Agence Hack'celeration · Data 2026L'agence Dataqui branche tes sources, monte l'entrepot, modelise avec dbt, livre les dashboards, garde les chiffres justesdes decisions sur des chiffres surs.
L'agence Data qui construit ta stack data moderne de bout en bout : des pipelines d'ingestion vers un entrepot, des modeles dbt qui transforment les lignes brutes en datasets testes, et des dashboards que ton equipe ouvre vraiment. La plupart des reportings cassent pareil, deux chiffres pour une metrique et personne sur de qui croire, donc on cable la qualite et une couche semantique d'abord, puis les dashboards par-dessus.
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GammaUne agence data met de la confiance dans les chiffres, pas juste des graphes.
N'importe qui peut brancher un outil de dashboard. Brancher tes sources, modeliser la data brute avec dbt, et garder une metrique qui veut dire une chose partout, c'est un autre metier. Voici les quatre choses qu'on prend en charge.
- Ingestion & pipelines
Tes sources branchees, propres et a l'heure
De la data eclatee entre un CRM, tes plateformes d'ads, Stripe et une dizaine de spreadsheets, ce n'est pas une stack, c'est un casse-tete que tu reconcilies a la main chaque mois. On construit les pipelines d'ingestion (ELT avec Fivetran ou Airbyte, plus des connecteurs custom pour les sources hors etagere) qui posent ta data brute dans un seul entrepot a l'heure. Fini les exports CSV, fini les deux chiffres pour la meme metrique.
Voir un pipeline type - Entrepot & modelisation
Un entrepot et des modeles dbt qui transforment les lignes en reponses
Les tables brutes ne repondent pas aux questions metier. On installe ton entrepot (BigQuery, Snowflake ou Postgres, selon ta taille et ton budget) et on construit les modeles dbt par-dessus : staging, nettoyage, transformations testees, et une couche semantique pour qu'une metrique comme le revenu ou les utilisateurs actifs veuille dire la meme chose partout. Documente, versionne, teste, pour que les chiffres tiennent quand on demande d'ou ils sortent.
Voir la methode - Dashboards & BI
Des dashboards que ton equipe ouvre vraiment un lundi matin
Un dashboard que personne ne croit se fait ignorer, et les gens reviennent au feeling. On construit la couche BI dans Looker, Metabase ou ton outil existant, par-dessus de la data modelisee pour que chaque graphe remonte a une definition testee. Self-serve la ou ca a du sens, avec les metriques cles definies une fois dans la couche semantique. L'objectif, c'est des decisions prises sur des chiffres, pas sur l'opinion la plus forte dans la piece.
Voir les integrations - Qualite & gouvernance
Qualite des donnees et gouvernance, pour que les chiffres restent fiables
La confiance meurt la premiere fois qu'un dashboard est faux et que personne ne le voit. On cable des tests de qualite, des controles de fraicheur et des alertes pour qu'un pipeline casse te previenne avant de prevenir ton CEO, plus une gestion RGPD des donnees perso et du reverse-ETL pour repousser les metriques propres dans les outils ou ton equipe bosse. On est d'abord une agence d'automatisation et d'IA, donc ca se branche sur ta facon d'operer.
Voir l'enablement IA
On construit une stack data comme une infra, pas une demo de reporting.
La plupart des projets data meurent pareil : un outil de dashboard achete, de la data brute balancee dedans, et trois graphes qui se contredisent jusqu'a ce que tout le monde revienne au feeling. Donc on le traite comme une infra : ingestion propre, un entrepot bien dimensionne, des modeles dbt avec tests et une couche semantique, puis des dashboards par-dessus des chiffres qui tiennent.
- Audit · on cartographie tes sources, tes vraies questions, et ou les chiffres cassent aujourd'hui
- Ingestion & entrepot · pipelines ELT vers un entrepot dimensionne a toi, safe par defaut
- Modelisation · transformations dbt, tests et couche semantique pour qu'une metrique veuille dire une chose
- Activation · dashboards, alertes et reverse-ETL, transmis avec la doc pour le posseder
On fait tourner notre data sur cette stack.
