Les meilleures agences Datalake en France

Contexte Notre client met au point une solution pour digitaliser la gestion énergétique et technique des biens immobiliers. En s’appuyant sur une plateforme Big Data couplée à l’IoT, il propose à ses clients une optimisation avancée des performances aussi bien système qu’environnementales. Traitant plusieurs centaines de gigaoctets issus de capteurs, l’entreprise avait besoin d’une infrastructure solide, capable de fournir des analyses embarquées en temps réel tout en préservant une expérience utilisateur fluide et intuitive. Enjeux Proposer des analyses instantanées des données IoT afin de permettre une gestion précise des consommations énergétiques. Offrir une expérience utilisateur optimale en mettant à disposition un tableau de bord personnalisé, intuitif et ergonomique pour chaque client. Gérer efficacement de grands volumes de données tout en maintenant performance et rapidité. Garantir la robustesse et la scalabilité de l’infrastructure face à l’augmentation croissante des flux de données. La solution Notre démarche s’est articulée autour d’étapes structurantes pour répondre aux objectifs du client : Définition de l’architecture cloud data Après une analyse approfondie des besoins métiers et des attentes relatives aux données, nous avons conçu une architecture évolutive et performante. Le choix s’est porté sur ClickHouse, célèbre base de données colonne pour sa rapidité et son efficience dans le traitement de requêtes analytiques de grande envergure sur des flux en streaming. Mise en œuvre des pipelines d’ingestion Des pipelines dédiés à l’ingestion des données IoT ont été déployés avec Apache Airflow afin d’assurer l’orchestration du traitement des flux en temps réel. Les données issues de MongoDB sont déclenchées par des triggers, traitées, stockées sur AWS S3, puis transférées dans ClickHouse. Transformation et modélisation des données Une fois collectées, les données suivent différentes phases de stockage : Données RAW : elles sont normalisées, dédupliquées et mises en qualité, avec une politique de rétention adaptée. Entrepôt de données (warehouse) : gestion de l’historique, du versionnement et intégration avec d’autres référentiels. Datamarts : création de tables segmentées par client, favorisant une analyse détaillée des usages. Développement de tableaux de bord interactifs Après transformation des données, nous avons créé une interface intuitive pour restituer l’information à travers Cumul.io. Les clients consultent en temps réel leurs indicateurs de consommation énergétique afin de superviser et piloter efficacement leurs actifs. Résultats obtenus Accès à des analyses IoT en temps réel, favorisant des décisions plus éclairées. Un cockpit adapté à chaque utilisateur, simplifiant le suivi et l’amélioration des consommations. Une plateforme performante et évolutive, capable de gérer de larges volumes de données sans perte de performance. Une forte amélioration de l’ergonomie, grâce à des interfaces intuitives et adaptées aux besoins des clients. Stack technique Base de données : ClickHouse Orchestration : Apache Airflow Stockage : AWS S3 Ingestion de données : MongoDB, Python, SQL Visualisation : Cumul.io

France Télévisions, groupe audiovisuel public français, a fait appel à Eleven Labs afin de créer un référentiel utilisateur à l’occasion des Jeux Olympiques. L’enjeu principal consistait à accroître la visibilité de la plateforme numérique France.tv et à renforcer la fidélisation des utilisateurs après l’événement. Pour cela, il s’agissait de structurer et d’exploiter un référentiel rassemblant les comportements, habitudes et préférences des internautes, dans le but de mener des campagnes marketing personnalisées et efficaces.

NOVAIR, PME internationale spécialisée dans les solutions d'oxygène médical et de fluides médicaux, est présente dans de nombreux pays. La direction commerciale avait besoin d'une vision unifiée de l'activité multi-pays pour piloter les ventes, détecter les opportunités et aligner les équipes commerciales internationales.

