De la donnée brute

à l’impact concret

En conjuguant votre expertise métier et notre savoir-faire, nous révélons les leviers de performance de votre entreprise.

Ingénieurie de données

Structuration des référentiels

Mise en place qualité et conformité

Maîtrise des accès et catalogage

Gouvernance

Structuration des référentiels

Mise en place qualité et conformité

Maîtrise des accès et catalogage

Valorisation de la donnée

Construction de dashboards décisionnels

Dataviz impactante et indicateurs

Définition et suivi des KPI métier

Architecture Data

Choix et déploiement de plateformes Data

Data Lake / Data Warehouse / Lakehouse

Interopérabilité et scalabilité

Sujets adressés ?

  • Centralisation des données (Datamart, DWH, coût exploitation, pipeline, chaînes de calculs)

    Agaetis a accompagné plusieurs acteurs dans la consolidation et la fiabilisation de leurs environnements Data :

     • Santé : stabilisation de Data Warehouse critiques dans les étéblissements de santé , avec reprise de flux Data Factory et amélioration des performances Power BI.

     • Energie : mise en place d’une plateforme robuste pour centraliser et traiter les données issues de 35M de compteurs, avec Databricks et Snowflake.

     • Pharma : Gouvernance Data pour fiabiliser et documenter les datasets stratégiques, réduisant de 20 % les erreurs de données.

    Compétences : architecture DWH, pipelines ETL/ELT, optimisation FinOps, monitoring, traçabilité complète.

  • Mise en place environnements BI et/ou exploration datascientist

    Nous avons déployé des environnements analytiques adaptés aux métiers et aux data scientists :

     • BI : conception de dashboards décisionnels (Power BI, Tableau) pour la finance, le marché ou la production.

     • Data Science : mise en place d’environnements de travail sécurisés (Databricks, MLflow, Jupyter) pour entraîner et industrialiser des modèles (prédiction de pannes industrielles, détection de signaux faibles en assurance santé).

    👉 Compétences : BI moderne, environnements sécurisés pour la data science, MLOps, gouvernance des environnements analytiques.

  • Data ingénierie dans les techno citées

    Nous intervenons sur tout le cycle de la donnée, avec une expertise sur les technologies de référence :

    • Cloud : Azure (Data Factory, Synapse, Databricks), AWS (S3, Glue, Redshift), GCP (BigQuery).
    • Stockage & calcul distribué : Hadoop → CDP, Spark, Kafka.
    • Modélisation : conception et optimisation de pipelines pour ingestion, transformation et valorisation des données.
    • Cas d’usage : migration HDP → CDP dans un centre hospitalier, mise en place de pipelines Big Data pour les pneus connectés Michelin, intégration IoT pour des projets santé (stylo connecté).
  • Problèmes optimisations, coûts, performances

    Agaetis a aidé plusieurs clients à réduire leurs coûts et à améliorer leurs performances en production :

    • Cloud FinOps : réduction de 10 % des coûts d’exploitation dans la santé (migration HDP → CDP).
    • Optimisation énergétique : algorithmes ML pour réduire la consommation et anticiper les pannes de machines industrielles.
    • BI/Reporting : optimisation des requêtes et des environnements Power BI pour améliorer les temps de réponse et réduire les coûts d’infrastructure.
    • Compétences : audit technique, FinOps, performance tuning, ML pour l’optimisation.
  • Design des données

    Nous accompagnons les organisations dans la conception et la structuration de leurs données :

    • Gouvernance data : mise en place de catalogues, référentiels et processus d’annotation.
    • Data by Design : intégration des principes de sécurité, conformité et scalabilité dès la phase de conception 
    • Modélisation avancée : design de solutions Big Data et IA
    • Compétences : modélisation métier, conception DWH, Data Vault, data lineage, qualité et gouvernance intégrées.