On ne vend pas un palier de partenaire. On fait tourner nos propres decisions sur la meme stack data moderne : ELT vers un entrepot, modeles dbt testes, une couche semantique, et des dashboards qu'on ouvre vraiment. C'est exactement ce qui manque quand un projet data s'arrete a livrer un dashboard que personne ne sait expliquer.
- On construit la stack data moderne qu'on ferait tourner nous-memes : ELT, un entrepot bien dimensionne, des modeles dbt testes, pas un fouillis de scripts fragiles.
- Confiance par defaut : chaque metrique est testee et remonte a une seule definition, donc un dashboard que tu ne peux pas expliquer ne va jamais en reunion.
- Tu repars autonome : les modeles vivent dans ton repo et ton entrepot, documentes, donc ton equipe possede la stack sans nous.
- Honnete sur le fit : si ta data est trop sale en amont ou ton equipe trop petite pour avoir besoin d'un entrepot, on te le dit avant que tu depenses dessus.
Un entrepot au coeur, ta stack data moderne autour.
On configure les parties qui transforment des sources eclatees en reporting fiable, puis on les connecte a ta facon de bosser. Voici ce que couvre un vrai build data.
- Setup
Ingestion & pipelines ELT
On connecte tes sources (CRM, ads, facturation, produit) avec des outils ELT comme Fivetran ou Airbyte, plus des connecteurs custom la ou rien n'existe sur etagere, pour que la data brute arrive dans ton entrepot a l'heure.
- Setup
Setup de l'entrepot
On monte ton entrepot (BigQuery, Snowflake ou Postgres) dimensionne a ta data et ton budget, avec les schemas, roles et garde-fous de cout qui le gardent rapide et previsible au lieu d'une facture qui s'emballe.
- Setup
Modelisation dbt
On construit des modeles dbt qui nettoient, joignent et transforment les tables brutes en datasets fiables : staging, marts, tests, documentation et lineage, le tout versionne pour qu'un changement soit relu avant de partir.
- Setup
Couche semantique & metriques
On definit tes metriques cles une seule fois dans une couche semantique, pour que le revenu, les utilisateurs actifs ou la marge veuillent dire la meme chose dans chaque dashboard, au lieu de trois chiffres qui se contredisent.
- Setup
Dashboards & BI
On construit la couche de reporting dans Looker, Metabase ou ton outil BI existant par-dessus de la data modelisee, pour que chaque graphe remonte a une definition testee et que l'equipe se serve seule sans risque.
- Setup
Qualite, gouvernance & reverse-ETL
On ajoute des tests de qualite, des controles de fraicheur et des alertes, on gere les donnees perso en mode RGPD, et on utilise le reverse-ETL pour repousser les metriques propres dans les outils ou ton equipe bosse vraiment.
On cartographie ta data et tes vraies questions, tu repars avec un plan.
Avant de chiffrer quoi que ce soit, on prend 60 minutes pour regarder tes sources, ton reporting actuel et les decisions pour lesquelles tu as vraiment besoin de la data. Tu repars avec un avis honnete sur quoi construire en premier, si tu as meme besoin d'un entrepot, et ou les chiffres cassent aujourd'hui. Zero pitch, juste le regard d'un ingenieur sur ta data.
- Un avis honnete sur ce dont ta stack data a besoin en premier
- L'entrepot et les pipelines qui valent le coup d'etre montes
- Les metriques a definir une fois et a croire partout
- Un avis franc sur si un entrepot est premature
Comment on mene un build de stack data.
Cinq etapes, dans l'ordre. On ne livre pas un dashboard avant que la data soit modelisee et testee, on ne construit pas un entrepot dont tu n'as pas encore besoin, et ton equipe le possede a la fin. Chaque etape a un livrable et tu valides avant qu'on avance.
