“Distil Stack a compris la complexité opérationnelle des services de blanchisserie professionnelle et nous a aidés à façonner une plateforme autour de nos processus métier. Réunir comptes clients, crédits, statut du linge et gestion des services a créé une expérience numérique plus connectée.”
Data engineering et MLOps
Data engineering et MLOps
Nous connectons vos sources, modélisons vos données dans un data warehouse ou un lakehouse, et mettons en place les pipelines et l’outillage MLOps qui font tourner l’analytique et l’IA sans correctifs manuels.
Une prestation d’ingénierie sur mesure
Nous définissons cette prestation autour de votre processus, de vos systèmes et de vos critères d’acceptation. Le problème et ses contraintes précèdent le périmètre et le prix écrits. Une solution packagée répond à un autre mode d’achat : choisissez-la si ses livrables correspondent déjà au besoin.
01Le problème
Là où les choses coincent d’habitude
Pipelines, entrepôts de données et infrastructure ML qui gardent données et modèles à jour.
- 01
Des rapports qui se contredisent
La finance et les ventes extraient le même indicateur de systèmes différents et obtiennent des chiffres différents.
- 02
Des pipelines qui tiennent avec des crons
Un changement de schéma en amont, et le tableau de bord du lundi est vide.
- 03
Des modèles que personne ne sait réentraîner
La personne qui a entraîné le modèle est partie, et les étapes pour le reconstruire n’existaient que dans sa tête.
02Compétences
Ce que nous livrons
- 01
Intégration des sources
Connecteurs pour outils SaaS, bases de données, fichiers et flux d’événements, avec capture des changements quand c’est utile.
- 02
Conception de warehouse et de lakehouse
Des modèles de données sur Snowflake, BigQuery, Postgres ou Databricks qui épousent les questions que se pose l’entreprise.
- 03
Orchestration des pipelines
Pipelines planifiés et événementiels, avec tests, reprises automatiques et lignage.
- 04
Suivi de la qualité des données
Contrôles de fraîcheur, de volume et de schéma qui alertent le responsable avant qu’un tableau de bord ne casse.
- 05
Pipelines et registres ML
Entraînement reproductible, modèles versionnés et redéploiement en un clic.
- 06
Accompagnement BI
Couches sémantiques et tableaux de bord que vos équipes utilisent sans ouvrir de ticket.
03Résultats
Ce qui change une fois en production
- 01
Des échanges traçables
Des pipelines dont les sources, transformations et destinations ont des responsables identifiés.
- 02
Des pannes visibles
Fraîcheur, validation et alertes distinguent des données en retard de données réellement absentes.
- 03
Des opérations reproductibles
Jeux de données, configurations et traces de déploiement versionnés encadrent les changements de modèle.
04Approche
Comment nous le livrons
- 01
Cartographier sources et consommateurs
Identifier producteurs, utilisateurs et décisions qui dépendent de la fraîcheur de chaque jeu de données.
- 02
Définir contrats et accès
Convenir des schémas, attentes de qualité, durées de conservation et permissions avant le pipeline.
- 03
Prévoir reprise et recalcul
Implémenter traitement incrémental, reprises historiques, orchestration et validation malgré événements retardés ou dupliqués.
- 04
Transférer l’exploitation
Documenter lignage, alertes, déploiement et responsabilités pour que votre équipe maintienne le pipeline.
05Stack
Les outils que nous utilisons le plus
- Snowflake
- PostgreSQL
- Python
- Docker
- Kubernetes
- ClickHouse
- Kafka
- DynamoDB
- BigQuery
- Cassandra
- TimescaleDB
- MLflow
06Études de cas
Nos réussites à la une
Avons-nous besoin d’un data warehouse ?
Si plus de deux systèmes alimentent votre reporting ou votre IA, presque toujours. Nous le dimensionnons selon vos volumes, et beaucoup de clients démarrent sur Postgres managé ou BigQuery.
Pouvez-vous travailler avec notre outil de BI actuel ?
Oui. Nous modélisons les données une fois et les connectons à l’outil que vos équipes utilisent déjà.
Qui est propriétaire des pipelines après le lancement ?
Vous. Tout tourne dans votre cloud et vit dans vos dépôts, documenté, avec des procédures d’exploitation pour votre équipe ou la nôtre.
Comment le prix de la prestation est-il défini ?
Nous convenons d’un périmètre et d’un prix après examen du travail, des dépendances entre systèmes et des critères d’acceptation. Le guide tarifaire présente les fourchettes approuvées pour les prestations qu’il couvre. Une proposition écrite confirme les éléments inclus avant le développement.
Comment définir la première décision de livraison ?
Identifier producteurs, utilisateurs et décisions qui dépendent de la fraîcheur de chaque jeu de données. Convenir des schémas, attentes de qualité, durées de conservation et permissions avant le pipeline.
Que doivent couvrir les critères d’acceptation ?
Des pipelines dont les sources, transformations et destinations ont des responsables identifiés. Fraîcheur, validation et alertes distinguent des données en retard de données réellement absentes. Jeux de données, configurations et traces de déploiement versionnés encadrent les changements de modèle.