Des résultats concrets, portés par la puissance de la data

par David Walter 2 septembre 2025
Le contexte du projet : Un centre hospitalier faisait face à la nécessité de moderniser son infrastructure Big Data. Son environnement Hadoop HDP arrivait en fin de support et présentait des limites techniques en matière de performance et de sécurité. La complexité de la structure SI – incluant dossiers médicaux électroniques, systèmes de gestion des patients et plateformes de télémédecine – imposait une migration maîtrisée, sans interruption de la continuité des soins. L’objectifs : L’objectif principal était d’assurer une transition fluide et sécurisée vers Cloudera Data Platform (CDP) afin de : améliorer la performance et la sécurité des systèmes critiques, garantir la conformité avec les réglementations de santé, et réduire les coûts d’exploitation tout en modernisant l’environnement Data. Durée de mission : Une mission planifiée sur plusieurs mois, avec phases de diagnostic, migration et mise en production, puis accompagnement post-migration. Mise en œuvre : Pour réussir ce projet stratégique, Agaetis a déployé une méthodologie rigoureuse : Audit et planification : analyse de l’environnement HDP existant et identification des données à migrer. Plan de migration : définition des ressources nécessaires, calendrier et organisation des étapes clés. Mise en œuvre : transfert des données, métadonnées, workflows et applications vers CDP, avec configuration optimisée. Tests de validation : vérification de l’intégrité et des performances des données post-migration. Optimisation & production : ajustements pour maximiser les performances et formation des utilisateurs aux nouvelles fonctionnalités de CDP. Résultats obtenus : Performance accrue : systèmes critiques plus rapides et stables. Sécurité renforcée : conformité réglementaire assurée pour la gestion des données médicales sensibles. Réduction des coûts : baisse de 10 % des coûts d’exploitation, soit une économie de 100 000 € par an sur un budget de 1 M€. Continuité des soins garantie : migration réalisée sans interruption des services hospitaliers. Facteurs clés de succès : Expertise d’Agaetis en migrations Big Data complexes. Approche progressive et sécurisée, adaptée aux environnements hospitaliers sensibles. Communication transparente avec les équipes SI du client. Formation et transfert de compétences aux utilisateurs. Et vous ? Vous vous interrogez sur : la migration de vos environnements Big Data vers CDP ou d’autres plateformes modernes, l’optimisation de vos coûts tout en renforçant la sécurité, ou la continuité de vos services critiques lors de projets de transformation ? 👉 Contactez nos experts pour réussir vos projets de migration Data sans compromis sur la performance ni la sécurité.
par David Walter 28 août 2025
Le contexte du projet Un grand groupe du secteur de l’énergie en France cherchait à exploiter les données massives issues des compteurs Linky. L’ambition : concevoir une plateforme dédiée au développement et au déploiement de micro-applications , tout en s’appuyant sur une infrastructure technique avancée et une méthodologie agile pour soutenir cette transformation. L’objectifs L’objectif principal était de créer un environnement robuste et évolutif permettant : d’analyser efficacement les données des points de mesure du réseau, de faciliter le développement rapide de micro-services, et de renforcer l’agilité des équipes grâce à des pratiques modernes de CI/CD. Durée de missions Plusieurs mois d’intervention , mobilisant les expertises Agaetis en infrastructure, automatisation et méthodes agiles pour cadrer, déployer et stabiliser la plateforme. Mise en oeuvre Pour atteindre ces objectifs, Agaetis a mis en place une approche complète : Installation et configuration d’infrastructure : mise en place d’un cluster Kafka/Mesos/Hadoop pour le traitement massif des données. Automatisation et scalabilité : développement de rôles Ansible pour permettre l’auto-scaling du cluster Mesos/Marathon/Zookeeper , assurant une gestion simplifiée par les équipes d’exploitation. Conseil en méthodologies agiles : alignement de la conception et du développement des micro-services avec les meilleures pratiques agiles. CI/CD intégrée : mise en œuvre de pipelines d’intégration, de livraison et de déploiement continus avec Jenkins et GitLab . Résultat obtenu La solution déployée a permis : la mise en place d’une plateforme analytique robuste pour interpréter efficacement les données Linky, une infrastructure flexible et évolutive , garantissant une gestion optimale des ressources, une accélération du développement grâce à l’adoption de méthodologies agiles, une amélioration significative des processus CI/CD , renforçant la productivité et la qualité des livrables. Facteurs clés de succès Expertise technique des équipes Agaetis sur les environnements distribués complexes. Automatisation et scalabilité intégrées dès la conception, facilitant l’exploitation à long terme. Adoption des méthodologies agiles , renforçant la collaboration et la rapidité d’exécution. Partenariat de confiance avec le client, assurant une solution sur mesure et durable. Et vous ? Vous vous interrogez sur : la valorisation de vos données métiers, la mise en place d’une infrastructure évolutive pour vos applications, ou l’intégration de méthodologies modernes pour accélérer vos projets IT ? 👉 Contactez nos experts pour découvrir comment Agaetis peut transformer vos défis en leviers d’innovation.