- Etape 1 · Audit data
Cartographier tes sources et les questions qui comptent
On s'assoit avec toi et on regarde ce que tu as vraiment besoin de decider : quelles metriques pilotent le business, ou vit la data, et pourquoi les chiffres d'aujourd'hui ne sont pas d'accord. On regarde tes sources, ton tracking actuel et le reporting existant. La moitie de la valeur, c'est de te dire quoi reparer en premier, et si tu as meme besoin d'un entrepot, avant que quiconque construise un pipeline.
- Etape 2 · Ingestion & entrepot
Brancher tes sources dans un entrepot dimensionne a toi
On construit les pipelines ELT (Fivetran, Airbyte ou connecteurs custom) qui posent ta data brute dans un entrepot, BigQuery, Snowflake ou Postgres, dimensionne a ton volume et ton budget. On regle roles, schemas et garde-fous de cout pour qu'il reste rapide et que la facture reste previsible. Rien de fancy dont tu n'as pas besoin, juste de la data brute propre au meme endroit a l'heure.
- Etape 3 · Modeliser avec dbt
Transformer les lignes brutes en datasets fiables
On construit les modeles dbt par-dessus ta data brute : staging, nettoyage, jointures, transformations testees et une couche semantique pour qu'une metrique soit definie une fois et veuille dire la meme chose partout. Tout est versionne, documente et teste, avec le lineage, donc quand on demande d'ou sort un chiffre il y a une reponse claire et relisable au lieu d'un haussement d'epaules.
- Etape 4 · Dashboards & activation
Livrer la couche BI et repousser la data dans tes outils
On construit les dashboards dans Looker, Metabase ou ton outil BI existant par-dessus de la data modelisee, pour que chaque graphe remonte a une definition testee. Puis on ajoute des tests de qualite, des controles de fraicheur et des alertes, et on utilise le reverse-ETL pour repousser les metriques propres dans le CRM et les outils ou ton equipe bosse deja. La stack part avec son monitoring des le jour 1.
- Etape 5 · Transmettre & former
Former l'equipe, puis se pousser du chemin
On forme ton equipe a la stack : comment marchent les modeles, comment ajouter une metrique, comment lire le lineage quand un chiffre a l'air bizarre. La doc vit dans ton repo pour que les nouveaux l'heritent. Si tu veux aller plus loin cote IA et automatisation, notre formation couvre ca de A a Z. Si tu veux qu'on reste dispo pour ce qui passe a l'echelle, on en parle a part.
On est juge sur les chiffres sur lesquels on agit.
Aucun badge de partenaire a afficher, donc on met en avant ce qui compte : les retours des equipes dont on a construit la stack data, et le fait qu'elles ont continue de decider sur ces chiffres apres notre depart. Nos avis Trustpilot viennent de ces equipes, pas d'un deck marketing.
- Les modeles dbt vivent dans ton repo et ton entrepot, possedes par ton equipe
- Chaque metrique definie une fois, testee, et tracable via le lineage
- Controles de qualite et alertes cables avant tout dashboard
- Les avis Trustpilot viennent des equipes pour qui on a construit la stack
Les questions qu'on nous pose en boucle.
Que fait concretement une agence data ?
Une agence data construit la stack data qui te laisse decider sur des chiffres fiables, au lieu de reconcilier des spreadsheets a la main. On branche tes sources dans un entrepot avec de l'ELT, on modelise la data brute avec dbt pour que chaque metrique ait une seule definition testee, on construit les dashboards que ton equipe ouvre vraiment, et on cable les controles de qualite et la gouvernance pour qu'un chiffre casse soit attrape tot. L'objectif, c'est des decisions sur des chiffres fiables, pas un joli graphe que personne ne croit.Combien coute la construction d'une stack data ?
