolutives
L’expertise de Dataraise s’étend bien au-delà du simple développement technique. Nous accompagnons nos clients dans la définition et la mise en œuvre d’architectures data modernes : Data Lakehouse, Data Mesh, Data Warehouse cloud-native, plateformes de streaming ou architectures serverless.
Nous intervenons sur l’ensemble des couches :
- Ingestion automatisée,
- Transformation data-as-code,
- Stockage optimisé,
- Gouvernance et lineage,
- Catalogage,
- Exposition via API ou produits data.
Ces architectures garantissent une montée en charge fluide, une maintenance simplifiée et une capacité d’évolution à long terme, indispensables dans un contexte où les besoins métier se transforment rapidement.
Un Data Engineering fiable grâce au DataOps et à l’observabilité
La fiabilité d’une chaîne data ne dépend pas uniquement de la qualité du code : elle repose sur l’observabilité, l’automatisation et la standardisation.
Dataraise a intégré dans son ADN une approche DataOps, combinant bonnes pratiques d’ingénierie logicielle, supervision avancée et méthodologie agile.
Notre solution SQOPS renforce cette capacité en offrant :
- Une supervision unifiée des pipelines,
- La détection proactive des dérives,
- L’analyse de performance et des SLA,
- Des alertes intelligentes,
- L’automatisation partielle des corrections.
Cette approche réduit fortement les incidents, les coûts de run et le temps passé en maintenance corrective.
Un service complet, de la conception à la production
Le service Data Engineering de Dataraise couvre toutes les étapes de valorisation de la donnée :
- Cadrage et conception d’architectures,
- Développement et optimisation de pipelines,
- Migration ou modernisation de plateformes,
- Mise en place de la gouvernance technique,
- Automatisation et CI/CD pour la data,
- DataOps & observabilité,accompagnement à la production et TMA Data.
Compétences
DATARAISE vous accompagne sur la mise en place de votre projet d’intégration de données BIG DATA avec la technologie Talend Big Data...
Les processus ETL (Extraction, Transformation et Chargement) sont les composants les plus critiques et les plus importants d’une infrastructure décisionnelle.
Grâce à nos consultants certifiés, nous vous accompagnons sur toutes les phases de votre projet d’hébergement AWS ...
DATARAISE vous accompagne sur tous les types de projets d'intégration de données des plus fréquents aux plus spécifiques...
La performance des systèmes d'information d'une entreprise est directement liée à la qualité des données....