Objectif de la mission Les dispositifs de fidélité constituent un levier puissant pour une marque, permettant de valoriser ses clients tout en renforçant la relation client, dans le but de les fidéliser et de favoriser une augmentation de leur panier d’achats. C’est dans ce cadre que nous avons accompagné notre client, un acteur majeur du secteur hôtelier et de la restauration. Le projet visait à redynamiser un programme de fidélité parfois négligé par certaines enseignes, afin de suivre son adoption, ses performances commerciales et sa rentabilité, et d’exploiter pleinement la base clients. L’ambition ultime pour notre client est de consolider la fidélité de sa clientèle existante, tout en séduisant de nouveaux clients à travers un programme de fidélité attractif et performant. Contexte de la mission Le groupe réunit une centaine d’établissements. Le programme de fidélité est proposé lors des réservations, mais il n’est pas systématiquement mis en avant par tous les points de vente. Par ailleurs, aucun dispositif fiable ne permettait auparavant au groupe de suivre l’adoption du programme et d’en évaluer précisément les performances. Les données du programme de fidélité sont transmises chaque jour, sous format CSV, par un prestataire chargé des systèmes de paiement. Pour répondre à ces enjeux, la mise en place d’une infrastructure data sur AWS a été préconisée, afin de centraliser et d’exploiter les données collectées, tout en assurant la fiabilité et le suivi des indicateurs de performance. Résultats de la mission Suite à notre intervention, notre client bénéficie de tableaux de bord détaillés pour suivre l’évolution de son programme de fidélité, au niveau de chaque établissement mais aussi à l’échelle du groupe. Cela permet un pilotage plus affiné et l’optimisation du dispositif en fonction des résultats mesurés. Nous avons aussi mis en œuvre une segmentation fine de la base clients, relançant ainsi les clients inactifs et contribuant à l’amélioration de la satisfaction globale (par exemple via des offres personnalisées après une réservation). De plus, une Data Platform complète a été développée sur AWS, intégrant systèmes de monitoring et d’alerting, garantissant ainsi la fiabilité et l’efficacité de l’ensemble du programme. Solution implémentée Pour mener à bien ce projet, nous avons opté pour une stack data sur AWS, parfaitement compatible avec l’environnement technique de notre client. La première phase a porté sur la collecte des données, avec la mise en place d’un processus fiable d’ingestion et d’historisation, essentiel pour ne perdre aucune information clé. La seconde étape a relevé le défi de la qualité des données. Chaque lot de données transmis pouvait présenter des formats différents et comporter des erreurs. Pour y remédier, des systèmes d’alerting et de tests ont été déployés, assurant la robustesse des flux de données. Troisièmement, nous avons identifié les KPIs pertinents et développé les transformations nécessaires pour alimenter les différents tableaux de bord d’analyse. La quatrième phase s’est concentrée sur l’analyse des comportements d’achat et la segmentation de la clientèle (par exemple, clients réguliers, clients inactifs, etc.), permettant ainsi de lancer des campagnes marketing ciblées vers des segments spécifiques. Enfin, nous avons conçu des tableaux de bord sur-mesure pour différents profils utilisateurs chez notre client : Pour la direction, afin de disposer d’une vision globale des performances du programme de fidélité Pour les responsables de comptes, afin de suivre, pour chaque établissement dont ils ont la charge, les indicateurs clés Pour les équipes marketing, leur permettant d’identifier des leviers d’optimisation et de piloter des actions ciblées (relance de clients, propositions de promotions personnalisées, etc.) La Stack mise en place Cloud provider : AWS Data Storage : RDBS, S3, Athena Data transformation : Python, SQL, AWS lambda Data Orchestration : SNS, Cloud Scheduler

Pure est un acteur du conseil en investissement immobilier qui accompagne ses clients dans l'analyse et la sélection d'opportunités. Pour accélérer le traitement des dossiers et fiabiliser ses recommandations, Pure a souhaité se doter d'un socle data et IA sur mesure capable de modéliser rapidement différents scénarios d'investissement.

EDF exploite le plus grand parc nucléaire au monde et doit garantir un très haut niveau de sûreté et de disponibilité sur l'ensemble de ses centrales. La surveillance des équipements et installations s'appuie sur des volumes massifs de données industrielles : capteurs, relevés, rapports d'exploitation, historique de maintenance. Flowt est intervenu pour renforcer le pilotage data de cette surveillance.

Barnes International : Étude Marketing Automation Barnes International, agence immobilière de prestige, a été accompagnée dans l’étude et l’implémentation d’une solution de Marketing Automation. Ce projet a été mené en parallèle de la refonte de leur site internet et de la création de Barnes Data, leur datalake interne. L’objectif était d’optimiser la stratégie marketing de l’entreprise et de fluidifier ses processus opérationnels. Objectifs Revoir et redéfinir les personas marketing. Analyser et adapter le modèle de données Barnes Data. Recommander, sélectionner puis intégrer un outil adapté de Marketing Automation (Hubspot), et le synchroniser avec leur datalake. Optimiser et centraliser les workflows marketing pour rendre les processus plus efficaces. Défis Utilisation de multiples outils pour des actions marketing majoritairement manuelles. Difficultés de connexion entre Hubspot CRM et d’autres solutions. Assurer la cohérence des données à travers diverses plateformes. Gestion d’une base de 450 000 contacts répartis entre Brevo et des fichiers Excel. Nécessité de fusionner et redéfinir les personas afin d’assurer une segmentation optimale. Solutions apportées Mise en place d’un CRM Hubspot entièrement personnalisé. Connexion et synchronisation du CRM avec le datalake via Make. Définition et optimisation de plus de 20 workflows automatisés, représentant plus de 35 000 opérations mensuelles. Configuration d’un plan de tracking web pour affiner la mesure des performances. Unification et synchronisation des propriétés de contact et des bases de données. Rationalisation des campagnes publicitaires et des réseaux sociaux. Mise en place de sessions de formation dédiées aux équipes.

Appie est une entreprise qui commercialise ses produits via plusieurs canaux (retail physique, e-commerce, marketplaces, B2B). Pour soutenir sa croissance, la direction commerciale cherchait à consolider l'ensemble de ses données de vente dans une vision unifiée permettant de piloter la performance au quotidien.