Ca depend du perimetre : un entrepot avec quelques modeles dbt et un dashboard n'a rien a voir avec brancher une dizaine de sources, construire une couche semantique complete et cabler le reverse-ETL dans tes outils. On ne balance pas un forfait tout fait. On commence par un audit offert de 60 minutes pour trouver ce dont tu as vraiment besoin, puis on chiffre un perimetre fixe. L'entrepot et les outils ELT (BigQuery, Snowflake, Fivetran), tu les paies au fournisseur ; on regle les garde-fous de cout pour que la facture reste previsible.Quel entrepot choisir, BigQuery, Snowflake ou Postgres ?
Ca depend de ton volume, ton equipe et ton budget, et une grosse partie de l'audit, c'est d'y repondre honnetement. BigQuery est un bon defaut quand tu es deja sur Google Cloud et que tu veux du serverless qui scale. Snowflake colle quand tu veux un controle fin du compute et du multi-cloud. Pour une petite equipe avec peu de data, un Postgres manage suffit souvent largement et coute bien moins. On choisit l'entrepot qui colle a ou tu en es, pas celui qui sonne le plus impressionnant.C'est quoi dbt et pourquoi notre stack en a besoin ?
dbt est la couche de transformation de la stack data moderne : elle nous laisse transformer les tables brutes en datasets propres, testes et documentes avec du SQL versionne qui tourne dans ton entrepot (l'approche ELT). Sans, tu te retrouves avec des scripts uniques que personne ne peut auditer et des metriques qui se contredisent. Avec, chaque transformation est relue, testee et tracable via le lineage, et une metrique comme le revenu est definie une fois dans une couche semantique pour vouloir dire la meme chose partout.Vous pouvez le connecter a nos dashboards et outils existants ?
Oui, c'est la couche d'activation. On construit les dashboards dans Looker, Metabase ou l'outil BI que tu utilises deja, le tout par-dessus de la data modelisee pour que chaque graphe remonte a une definition testee. On utilise aussi le reverse-ETL pour repousser les metriques propres dans les outils ou ton equipe bosse au quotidien, comme ton CRM ou tes plateformes d'ads, pour que les chiffres fiables apparaissent la ou les decisions se prennent, pas juste dans un onglet de reporting qu'on oublie d'ouvrir.Notre data est un bordel. Vous pouvez quand meme aider ?
Parfois, et on sera direct la-dessus. Une stack data, c'est garbage in, garbage out : sans tracking plan discipline et sans personne qui possede la qualite en amont, le pipeline le plus propre fait quand meme remonter des chiffres faux. Souvent le premier boulot, ce n'est pas un entrepot du tout, c'est un tracking plan et une ownership claire pour que la data arrive coherente. On te dira dans l'audit si tu es pret a construire, ou si reparer la source passe en premier.On est une petite equipe. On a vraiment besoin d'un entrepot ?
Peut-etre pas encore, et on ne te vendra pas un truc dont tu n'as pas besoin. Si tout ton business tourne sur deux outils et qu'un spreadsheet repond encore a tes questions, un entrepot complet avec setup dbt c'est de la surcharge et un cout que tu vas regretter. Parfois le bon move, c'est un tracking plan propre et un dashboard simple par-dessus tes outils existants. On te dira honnetement quand un entrepot est premature et quoi faire a la place en attendant de grandir.Comment vous gardez la data juste et conforme RGPD ?
La justesse vient des tests : des tests dbt sur chaque modele, des controles de fraicheur sur les pipelines, et des alertes pour qu'une source cassee previenne l'equipe avant de prevenir un dashboard. La confiance, c'est tout le produit, donc un chiffre qu'on ne peut pas tracer ne part pas. Cote RGPD, on gere les donnees perso avec soin : acces scopes, minimisation, et un traitement clair des champs identifiants dans l'entrepot, pour que ton reporting soit juste sans devenir un probleme de conformite plus tard.
Arrete de reconcilier des spreadsheets. Construis une stack que tu crois.
Un audit de 60 minutes, tes sources et tes vraies questions cartographiees, un plan de build avec la qualite des donnees integree. Si ton equipe peut le faire tourner en interne apres le setup, on te file le playbook. Si on est le bon choix, on s'en occupe.