Evolytics
|
AccueilOffresCas d'usageÀ proposBlog
|
Nous contacter
AccueilOffresCas d'usageÀ proposBlog
Nous contacter
|
Evolytics
AccueilOffresCas d'usageÀ proposNous contacterBlogDiagnostic Data
LinkedIn

© 2026 Evolytics. Tous droits réservés.

Mentions légalesPolitique de confidentialité

Votre infrastructure data, construite de zéro.

Collecte automatisée, pipelines de traitement, stockage structuré, dashboards. On construit tout de A à Z - et on vous le livre clé en main.

Vous partez de zéro, ou votre stack data est un patchwork de solutions bricolées. Dans les deux cas, vous avez besoin d'une infrastructure solide, pensée pour durer et évoluer avec votre activité.

Réserver 30 min

Sans infrastructure data, vous construisez sur du sable.

Vos données sont éparpillées : un peu dans le CRM, un peu dans l'ERP, beaucoup dans des fichiers Excel que seul Jean-Marc comprend. Chaque fois que vous avez besoin d'un chiffre, c'est une expédition.

Vous avez peut-être commencé à bidouiller des connexions entre outils. Un Zapier par-ci, un Google Sheet par-là, un script Python que personne ne maintient. Ça tient - jusqu'au jour où ça casse.

Une vraie infrastructure data, c'est le socle qui rend tout le reste possible : dashboards fiables, IA exploitable, automatisations robustes. Sans ça, chaque projet data repart de zéro.

Comment on construit votre infrastructure

Une méthodologie éprouvée pour un socle data solide et évolutif.

01

Audit de l'existant

On cartographie vos sources de données, vos outils, vos flux actuels. On identifie ce qui fonctionne, ce qui manque et ce qui doit changer.

Sources de donnéesOK
Qualité des donnéesMoyen
Pipelines ETLAbsent
VisualisationBasique
02

Architecture et design

On conçoit l'architecture cible : quelles données, quels pipelines, quel stockage, quelle visualisation. Vous validez le plan avant qu'on construise.

Dashboards & BI
Transformation (dbt)
Data Warehouse
Ingestion (pipelines)
Sources de données (CRM, ERP, APIs...)
03

Construction et intégration

Pipelines de collecte, transformations, stockage structuré, dashboards. Chaque composant est testé individuellement puis en intégration.

pipeline_builder
Extract
→
Clean
→
Transform
→
Load
Build
04

Déploiement et transfert

Mise en production, documentation complète, formation de votre équipe. L'infrastructure tourne en autonomie - on reste disponible pour le support.

infrastructure.status
99.9 %
Uptime
< 2 s
Latence
12
Pipelines
Tous les systèmes opérationnels

Ce qui est livré

01

Pipelines de collecte automatisés

Vos données sont collectées automatiquement depuis toutes vos sources. Plus de copier-coller, plus d'exports manuels.

02

Stockage structuré et scalable

Une base de données propre, bien modélisée, prête à accueillir votre croissance. Accessible et interrogeable facilement.

03

Dashboards et alertes

Des tableaux de bord connectés en temps réel à vos données. Des alertes automatiques quand un KPI dépasse un seuil.

04

Documentation et formation

Documentation technique complète et formation de votre équipe. Vous êtes autonomes pour utiliser et faire évoluer l'infrastructure.

Des fondations data qui peuvent tout changer.

Exemples illustratifs basés sur des cas de figure courants. Les résultats varient selon le contexte.

Startup SaaS - 15 salariésExemple illustratif

De 0 à une stack data complète en 8 semaines

La startup avait levé des fonds mais n'avait aucune infrastructure data. Les métriques (MRR, churn, CAC) étaient calculées à la main dans Google Sheets.

Résultat estimé

Infrastructure complète : collecte depuis Stripe/Hubspot/Intercom, pipeline de transformation, base de données, dashboards temps réel. Les investisseurs ont accès aux métriques en continu.

Groupe industriel - 200 salariésExemple illustratif

Unifier 5 sources de données en une seule vue

Chaque site de production avait son propre système. Consolider les chiffres prenait 3 jours par mois et nécessitait 2 personnes à temps plein.

Résultat estimé

Un pipeline unifié collecte les données des 5 sites, les normalise et alimente un dashboard groupe. La consolidation est instantanée et automatique.

E-commerce - 50 salariésExemple illustratif

Préparer le terrain pour l'IA

L'entreprise voulait utiliser l'IA pour personnaliser les recommandations produits, mais les données étaient trop dispersées et mal structurées.

Résultat estimé

Infrastructure data nettoyée et structurée. Les données clients, produits et transactions alimentent désormais un moteur de recommandation IA. Panier moyen : +12%.

Construisons votre socle data.

On évalue votre situation actuelle et on vous propose une architecture adaptée à vos besoins et votre budget. 30 minutes, sans engagement.

Réserver 30 min

Appel découverte gratuit, sans engagement