Systèmes métier déconnectés
Rassembler les sources CRM, ERP, finance, stock ou opérations autorisées dans un flux cohérent, sans masquer leurs différences.
FADEL SANTIAGO / INGÉNIEUR DATA & IA FREELANCE
Des fondations data fiables pour piloter et opérer.
J’aide les entreprises à connecter leurs systèmes métier dispersés, construire des pipelines et modèles analytiques testés, puis livrer un reporting que les équipes peuvent utiliser avec confiance.
INGÉNIERIE DATA ORIENTÉE MÉTIER
Partir de la décision, du reporting ou du processus bloqué, pas d’une plateforme choisie isolément.
Le bon point de départ peut être un audit data, une intégration ciblée, un socle analytique complet ou un renfort d’ingénierie. L’architecture découle du besoin opérationnel, de la réalité des données et des contraintes de responsabilité.
01 / DES DONNÉES DISPERSÉES AU SYSTÈME EXPLOITABLE
Six étapes de livraison concrètes.
Chaque étape produit un livrable vérifiable avant d’augmenter les engagements d’infrastructure et d’exploitation.
- 01
Audit des données et des processus
Cartographier les systèmes sources, reportings récurrents, responsables, définitions, étapes manuelles, contraintes d’accès et décisions à soutenir.
- 02
Architecture et feuille de route
Définir une architecture cible proportionnée, la séquence de livraison, les limites d’intégration, les responsabilités et une trajectoire maintenable.
- 03
Intégration des sources et pipelines
Connecter les systèmes et fichiers autorisés, puis construire des flux ETL/ELT batch ou événementiels observables avec des reprises explicites.
- 04
Modélisation, qualité et gouvernance
Créer des modèles analytiques partagés, règles de validation, éléments de traçabilité et conventions de responsabilité pour rendre les indicateurs vérifiables.
- 05
Business Intelligence et reporting
Transformer les définitions de KPI validées en tableaux de bord, jeux de données de reporting et vues utiles aux équipes opérationnelles.
- 06
Exploitation et transfert de compétences
Documenter les procédures, accompagner la maintenance, améliorer la supervision et transmettre les connaissances techniques et métier nécessaires.
02 / BESOINS MÉTIER
Là où une meilleure infrastructure data supprime les frictions.
Le livrable utile vient en premier. Les outils, services cloud et architectures Big Data ne sont retenus que si le volume de travail le justifie.
Reporting récurrent manuel
Remplacer les échanges fragiles de tableurs par des pipelines reproductibles, des transformations documentées et des données de reporting.
Définitions de KPI contradictoires
Définir des mesures et règles de calcul communes afin de retracer la construction de chaque chiffre d’un tableau de bord.
Qualité et rapprochement des données
Détecter les enregistrements manquants, dupliqués ou incohérents avant leur arrivée dans le pilotage opérationnel ou de direction.
Entrepôts, lacs et fondations Big Data
Concevoir le stockage et le traitement selon les vrais besoins de volume, délai, accès et gouvernance, avec une capacité d’évolution.
Renfort freelance ciblé
Ajouter une capacité d’ingénierie data à une feuille de route, une migration, une intégration ou une équipe analytique existante.
LIVRABLES ATTENDUS
Des résultats concrets que votre équipe peut vérifier et reprendre.
- Cartographie de l’existant
- Sources, flux, dépendances du reporting, responsabilités, risques et écarts prioritaires documentés dans une vue exploitable.
- Architecture cible
- Une conception et une feuille de route proportionnées aux contraintes opérationnelles plutôt qu’aux fonctions d’un fournisseur.
- Pipelines et intégration
- Flux d’ingestion et de transformation versionnés, avec rythmes, contrats, échecs et reprises explicites.
- Modèles et contrôles
- Modèles analytiques documentés, tests de qualité, traçabilité et responsabilités de gouvernance.
- Couche BI et KPI
- Jeux de données, définitions de métriques, tableaux de bord et vues de pilotage adaptés à leurs utilisateurs.
- Transmission et assistance
- Procédures, accompagnement à la maintenance, assistance technique et transfert de compétences sur le périmètre convenu.
03 / PREUVES TECHNIQUES VÉRIFIÉES
ORBIT montre le fonctionnement d’une stack data de bout en bout.
ORBIT est un démonstrateur portfolio public construit avec des données métier synthétiques. Il vérifie des capacités d’ingénierie dans son périmètre local documenté ; il n’est pas présenté comme un déploiement commercial en production ni comme un résultat client.
DÉMONSTRATEUR PORTFOLIO DE PLATEFORME DATA
ORBIT
ORBIT consolide des exports synthétiques de CRM, ERP et finance dans PostgreSQL, les transforme avec dbt, exécute des contrôles techniques et métier, puis alimente un tableau de bord décisionnel Streamlit.
Sa vérification documentée indique 4/4 tests Python, 10 modèles dbt construits, 23/23 tests dbt, 5/5 contrôles métier, aucune nouvelle ligne lors d’une réexécution inchangée et une CI réussie.Ouvrir l’étude de cas ORBIT ↗Examiner le dépôt public ↗PORTÉE DOCUMENTÉE
Périmètre vérifié et limite de production
L’implémentation publique démontre localement l’ingestion, la modélisation en couches, la validation, la réexécution idempotente, l’orchestration, l’observabilité et la BI. Un vrai déploiement exige des connecteurs, KPI, règles de sécurité, accès, supervision, sauvegardes et procédures propres à l’entreprise.
Ouvrir l’étude de cas ORBIT ↗04 / COLLABORATION
Choisissez la voie adaptée à la décision à prendre.
Utilisez la demande projet existante pour décrire le problème métier, les systèmes concernés, les besoins de reporting et les contraintes de livraison. Le périmètre technique pourra en découler.
Audit data et revue d’architecture
Évaluer sources, flux, qualité, dépendances du reporting et risques, puis définir des priorités et une direction concrète.
Demander un audit data ↗Projet data et BI complet
Confier une intégration, des pipelines, un entrepôt, une modélisation ou un reporting défini, jusqu’à la livraison et la transmission.
Parler d’un projet complet ↗Mission d’ingénierie freelance
Ajouter une capacité data, analytique ou BI ciblée à une équipe, une feuille de route ou un programme de transformation existant.
Parler d’une mission freelance ↗À QUI S’ADRESSE CE SERVICE
Un appui d’ingénierie pour responsables métier et techniques.
- Dirigeants de PME qui ont besoin d’un pilotage fiable sans complexité de plateforme inutile
- Responsables des opérations qui contournent des outils déconnectés et des échanges manuels de données
- CTO et responsables techniques qui préparent des intégrations, plateformes ou socles analytiques
- Recruteurs recherchant un renfort freelance en Data Engineering, Big Data ou BI à Paris et en Île-de-France