Ingénierie des données
Lakehouse, streaming et pipelines gouvernés, conçus pour alimenter l’analytique et l’IA.
La plupart des projets d’IA butent sur les données, pas sur le modèle : elles sont cloisonnées, arrivent en retard et personne ne sait d’où vient un chiffre. Nous construisons la plateforme de données en dessous (un lakehouse en formats ouverts, des pipelines batch et streaming, et un catalogue qui décide qui et quoi peut les lire) pour que vos tableaux de bord restent à jour et que vos agents d’IA et pipelines RAG s’appuient sur des données fiables.
01 / Ce que cela résout
Vos données dans des tables Apache Iceberg ou Delta Lake que Databricks, Snowflake, BigQuery et Spark savent toutes lire, sans dépendance à un éditeur ni copie pour chaque outil.
Des pipelines Kafka et Flink qui déposent les événements directement dans les tables du lakehouse, pour que les tableaux de bord opérationnels et les agents d’IA voient ce qui s’est passé il y a quelques minutes, pas hier.
Des jeux de données propres, versionnés et documentés, des embeddings et des features que les pipelines RAG, les agents et les modèles peuvent utiliser en toute sécurité, y compris documents, images et autres données multimodales.
Le catalogue comme point de contrôle unique : politiques d’accès, lignage de la source au rapport, contrats de données et contrôles qualité qui repèrent les données cassées avant vos utilisateurs.
02 / Stack
Standard du secteur, ennuyeux dans le bon sens : des outils d’avenir, que le prochain ingénieur connaîtra aussi.
Lakehouse et formats de table
Apache Iceberg
Format de table ouvert, lisible par tous les grands moteurs
Delta Lake
Format de table ouvert natif de Databricks
Databricks
Plateforme lakehouse pour les données et l’IA
Snowflake
Plateforme de données cloud avec tables Iceberg
BigQuery
Entrepôt serverless sur Google Cloud
Streaming
Apache Kafka
Colonne vertébrale des événements
Apache Flink
Traitement de flux avec état
Spark Structured Streaming
Spark Structured Streaming pour unifier batch et streaming
Amazon Kinesis
Streaming managé sur AWS
Transformation et orchestration
dbt
Transformations SQL testées et versionnées
Apache Airflow
Orchestration de workflows à grande échelle
Dagster
Orchestration par actifs avec lignage
Apache Spark
Traitement distribué des grands volumes
Gouvernance et qualité
Unity Catalog
Contrôle d’accès, lignage et découverte
Apache Polaris
Catalogue REST ouvert pour Iceberg
Great Expectations
Tests automatisés de qualité des données
OpenLineage
Standard ouvert de lignage entre outils
Données pour l’IA
Vector stores
pgvector, Qdrant, Pinecone et recherche vectorielle native du lakehouse
Feature stores
Feature stores pour des features cohérentes à l’entraînement et en production
Document pipelines
Ingestion de documents et de données multimodales pour le RAG
MCP servers
Accès gouverné aux données pour les agents d’IA via des serveurs MCP
03 / Approche
Des tables Iceberg ou Delta qui vous appartiennent, pour changer ou combiner les moteurs plus tard sans migrer à nouveau les données.
Les mêmes tables servent les rapports de nuit et les cas temps réel, au lieu de deux pipelines qui se contredisent.
Des contrats de données entre producteurs et consommateurs, et des tests qualité à chaque exécution, pour qu’un changement de schéma en amont ne casse pas en silence les rapports ou les réponses de l’IA.
Un calcul dimensionné à la charge, des niveaux de stockage et une visibilité sur l’usage, pour que la facture suive la valeur créée, sans surprise.
04 / Standards
Nous respectons les standards du secteur et des méthodes éprouvées sur chaque projet : c’est ce qui fait tenir le devis.
05 / Infrastructure
Bonnes questions
Des réponses franches aux questions posées avant de démarrer.
Cela dépend de vos charges de travail. WNC recommande en général de stocker les données dans un format de table ouvert comme Apache Iceberg ou Delta Lake, pour qu’un entrepôt (Snowflake, BigQuery) et un moteur lakehouse (Databricks, Spark) lisent les mêmes tables. Vous gardez l’expérience entrepôt là où elle fonctionne et évitez d’enfermer vos données dans un seul moteur.
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