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Ingénierie de la donnée – Hypatie
Chez Hypatie, nous concevons des architectures data modernes, robustes et évolutives, qui permettent de collecter, structurer, stocker et diffuser les données de manière fluide, sécurisée et fiable.
Notre objectif : rendre vos données exploitables à
grande échelle, tout en garantissant leur qualité.
Le data engineering (ou ingénierie des données en français) est une discipline de l'informatique qui consiste à concevoir, construire, et maintenir des infrastructures de données. Ces infrastructures permettent de collecter, stocker, transformer, et rendre accessibles de grandes quantités de données de manière efficace, fiable et sécurisée.
ETL/ELT :
Airflow, dbt, Talend, Fivetran, Airbyte
Stockage : PostgreSQL, BigQuery, Snowflake, Redshift, Azure Synapse
Streaming : Kafka, Pub/Sub, Kinesis
Langages : Python, SQL, Spark, Scala
Les objectifs du data engineering :
> Faciliter le traitement et l’analyse de données par les data scientists, analystes, ou autres systèmes.
> Assurer la qualité, la cohérence, et la fraîcheur des données.
> Gérer des pipelines de données automatisés (processus de traitement en chaîne).




Nous définissons une architecture adaptée à votre volumétrie, vos sources et vos contraintes métiers. Que ce soit du batch, du temps réel ou un mix des deux, nous construisons des flux de données agiles et résilients.
Nous mettons en œuvre des pipelines d’ingestion et de transformation automatisés (ETL/ELT) permettant d’unifier vos données issues de multiples sources : ERP, CRM, APIs, bases SQL/NoSQL, fichiers plats, etc.
Nous mettons en place des règles de validation, des logs, des alertes qualité et une gestion fine des anomalies pour garantir des données fiables et traçables, tels que les doublons, la conformité RGPD, les droits d’accès et la traçabilité.


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