Essidata

Données · Cloud · DevOps · IA

Des plateformes qui restent rapides quand données, trafic et modèles augmentent.

Essidata accompagne les équipes pour concevoir et livrer une infrastructure de données fiable — pipelines, fondations cloud, automatisation des livraisons et systèmes ML exploitables en confiance.

Ils nous font confiance

Des organisations qui comptent sur nous

Groupes réglementés, scale-ups produit et équipes plateforme — nous livrons des systèmes data opérables en production.

Capacités

Un partenaire sur toute la stack data moderne

De la profondeur là où c’est décisif — sans perdre de vue l’adoption, la sécurité et l’exploitation en production.

Pipelines & entrepôts

Ingénierie des données & analytics

Concevoir et exploiter ingestion, transformation et exposition — pour que produit et analytics fassent confiance aux chiffres à l’échelle.

  • Modélisation et tests dbt/SQL
  • CDC, batch et orchestration
  • Qualité des données, contrats et lignée
  • Entrepôt coût-efficace
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Débit sans chaos

Big data & streaming

Architecturer traitement distribué et flux d’événements qui suivent la croissance — contrepression, rejouabilité et observabilité inclus.

  • Charges Spark / Flink
  • Topologies Kafka / Pub/Sub
  • Lakehouse et formats ouverts
  • Performance et capacité
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Landing zones évolutives

Fondations cloud

Structure multi-comptes, réseau, identité et garde-fous — pour aller vite sans casser la production.

  • Landing zones AWS / GCP / Azure
  • Baselines infrastructure-as-code
  • Sécurité, IAM et conformité
  • Visibilité FinOps et garde-fous
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Une livraison répétable

DevOps & plateforme

CI/CD, environnements et APIs plateforme — des releases prévisibles plutôt qu’héroïques.

  • GitOps et livraison progressive
  • Plateformes et services Kubernetes
  • SRE, SLOs et retours d’incident
  • Self-service développeur encadré
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Des modèles en production

Systèmes IA & ML

Des feature stores à l’inférence — entraînement, déploiement, surveillance et retrait responsables des modèles.

  • Pipelines et registres MLOps
  • Surveillance, dérive et évaluation
  • GPU, batch et inférence vectorielle
  • IA responsable et gouvernance
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Des données fraîches quand chaque seconde compte

Temps réel & systèmes événementiels

Concevoir des architectures streaming et événementielles — de l’ingestion à l’exposition — avec SLA et playbooks opérationnels.

  • Traitement de flux et état
  • Schémas d’événements et contrats
  • CQRS, vues matérialisées
  • Contrepression, replay et runbooks
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Faire confiance aux pipelines avant les utilisateurs

Observabilité data & ingénierie de la fiabilité

Instrumenter pipelines et entrepôts pour fraîcheur, volume et dérive de schéma — SLO, alertes et pratiques d’incident adaptées aux systèmes data.

  • Observabilité des pipelines et des tâches
  • Moniteurs qualité et SLIs
  • Réponse d’incident et revue sans blâme
  • Budgets d’erreur et ownership clair
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Connecter les systèmes sans spaghetti

Intégration des données / couche API

Patterns d’intégration et d’API unifiés pour produits data — interfaces sync, async et événementielles réutilisables.

  • Design d’API pour produits data
  • ETL, ELT et reverse ETL
  • Connecteurs, hubs d’événements et iPaaS
  • Tests de contrats, versions et SLA
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Sortir du legacy sans friction

Migration & modernisation des données

Planifier et exécuter des migrations vers entrepôts, data lakes et pipelines modernes — stratégie de bascule, validation et plans de retour.

  • Stratégie et séquencement
  • Parité schémas et pipelines
  • Bascule sans interruption ou par phases
  • Validation, rapprochement et validation finale
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Des rapports aux décisions fiables

Accélération analytics & BI

Accélérer la BI et l’analytics self-service — couches sémantiques, métriques et performance pour une vision cohérente.

