Cas clients

Plus de 40 projets depuis 2018, pour des startups, des PME et des grands groupes. Voici une sélection, classée par type de projet.

Audits data marketing
Architecture et ingénierie data
Plateformes et tableaux de bord
Data science et logiciels

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Audits data marketing

Santé

Analyse des données marketing

Mission menée avec le collectif de freelances marketing Bulldozer.

Le problème : Améliorer les performances marketing B2B, c'est-à-dire augmenter les taux de conversion et réduire les coûts d'acquisition sur tout le tunnel de vente.

Audit du service marketing B2B.
Analyse en SQL des taux de conversion par canal.
Mesure des coûts d'acquisition à chaque étape du tunnel de vente.
Audit du tracking des publicités et du CRM Salesforce.
Feuille de route présentée au comité de direction.

Metabase
Salesforce
SQL

Logiciels de gestion

Conseil en stratégie data marketing

Mission menée avec le collectif de freelances marketing Bulldozer.

Le problème : Fiabiliser l'attribution des conversions et piloter chaque canal par le rapport entre la valeur client et le coût d'acquisition (LTV/CAC).

Audit du marketing Enterprise pour optimiser le tunnel de vente.
Remise à plat de l'architecture des données et amélioration du modèle d'attribution.
Feuille de route vers un pilotage LTV/CAC.
Conseils sur les tableaux de bord et les indicateurs à suivre par canal (SEO, SEA, événements, ABM).

Power BI
Attribution
LTV/CAC

Avantages salariés

Audit du tracking, des données et du pilotage marketing

Mission menée avec le collectif de freelances marketing Bulldozer.

Le problème : Des données marketing réparties entre plusieurs outils d'analytics et deux CRM, sans vue commune du site jusqu'au contrat signé, et un pilotage fondé sur le volume de leads plutôt que sur leur valeur.

Audit du tracking : consentement, Google Tag Manager côté serveur, conversions renvoyées aux régies publicitaires.
Cartographie des sources de données et des écarts entre les outils.
Recommandations pour centraliser les données dans BigQuery et les relier à Power BI.
Structure de tableaux de bord harmonisés et pilotage des leads par cohorte.
Feuille de route à 3, 6 et 12 mois.

Google Tag Manager
Salesforce
HubSpot
Power BI
BigQuery

Architecture et ingénierie data

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Entrepôt de données et pipelines

Le problème : Construire et faire vivre une infrastructure data complète pour centraliser les données métier d'une plateforme internationale de location haut de gamme.

Développement et maintenance des flux Airflow qui collectent les données de plusieurs sources.
Migration de centaines de requêtes SQL vers dbt.
Synchronisation avec l'ERP Oracle NetSuite.
Gestion de l'entrepôt BigQuery et du stockage GCS.
Requêtes SQL pour Looker Studio, tableaux de bord et exports automatisés.

Airflow
Python
dbt
BigQuery
Google Cloud Storage
Looker Studio
NetSuite

Formation en ligne

Modèle de données et équipe data

Modèle de données dbt en architecture médaillon.
Pipelines Airflow.
Encadrement d'une équipe data de 10 personnes.

dbt
Airflow
Architecture médaillon

Publicité en ligne

Audit et refonte du traitement des données

Le problème : Améliorer les performances et la qualité du traitement des données dans une infrastructure complexe, qui devait être refondue.

Audit de l'utilisation de dbt et d'Airflow, avec recommandations.
Migration des requêtes SQL vers dbt (sur AWS Athena).
Refonte du modèle de données (architecture médaillon, modélisation Kimball).
Création de datamarts sur Aurora PostgreSQL.
Amélioration de l'intégration continue sur GitHub.

dbt
Airflow
Airbyte
AWS Athena
Amazon S3
PostgreSQL

Publicité en ligne

Backend et traitement des données des campagnes

Le problème : Développer et maintenir un backend serverless fiable, avec des pipelines de données performants pour gérer les campagnes publicitaires.

Développement serverless sur AWS en Python et SQL (Flask, PostgreSQL).
Tests unitaires et de bout en bout, intégration continue.
Pipelines de données en Python et avec dbt.
Déploiement automatisé avec Terraform et GitHub Actions pour Airbyte.
Maintenance du backend financier et des outils de pilotage de la marge.

Python
Flask
PostgreSQL
dbt
Airbyte
Terraform
AWS

CloudExMachina

Logiciel d'optimisation cloud

Architecture de transformation des données

Le problème : Mettre en place dbt pour appliquer les règles métier et automatiser les transformations de données.

Mise en place de dbt et des requêtes SQL.
Organisation des modèles en architecture médaillon.
Optimisation des performances sur PostgreSQL (traitements incrémentaux, index, partitions).
Automatisation des tests de qualité des données.
Intégration dans la chaîne de déploiement existante.

dbt
Python
PostgreSQL
SQL
Dagster

Budaviz

Startup financière

Traitement de gros volumes de données

Le problème : Traiter et exploiter des fichiers XML de plusieurs gigaoctets pour les analyser et les visualiser.

Scripts de collecte et de transformation en Python et Bash.
Base PostgreSQL de plusieurs centaines de millions de lignes.
Documentation pour le client.
Mise en production sur OVH.
Visualisation avec Tableau.

Python
Bash
PostgreSQL
Tableau
OVH

Plateformes et tableaux de bord

Recherche

Tableau de bord d'analyse des données

Projet CNRS Innovation.

Le problème : Permettre aux chercheurs d'interpréter et de visualiser facilement leurs données d'analyse scientifique.

Recueil des besoins auprès des équipes du laboratoire.
Mise en forme et enrichissement des données via des API externes.
Création de la plateforme en Python avec Dash.
Mise en service au sein du laboratoire.

Python
Dash
API

Département du Nord

Tourisme

Plateforme open data et CRM sur mesure

Le problème : Centraliser et valoriser les données touristiques du département, avec une plateforme open data et un CRM adapté.

Recueil des besoins en données auprès de l'agence.
Fonctions ETL en Python à partir des sources touristiques.
CRM sur mesure en React, avec API et MongoDB.
Configuration de la plateforme OpenDataSoft et connexion aux sources de données.

Python
React
MongoDB
OpenDataSoft

Data science et logiciels

Environnement

Simulation de flux piétons

Le problème : Mieux positionner les bennes et mieux concevoir les déchetteries grâce à la simulation des flux de visiteurs.

Logiciel de simulation en Java.
Traitement statistique des données en Python.

Java
Python

BEN

Startup RH

Architecture technique et modèles de prédiction

Le problème : Créer une infrastructure data complète à partir de zéro, avec une collecte multi-sources et des modèles qui mesurent l'attention des utilisateurs.