Chez EFFIDIC, nous adoptons une approche DataOps inspirée du DevOps, conçue pour offrir flexibilité, rapidité et efficacité à nos clients. Notre mission ? Rendre chaque étape du cycle de vie des données fluide, agile, et adaptée aux besoins en constante évolution des entreprises sans exploser leur budget.

  • Nous constatons que les meilleures pratiques du développement logiciel sont désormais disponibles pour les data engineers. Il est maintenant possible de bénéficier de tous les apports de GIT en termes de travail collaboratif (avec ses Pull / request et ses développements sur des branches dédiées). Les tests unitaires automatisés sont également la règle, les déploiements sur les environnements de recette et de production sont facilités. Les concepts de CI / CD sont disponibles aussi pour la DATA. Les data engineers apprécient ces nouvelles pratiques au service de la performance !
  •  Ingestion de données en Python : des scripts robustes pour une ingestion de données rapide et fiable, permettant d’intégrer des données de toutes sources en temps réel.
  • Transformation et modélisation en DBT (Data Build Tool) : avec DBT, nous automatisons et standardisons les transformations de données, garantissant des pipelines de qualité et faciles à maintenir. Le “code” DBT est gittable (mergeable), ce qui n’est pas le cas du “code” Talend par exemple.
  • Infrastructure Dockerisée : nos déploiements sont orchestrés avec Docker, garantissant une portabilité et une scalabilité exemplaires. Résultat : des workflows encapsulés, facilement réplicables et un environnement de développement plus stable.
  • Notre approche DataOps assure une intégration continue et une livraison de données améliorée, rendant le traitement des données plus collaboratif et adaptable. En combinant Python, DBT, et Docker, nous répondons aux besoins croissants en matière de données de nos clients et accélérons la montée en compétence des équipes.


Vous souhaitez en savoir plus sur notre approche DataOps et comment elle peut révolutionner vos flux de données ? Contactez-nous !