Data Engineering

Transformez vos données brutes en intelligence business

Pipelines de données, warehouses et plateformes analytics.

Oronts fournit des services d'ingenierie de donnees depuis Munich, en Allemagne. Nous concevons et construisons des plateformes de donnees de grade production incluant des pipelines ETL et ELT, des entrepots de donnees cloud, des architectures de streaming en temps reel et des tableaux de bord analytiques. Notre stack d'orchestration comprend Apache Airflow, Dagster, Prefect et dbt pour les workflows de transformation. Pour le traitement, nous utilisons Apache Spark pour les traitements batch a grande echelle, Apache Flink pour le traitement de flux, et Pandas et Polars pour les transformations legeres. Les architectures de streaming en temps reel sont construites avec Apache Kafka, Amazon Kinesis, Google Pub/Sub et Redis Streams. Nous deploiyons des entrepots de donnees sur Snowflake, Google BigQuery, Amazon Redshift et Delta Lake, en choisissant la plateforme appropriee selon les patterns de requetes, le volume de donnees et le budget. Notre expertise architecturale couvre les patterns Medallion (Bronze-Silver-Gold) lakehouse, les architectures Lambda et Kappa pour les besoins de latence mixte, et le Data Mesh pour la propriete decentralisee des donnees dans les grandes organisations. La qualite des donnees est assuree par la validation automatisee, les tests de schema, la surveillance de fraicheur, la detection d'anomalies et les contrats de donnees entre producteurs et consommateurs. Nous implementons un traitement des donnees conforme au RGPD avec detection de PII, masquage des donnees, politiques de retention et pistes d'audit. La livraison d'analytique et BI utilise Metabase, Looker ou des outils de visualisation personnalises adaptes aux utilisateurs metier.

Données brutes
Extraction
Transformation
Chargement
Insights

Services Data

Data engineering de bout en bout.

1

Pipelines ETL

Workflows ETL évolutifs avec Apache Airflow, Spark et dbt pour un mouvement de données fiable.

2

Data Warehouses

Architecture de warehouses cloud-native sur Snowflake, BigQuery et Redshift avec architecture medallion.

3

Streaming Temps Réel

Streaming de données event-driven avec Kafka, Flink et Kinesis pour des analyses en sub-seconde.

4

Data Lakes

Dépôts centralisés de données brutes sur S3/GCS avec Iceberg et Delta Lake pour un stockage économique.

5

Analytics & Rapports

Dashboards BI en libre-service et pipelines de reporting automatisés qui transforment les données en décisions.

6

Qualité des Données

Contrôles qualité automatisés, suivi de lignage et cadres de gouvernance pour des données fiables.

Stack Technologique

Outils data modernes.

Apache Spark
Airflow
dbt
Kafka
Snowflake
BigQuery
Databricks
Flink
Redshift
Pub/Sub
Apache Spark
Airflow
dbt
Kafka
Snowflake
BigQuery
Databricks
Flink
Redshift
Pub/Sub
Delta Lake
Iceberg
Fivetran
Kinesis
Presto
Trino
Great Expectations
Monte Carlo
Looker
Metabase
Delta Lake
Iceberg
Fivetran
Kinesis
Presto
Trino
Great Expectations
Monte Carlo
Looker
Metabase

Patterns d'Architecture

La bonne architecture data selon vos besoins de latence.

Lambda

Batch + Temps réel

Source
Batch
Service
Source
Stream
Service

Les deux chemins convergent dans la couche de service

Kappa

Stream uniquement

Source
Stream
Service

Un seul chemin de streaming. Plus simple, latence réduite

Medallion

Bronze / Silver / Gold

Bronze
Brut
Silver
Nettoyé
Gold
Organisé

Couches de raffinement progressif des données

5+ PB

Données traitées

99.99%

Disponibilité pipeline

<100ms

Latence requête

1,000+

Tables gérées

Temps réel vs Batch

Choisir la bonne approche de traitement pour chaque charge de travail.

Temps réel

Traitement en sub-seconde pour les charges critiques en temps.

  • Alertes de détection de fraude
  • Dashboards en direct et monitoring
  • Traitement de capteurs IoT
KafkaFlinkKinesis

Batch

Traitement haut débit pour les volumes importants de données.

  • Rapports et agrégations quotidiens
  • Pipelines d'entraînement ML
  • Analyse de données historiques
SparkAirflowdbt

Nos Plugins Open Source

Nous développons des plugins open-source pour l'écosystème commerce.

Vendure Data Hub Plugin

Plugin ETL et intégration de données entreprise pour Vendure. Constructeur visuel de pipelines, 9 extracteurs, 61 opérateurs de transformation, 24 chargeurs d'entités, générateurs de flux pour Google Merchant et Amazon, et surveillance en temps réel.

VendureETLTypeScriptE-Commerce
Voir sur GitHub

Pimcore Asset Pilot Bundle

Organisation intelligente des actifs basée sur des règles pour Pimcore 12. Moteur de règles par priorité avec modèles de chemin Twig, conditions en langage d'expression, traitement asynchrone via Symfony Messenger, structures de dossiers localisées, journalisation d'audit et détection des actifs inutilisés.

PimcoreDAMPHPSymfony
Voir sur GitHub

Plus de plugins à venir.

Questions Fréquentes

ETL transforme avant le chargement. ELT charge d'abord, transforme ensuite dans le warehouse.
Pipelines de base à partir de 25 000 €. Plateformes complètes 50 000-200 000 €.
Oui. Intégration avec bases de données et APIs existantes.
Contrôles automatisés à chaque étape.
Oui. Traitement conforme RGPD.
La plupart ont besoin de batch pour 80% des cas et de temps réel pour des scénarios spécifiques.

Prêt à libérer vos données ?

Construisons une plateforme data qui transforme vos données brutes en avantage concurrentiel.