Les meilleures agences Datalake en France

Copernic souhaitait disposer d’une infrastructure data robuste afin de centraliser ses données Divalto, d’améliorer leur qualité et d’activer automatiquement leur envoi vers HubSpot.Grâce à une modernisation complète basée sur une stack moderne, Copernic bénéficie désormais d’un environnement unifié, évolutif et capable de supporter de nouveaux cas d’usage analytiques et CRM.Solution HyperstackContexteLes équipes Copernic manipulaient leurs données Divalto via des fichiers Excel exportés manuellement.Avec l’augmentation du volume d’activité, cette approche montrait ses limites :Traitements manuels lourds et difficilement maintenablesHétérogénéité des formats et faible cohérence des donnéesImpossible d’alimenter HubSpot avec des informations fiables et structuréesManque d’un socle analytique permettant des transformations automatiséesCes contraintes ralentissaient les processus internes et empêchaient l’automatisation des flux métiers.Solution apportéeHyperstack a conçu une architecture data moderne permettant de centraliser, transformer et activer les données Divalto :Centralisation des données dans OnelakeUn data lake unifié pour structurer l’ensemble des données brutes Divalto.Modélisation et transformation via dbtStandardisation des règles métiers, création de modèles SQL et normalisation complète des tables.Versioning et fiabilisation via GitHubUne gestion claire des transformations, facilitant la maintenance et l’évolution future.Activation HubSpot automatiséeMise en place possible d’un pipeline d’envoi via n8n ou Google Cloud Function pour synchroniser les données prêtes à l’usage.RésultatsDonnées Divalto centralisées et fiabilisées dans un environnement uniqueTransformation standardisée grâce à un projet dbt structuréSynchronisation HubSpot activable sans manipulation ExcelRéduction massive du travail manuel et amélioration de la cohérence des donnéesArchitecture scalable, prête pour les futurs besoins analytiques de Copernic

Les équipes marketing de FAMA réalisaient de nombreux exports Excel et croisaient manuellement les données issues de Hubspot, sans jamais bénéficier d’une vision précise de leur parcours d’acquisition. En reliant toutes leurs sources à une data stack moderne, elles ont éliminé les tâches répétitives et les reportings interminables. Cette transformation a permis de prendre des décisions plus rapidement, de mieux piloter les campagnes et d’offrir à l’équipe marketing un travail plus épanouissant. Solution Hyperstack :Avant l’intégration d’Hyperstack, FAMA gérait manuellement son reporting marketing : exports de données depuis Hubspot, création de tableaux croisés sous Excel, et consolidation fastidieuse des différentes sources. Ce manque de visibilité sur leur tunnel d’acquisition ralentissait la prise de décision, démotivait les équipes et rendait le reporting particulièrement contraignant. Grâce à Hyperstack, Hubspot et l’ensemble des autres sources de données ont été connectés sur une seule plateforme. Le Head of Marketing suit désormais les KPIs mis à jour quotidiennement dans Looker Studio, les équipes travaillent directement via Google Sheets, et les rapports stratégiques s’effectuent de manière automatique. Avec la centralisation de toutes leurs données, FAMA a gagné en réactivité, réduit le temps consacré à l’analyse et repris pleinement le pilotage de son marketing. Fonctionnalités développées : Extraction des données automatisée Stockage centralisé dans un point unique Tableaux de bord mis à jour automatiquement Résultats :21 KPIs consultables en temps réel

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.

