Data Engineering
Avant un tableau de bord ou un modèle prédictif, il faut des données fiables, centralisées et bien structurées. C'est le rôle du Data Engineering.
Le Data Engineering regroupe la collecte, l'intégration, la transformation et le stockage des données d'une organisation, pour qu'elles deviennent exploitables par les équipes métier, la Business Intelligence ou le Machine Learning. DataOptime conçoit des architectures et des pipelines adaptés à vos systèmes existants, sans exiger de tout reconstruire du jour au lendemain.
Comprendre le besoin
De nombreuses organisations utilisent plusieurs systèmes (ERP, logiciels métiers, fichiers Excel) qui ne communiquent pas entre eux. Une même information doit alors être ressaisie d'un système à l'autre, avec un risque d'erreur et de perte de temps à chaque transfert.
D'autres situations sont fréquentes : une obligation réglementaire ou administrative impose d'interfacer deux systèmes, par exemple un ERP interne avec un logiciel de comptabilité publique ; des doublons et des incohérences s'accumulent dans les bases de données au fil du temps ; chaque service exploite ses propres extraits de données, faute d'un entrepôt central ; un projet de Business Intelligence ou de Machine Learning reste bloqué, non pas par manque d'outils, mais parce que les données en amont ne sont pas assez structurées pour être exploitées.
Dans le contexte camerounais et africain, ces situations sont fréquentes dans les institutions publiques et les entreprises qui utilisent plusieurs systèmes hérités au fil du temps, avec des obligations d'interfaçage imposées par la réglementation et des équipes techniques internes réduites, qui doivent pourtant maintenir ces échanges dans la durée.
Nos prestations
Audit des systèmes et sources de données existants
Comprendre les systèmes en place, leurs formats et leurs contraintes réelles.
Conception d'architecture data
Entrepôt de données, dictionnaire de données, choix du modèle adapté.
Modélisation dimensionnelle des données
Structurer les données pour qu'elles soient exploitables de façon fiable et cohérente.
Interfaçage et intégration entre systèmes
Échanges automatisés entre applications, ETL.
Définition de règles de gestion et de qualité des données
Cycle de vie, responsabilités et fiabilité de chaque donnée.
Dédoublonnage et fiabilisation des bases de données
Identifier et corriger les doublons et incohérences accumulés.
Documentation technique et formation des équipes internes
Pour assurer la maintenance et l'autonomie dans la durée.
Notre approche
Une méthodologie éprouvée, adaptée au contexte africain
État des lieux
Comprendre les systèmes existants, leurs formats de données et leurs contraintes réelles, avec les équipes techniques internes.
Conception de l'architecture
Définir comment les données doivent circuler et être stockées : entrepôt de données, dictionnaire de données, modèle relationnel ou dimensionnel.
Définition des règles de gestion
Fixer les règles de qualité, de cycle de vie et de responsabilité sur chaque donnée.
Développement des pipelines
Construire les mécanismes de collecte, de transformation et d'intégration entre systèmes.
Tests et fiabilisation
Vérifier l'exactitude des données échangées avant toute mise en production.
Mise en production
Avec un mode dégradé prévu en cas d'indisponibilité réseau, quand c'est pertinent.
Documentation et transfert
Formation des équipes techniques internes pour assurer la maintenance dans la durée.
Technologies et méthodes
DataOptime travaille avec les bases de données relationnelles courantes (PostgreSQL, MySQL), ainsi qu'avec Python pour les scripts de transformation. Selon l'ampleur du projet, des plateformes comme Microsoft Fabric ou des outils d'intégration comme Talend et KNIME peuvent structurer les pipelines de données. Le choix de l'outil reste secondaire par rapport au travail de structuration des données en amont.
Cas d'usage
DataOptime a conçu, pour le FODECC (Fonds de développement des filières Cacao et Café), un mécanisme d'interfaçage entre l'ERP Sage X3 et GIDOCEP, le logiciel de comptabilité publique du ministère des Finances : production du dictionnaire de données, définition du modèle et du protocole d'échange, mise à jour des interfaces comptables, formation des utilisateurs. Les échanges de données entre les deux systèmes sont désormais quotidiens et automatisés, avec un mode dégradé prévu en cas d'indisponibilité réseau.
DataOptime a également réalisé, pour le même client, une étude d'architecture pour la mise en place d'un entrepôt de données : état des lieux avec l'équipe technique, présentation de l'architecture et des principes de modélisation dimensionnelle, définition de règles de gestion pour tout le cycle de vie de la donnée, et identification d'un problème de doublons dans les profils utilisateurs, résolu par deux méthodes de similarité textuelle (indice de Jaccard, TF-IDF).
D'autres cas d'usage possibles, à adapter selon votre organisation :
- Interfaçage entre un ERP et un logiciel administratif ou sectoriel imposé par la réglementation.
- Centralisation de données issues de plusieurs agences, antennes ou établissements.
- Mise en place d'un entrepôt de données pour préparer un futur projet de Business Intelligence.
- Fiabilisation d'une base de bénéficiaires ou de clients avant une campagne ou une migration.
- Automatisation d'échanges entre systèmes qui nécessitent aujourd'hui une ressaisie manuelle.
Une fois vos données structurées et fiabilisées, elles peuvent directement alimenter des tableaux de bord de Business Intelligence ou des modèles de Machine Learning.
Pourquoi DataOptime ?
Interfaçage opérationnel entre Sage X3 et GIDOCEP pour le FODECC, et étude d'architecture pour un entrepôt de données.
Avant toute construction technique.
Mode dégradé, documentation et formation des équipes internes.
Par des obligations réglementaires ou administratives.
Un pipeline de données sert un objectif (conformité, fiabilité, reporting), pas la technologie pour elle-même.
Questions fréquentes
Non, dans la plupart des cas. L'objectif est le plus souvent de faire communiquer vos systèmes existants entre eux, pas de les remplacer.
Un entrepôt de données centralise les données de plusieurs sources dans un modèle structuré, pensé pour l'analyse plutôt que pour la saisie quotidienne. Il devient pertinent dès que plusieurs systèmes ou services doivent être croisés pour produire une vue d'ensemble fiable.
Oui. C'est exactement le type de mission réalisée pour le FODECC, avec l'interfaçage entre l'ERP Sage X3 et GIDOCEP, le logiciel de comptabilité publique.
Un mode dégradé peut être prévu, pour que l'activité ne soit pas bloquée en cas d'indisponibilité réseau temporaire, comme c'est le cas sur l'interfaçage mis en place pour le FODECC.
Cela dépend du nombre de systèmes concernés et de la complexité des règles d'échange. L'état des lieux initial permet d'estimer un délai réaliste.
Oui. La documentation technique et la formation des équipes font partie intégrante de nos missions de Data Engineering.
Vos systèmes ne communiquent pas entre eux ?
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