par David Walter 28 août 2025
Le contexte du projet Platform Garden , une startup internationale, souhaitait exploiter ses données pour créer de la valeur et renforcer sa stratégie d’innovation. L’enjeu majeur était d’exploiter la data visualization et d’identifier comment les données existantes et futures pouvaient ouvrir de nouvelles opportunités de croissance . L’objectifs Les ambitions principales de Platform Garden étaient de : analyser et enrichir un gisement de données sur les plantes et arbustes, valoriser ces données en développant de nouveaux services et fonctionnalités, et intégrer efficacement ces données dans les systèmes existants tout en optimisant les coûts technologiques et financiers. Durée de missions Mission en plusieurs phases , de l’idéation jusqu’au développement de nouvelles fonctionnalités, en accompagnement continu avec les équipes de Platform Garden. Mise en oeuvre Agaetis a déployé une approche progressive et collaborative : Phase d’idéation et cadrage des besoins : animation d’ateliers pour qualifier et prioriser les attentes de Platform Garden. Recherche et analyse des sources de données : exploration des données existantes et évaluation de leur pertinence pour l’intégration dans l’écosystème de la startup. Développement de nouvelles fonctionnalités : conception de services innovants, tels que des algorithmes prédictifs, afin d’exploiter pleinement la valeur des données collectées. Résultat obtenu La mission a permis : Enrichissement du gisement de données : une base de données plus complète, ouvrant la voie à de nouvelles découvertes et usages. Création de valeur et nouveaux services : développement de fonctionnalités inédites comme Jardi’Alerte ou le futur Végéscore , offrant un avantage compétitif. Innovation continue : mise en place d’un processus évolutif, garantissant une adaptation constante aux technologies et aux besoins du marché. Facteurs clés de succès Approche agile et progressive d’Agaetis. Ateliers collaboratifs favorisant l’alignement des besoins et des priorités. Expertise data et innovation appliquée à un domaine spécifique et émergent. Capacité à transformer la donnée en services concrets , différenciants pour les clients finaux. Et vous ? Vous vous interrogez sur : la valorisation de vos données pour créer de nouveaux services, l’intégration de fonctionnalités prédictives dans vos produits, ou la mise en place d’une stratégie d’innovation data adaptée à votre secteur ? 👉 Contactez nos experts pour transformer vos données en leviers de croissance et d’innovation.
par David Walter 28 août 2025
Le contexte du projet : Michelin souhaitait développer une nouvelle génération de services digitaux basés sur les données issues des pneus connectés . L’objectif était d’apporter de la valeur aux gestionnaires de flottes de camions et aux centres de maintenance dans le monde entier. Le défi reposait sur la collecte, le traitement et la supervision de données massives issues de capteurs, tout en garantissant robustesse, évolutivité et pertinence des analyses. L’objectifs : L’objectif principal était de mettre en place une architecture et un cadre technique permettant de : collecter et traiter efficacement les données issues des pneus connectés, superviser les flux et mesurer l’impact des cas d’usage métiers, et créer une plateforme Big Data prête à évoluer avec la croissance des volumes. Durée de mission : Mission de long terme, combinant étude d’architecture initiale, mise en place de dispositifs de supervision et accompagnement continu. Mise en œuvre : Agaetis a mobilisé son expertise Data et Cloud pour : Étude d’architecture initiale : définition des choix technologiques et structurants. Supervision de la plateforme : mise en place de principes de monitoring pour assurer robustesse et disponibilité. Analyse de charge : évaluation des impacts liés aux différents cas d’usage métiers. Définition du cadre de développement Big Data : intégration des bonnes pratiques pour accélérer la mise en œuvre. Travaux de Data Science : immersion métier et exploitation des données pour proposer de nouveaux indicateurs et services. Résultats obtenus : Nouveaux services digitaux : création de solutions innovantes pour les gestionnaires de flotte. Plateforme robuste et scalable : environnement Big Data prêt à absorber des volumes massifs de données. Optimisation opérationnelle : meilleure traçabilité et suivi des KPI. Innovation valorisée : données transformées en leviers stratégiques pour Michelin. Facteurs clés de succès : Expertise d’Agaetis en Big Data et traitement de données IoT. Méthodologie end-to-end : de l’architecture à la Data Science. Immersion dans l’univers métier du client. Supervision proactive garantissant robustesse et fiabilité. Et vous ? Vous vous interrogez sur : l’exploitation des données issues de vos équipements connectés, la création de nouveaux services digitaux basés sur la Data, ou la mise en place d’une architecture Big Data robuste et évolutive ? 👉 Contactez nos experts pour transformer vos données IoT en services innovants et générateurs de valeur.