Pipelines de données
Collecte automatisée depuis vos applications, bases de données et outils SaaS, en batch ou en temps réel.
Data engineering
Des données fiables pour décider et pour l'IA
Une IA n'est jamais meilleure que les données qu'elle utilise. Nos data engineers collectent, nettoient et organisent vos données pour alimenter vos tableaux de bord et vos projets d'IA, avec des pipelines automatisés et surveillés.
Ils nous font confiance
Ce que nous construisons
Data warehouse
Un entrepôt de données centralisé sur Snowflake ou BigQuery, pour une source de vérité unique.
Modélisation
Des modèles de données clairs et documentés avec dbt, testés à chaque mise à jour.
Qualité des données
Contrôles automatiques, alertes et suivi des anomalies pour des indicateurs dignes de confiance.
Tableaux de bord
Des indicateurs utiles à vos équipes, dans l'outil de BI de votre choix.
Données pour l'IA
Préparation de vos contenus et de vos données pour le RAG, les agents IA et les requêtes en langage naturel.
Notre démarche
- 01
Cartographie
Sources de données, usages actuels et besoins des équipes métier.
- 02
Socle data
Pipelines, entrepôt et modèles de données sur les cas d'usage prioritaires.
- 03
Valorisation
Tableaux de bord, analyses et projets d'IA construits sur ce socle.
- 04
Gouvernance
Documentation, qualité, droits d'accès et conformité RGPD dans la durée.
Technologies
- Python
- SQL
- dbt
- Airflow
- Snowflake
- BigQuery
Pourquoi choisir Yomeva ?
- ESN parisienne depuis 2013
- Consultants seniors, formés aux outils IA
- Certifiée Great Place to Work
- Un interlocuteur unique, du cadrage à la production
Questions fréquentes
Par où commencer un projet data ?
Par un ou deux cas d'usage à forte valeur, par exemple un tableau de bord attendu par la direction ou les données nécessaires à un projet d'IA. On construit le socle autour de ces besoins concrets, puis on l'étend.
Avons-nous besoin d'un data warehouse ?
Dès que vos données sont réparties dans plusieurs outils et que vous voulez les croiser de manière fiable, un entrepôt de données centralisé devient très utile. Pour des besoins plus simples, une solution plus légère peut suffire : nous dimensionnons selon votre situation.
Comment préparer nos données pour l'IA générative ?
En identifiant les sources utiles, en nettoyant et structurant les contenus, en gérant les droits d'accès et en mettant en place une synchronisation automatique. C'est le socle indispensable d'un chatbot RAG ou d'un agent IA fiable.
Comment garantir la qualité de nos données ?
Avec des tests automatiques à chaque chargement, des alertes en cas d'anomalie et une documentation partagée des indicateurs, pour que chacun parle des mêmes chiffres.
Un projet en tête ?
Échangeons sur votre besoin : un premier échange gratuit pour cadrer votre projet.