One Learn forme des professionnels autour de l’architecture et du design, avec une activité en forte croissance.Pour mieux piloter leurs performances commerciales, leurs investissements marketing et les coûts d’acquisition, One Learn souhaitait remplacer des analyses éclatées par un reporting unifié, fiable et automatisé.Grâce à la mise en place d’une architecture data moderne, l’entreprise bénéficie désormais d’une vision consolidée de l’ensemble de son funnel : CRM, dépenses SEA et performance SEO.Solution HyperstackContexteOne Learn s’appuyait principalement sur Pipedrive pour gérer ses leads et ses opportunités.Le CRM constituait la source centrale, mais plusieurs limites freinaient l’analyse :Des données dispersées entre Pipedrive, Google Ads et Google Search ConsoleAucune vision consolidée du funnel d’acquisitionDifficulté à sectoriser les différents types de deals (organique, SEO, emailing…)Impossible de calculer précisément les coûts d’acquisition (CPA)Reporting manuel, chronophage, dépendant d’extractions ponctuellesLes équipes marketing et sales manquaient ainsi d’un dashboard global permettant de suivre les performances, les coûts, les revenus et le ROI de manière unifiée.Solution apportéeHyperstack a construit une Modern Data Stack complète permettant de centraliser, transformer et visualiser l’ensemble des données commerciales et marketing de One Learn.Extraction automatisée des donnéesToutes les sources ont été connectées via Fivetran :Pipedrive (données CRM et pipelines)Google Ads (dépenses SEA)Google Search Console (performance SEO)Centralisation dans BigQueryLes données issues des trois sources sont entreposées dans un data warehouse unique et fiable.Transformation et harmonisationLes pipelines de transformation unifient les tables CRM, SEA et SEO afin de :sectoriser les deals selon leur origine (organique, SEO, emailings, pipelines internes),calculer les leads, deals gagnés, chiffre d’affaires,intégrer les coûts et déterminer le coût par lead,fournir les métriques nécessaires au calcul du ROI.Dashboard unifié sur Data StudioToutes les données sont visualisées dans un tableau de bord unique consolidant :CRM (Pipedrive)SEA (Google Ads)SEO (Search Console)One Learn dispose désormais d’une plateforme d’analyse robuste permettant une prise de décision éclairée sur l’ensemble de son acquisition.RésultatsVision centralisée des performances CRM, SEA et SEOSectorisation claire des types de deals (organique, SEO, email, formations)Calcul complet des coûts, notamment le coût par leadUn ROI unifié, intégrant revenus, dépenses et performance SEOFin des extractions manuelles, grâce à une automatisation totale du flux (Fivetran → BigQuery → Dashboard)Un socle évolutif pour de futurs cas d’usage : attribution avancée, scoring, prédiction des conversions

Solution Hyperstack Rappel des enjeux Homélior, acteur clé de la rénovation énergétique, évolue dans un secteur exigeant, régulé par des normes complexes. Avant l’arrivée d’Hyperstack, les procédures étaient gérées manuellement avec des fichiers Excel, non reliés aux outils métiers. Cette méthode induisait des étapes longues et répétitives, une gestion massive des échanges e-mail avec les partenaires principaux, et un réel manque de visibilité sur la progression des dossiers. Résultat : des frustrations pour les partenaires comme pour les équipes d’Homélior, impactant fortement la performance du département financier. Solutions apportées Hyperstack a conçu une solution personnalisée en développant une application centralisée intégrant les trois pôles majeurs d’Homélior : conformité, finance et juridique. Cette plateforme unifiée facilite le pilotage de toutes les opérations. Une interface spécifique a été créée pour les partenaires, leur assurant un suivi en temps réel de leurs dossiers, ce qui réduit significativement les échanges d’e-mails et la charge de travail des équipes. De plus, les processus ont été rationalisés grâce à l’automatisation de tâches essentielles, comme la création des factures, et à une connexion fluide avec les outils existants d’Homélior, supprimant ainsi les erreurs liées aux manipulations manuelles. Résultats 25 heures de travail économisées chaque semaine pour le département finance. Stack d’outils La stack technique repose sur Airtable, structurant les informations par service afin de limiter les accès aux seules données utiles. Une interface dédiée aux partenaires, développée via MiniExtension, propose des vues personnalisées selon les étapes des projets. L'automatisation de la facturation s’appuie sur Google Drive. L’outil bénéficie également de connexions à Pennylane et aux systèmes de communication traditionnels (Slack, e-mail). Fonctionnalités développées Outil ERP sur mesure Extranet sécurisé Génération automatique de documents L’ERP centralise l’ensemble des données stratégiques et permet d’automatiser de nombreuses tâches, telles que la création de factures. Il propose aussi une interface publique à destination des partenaires, ainsi qu’une interface dédiée pour les équipes externes. Une intégration personnalisée via une API métier spécifique renforce l’efficacité des opérations. Avis clients « Hyperstack a révolutionné nos méthodes de travail grâce à l’automatisation sur Airtable et la création d’une interface partenaire sur mesure. Moins d’erreurs, moins d’e-mails, et une forte montée en productivité de notre équipe. Bravo à l’équipe Hyperstack ! » Laura Puddu, Chief Operating Officer (COO)