  • Couches sémantiques et métriques
  • Tableaux de bord, KPI et self-service
  • Performance entrepôt et BI
  • Analytics embarqués
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De la visibilité avant la facture surprise

Optimisation des coûts / FinOps data

Dimensionner entrepôts, clusters et pipelines — allocation, budgets et habitudes d’ingénierie pour maîtriser la dépense.

  • Allocation et showback
  • Optimisation requêtes, stockage et calcul
  • Autoscaling, planification et tiering
  • Budgets, alertes et garde-fous
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Des politiques applicables au quotidien

Gouvernance data & conformité

Construire un modèle opérationnel de gouvernance — propriété, classification, accès et préparation audit sans ralentir la livraison.

  • Catalogue et stewardship
  • Politiques et normes
  • Alignement confidentialité et réglementation
  • Lignée, garde-fous qualité et contrôles d’accès
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Plateforme self-service avec garde-fous

Data Platform as a Service (DPaaS)

Produitiser votre plateforme data — onboarding, quotas, APIs et golden paths pour que les domaines livrent vite avec des patterns cohérents.

  • APIs plateforme et portails internes
  • Multi-tenant et isolation
  • Golden paths, templates et CI
  • Observabilité, quotas et chargeback
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Découvrir et consommer la donnée comme un produit

Produits data & marketplace data interne

Traiter jeux de données et APIs comme des produits — découverte, contrats, SLA et cycle de vie pour que les équipes trouvent et fassent confiance.

  • Périmètres produit et ownership
  • Portail de découverte, catalogue et métadonnées
  • Contrats, SLA et versioning
  • Dépréciation et communication aux consommateurs
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Des fondations avant de scaler les modèles

Préparation à l’IA

Préparer données, plateforme et gouvernance pour l’IA — features, dispositifs d’évaluation et déploiement prudent.

  • Qualité des données et features ML
  • Stratégie vecteurs et embeddings
  • Évaluation, benchmarks et observabilité
  • Gouvernance et garde-fous pour charges IA
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Une vision honnête des risques, coûts et montée en charge

Audit de plateforme data

Revue structurée de votre plateforme data — sécurité, fiabilité, performance et coût — avec constats priorisés et options de remédiation.

  • Revue d’architecture et d’intégration
  • Posture sécurité et conformité
  • Observations coût et FinOps
  • Backlog de remédiation actionnable
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Feuilles de route qui tiennent la réalité

Stratégie data

Aligner les résultats métier et les capacités data — priorisation, modèle opérationnel et plan par phases partagé par directions et équipes techniques.

  • Analyse des opportunités et des écarts
  • Architecture cible et principes
  • Roadmap et cadrage des investissements
  • Ateliers d’alignement parties prenantes
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Des compétences qui restent après notre départ

Formation & enablement

Montée en compétences concrète pour ingénieurs et analystes — playbooks, pair programming et supports pour garder la maîtrise en interne.

  • Ateliers et labs par rôle
  • Runbooks, documentation et standards
  • Pairing, revues et permanences
  • Transfert et plans de passation
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Notre façon de travailler

Ingénierie exigeante, livraison collaborative

Nous nous intégrons à vos ingénieurs et parties prenantes — boucles courtes, avancement visible et documentation utile plus tard.

  1. 01

    Découvrir

    Cartographier contraintes, domaines de données et indicateurs de succès avec vos parties prenantes — pour un périmètre aligné sur la réalité.

  2. 02

    Concevoir

    Architecture et backlog qui équilibrent risque, coût et time-to-value, avec des compromis explicites.

  3. 03

    Construire

    Livraison incrémentale avec tests, observabilité et documentation que votre équipe peut reprendre.

  4. 04

    Exploiter

    Runbooks, astreinte et amélioration continue — des mises en production qui restent sans surprise.

Stack et écosystèmes représentatifs

Prêt à resserrer latence, coût et confiance ?

Parlez-nous de vos contraintes — nous répondrons avec des options claires et une première étape raisonnable.

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