Grâce à une transformation technique en profondeur, Agoterra bénéficie désormais d’un back-end solide, automatisé et évolutif. Cette infrastructure, invisible mais vitale, permet de valoriser chaque projet agroécologique en garantissant des données plus fiables, plus lisibles et plus faciles à exploiter. ContexteLa plateforme Bubble d’Agoterra joue un rôle clé en connectant les investisseurs et les exploitations agricoles. Cependant, face à l’augmentation de l’activité, le système atteignait ses limites : Infrastructure insuffisamment scalable Prolifération des intégrations semi-manuelles Granularité limitée des données projets (absence de vue détaillée par culture ou exploitation) Difficultés de fiabilisation et de maintenance Ces contraintes ralentissaient l’équipe, nuisaient à la qualité du reporting et limitaient l’amélioration de l’expérience pour les investisseurs. Solution apportéeAgoterra a fait appel à Hyperstack afin de lever ces obstacles techniques. Après un audit approfondi, nous avons recommandé une refonte complète de l’architecture back-end, misant sur une stack moderne, centralisée et évolutive. Architecture centralisée sur Xano, connectée à l’interface WeWeb Automatisation des flux de données via DBT et BigQuery, facilitant l’intégration des données partenaires sans intervention manuelle Socle technique fiable, structuré et évolutif pour accompagner la croissance future En conclusion, sans modifier l’interface, Agoterra bénéficie désormais d’une plus grande clarté, d’une fiabilité renforcée et, surtout, d’une excellente capacité d’évolution.

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

Trop onéreux et insuffisamment flexible, Funnel.io ne répondait plus aux exigences de Ben&Vic. Désormais, ils conçoivent et répliquent les tableaux de bord adaptés à chaque client et à chaque contexte. Leur nouvelle stack data moderne leur offre agilité et rapidité dans la production de reportings sur-mesure pour leurs clients. Solution Hyperstack Avant la refonte de leur architecture data, Ben&Vic s’appuyait sur une solution comme Funnel.io : pratique pour centraliser les données, mais rapidement onéreuse et peu adaptable face à l’évolution des besoins et à la croissance du volume de données. En optant pour une data stack moderne, évolutive et agile, ils ont pu : Gagner en autonomie avec une infrastructure entièrement personnalisée. Accélérer l’accès à leurs données via des dashboards configurables instantanément. Ils bénéficient ainsi de prises de décision plus rapides, d’une maîtrise accrue de leurs budgets et de campagnes marketing performantes dès le premier contact. Une base solide pensée pour l’agilité, l’efficacité — et à terme, l’intégration de l’intelligence artificielle. Résultats Plus de 1200 Go de données analysées et actualisées chaque jour. Fonctionnalités développées Reportings facilement réplicables Analyses avancées entièrement personnalisées Suivi budgétaire en temps réel, par client Avis clients "Nous avons fait le choix d’Hyperstack pour déployer une infrastructure data moderne à moindre coût. Leur équipe nous a accompagnés dans la migration, la création de nouveaux rapports publicitaires et e-commerce pour nos clients, tout en divisant par dix nos frais liés aux outils." Benjamin Prévot Co-founder & COO