Vos sources de données sont chaotiques. Votre couche de données n’a pas à l’être.
Nous construisons des pipelines qui connectent données scrapées, flux tiers et systèmes internes en une infrastructure fiable et interrogeable. Appariement, déduplication et gestion d’erreurs inclus.
Nous répondons en 12 heures en moyenne
Ce que nous construisons
Vous dépendez de sources de données externes, mais chacune arrive dans un format différent, selon un calendrier différent, avec des modes de défaillance différents.
Un seul pipeline qui normalise tout avant d’atteindre vos systèmes.
Nous connectons sites web scrapés, flux partenaires, bases gouvernementales et exports SaaS dans une couche de données unifiée. Vos équipes interrogent une source unique de vérité, pas douze tableurs.
Une même entité apparaît différemment selon les sources. Produits, entreprises ou personnes ne correspondent pas sans travail manuel.
Appariement automatisé avec arbitrages configurables entre précision et rappel.
Nous construisons des pipelines d’appariement qui réconcilient les enregistrements entre sources via logique déterministe et floue. Vous définissez ce que « identique » signifie pour votre activité. Nous faisons respecter cette règle à grande échelle.
Certaines sources de données tombent en panne régulièrement. Les formats changent, des champs disparaissent, et personne ne s’en aperçoit avant qu’un rapport soit erroné.
Validation, alertes et logique de repli intégrées pour les entrées peu fiables.
Les données externes sont intrinsèquement instables. Nous concevons des pipelines qui détectent les anomalies, mettent en quarantaine les enregistrements défectueux et alertent votre équipe avant que des données corrompues n’atteignent la production. Quand une source change de structure, le pipeline s’adapte ou échoue bruyamment.
Vos bases de données internes contiennent du contexte précieux, mais les connecter aux flux externes nécessite exports manuels et scripts fragiles.
Jointures automatisées entre vos systèmes et données externes, rafraîchies en continu.
Nous relions bases internes (votre CRM, ERP, catalogue produits) et flux externes pour que l’enrichissement se fasse automatiquement. Pas d’upload CSV, pas de copier-coller, pas d’instantanés obsolètes.
Vos équipes ont besoin de tableaux de bord et requêtes ad-hoc, mais les données sont dispersées dans des systèmes qui ne communiquent pas.
Bases analytiques rapides et interrogeables avec visualisation intégrée.
Nous installons des datastores analytiques optimisés pour les requêtes que vos équipes exécutent réellement. ClickHouse pour la vitesse sur gros volumes, Postgres pour la flexibilité, Superset pour des tableaux de bord en libre-service que vos équipes peuvent gérer.
Des données critiques sont piégées dans des systèmes obsolètes, d’anciennes bases ou des portails web sans capacité d’export.
Extraire, normaliser et charger les données historiques sans coopération du fournisseur.
Quand l’ancien système n’a pas d’API et que le fournisseur n’aide pas, nous combinons scraping, extraction de base de données et transformation pour récupérer vos données et les charger dans une infrastructure moderne.
Comment nous livrons
Pipeline de données géré
Nous construisons, hébergeons et exploitons vos pipelines de bout en bout. Vous consommez des données propres.
Infrastructure auto-hébergée
Nous construisons sur votre infrastructure, qu’il s’agisse de cloud, serveurs dédiés ou on-premise. Votre périmètre de sécurité, vos règles.
Tableaux de bord et reporting
Tableaux de bord en libre-service que vos équipes peuvent interroger, filtrer et exporter sans aide technique.
Couche API
Une API REST documentée qui expose vos données unifiées à tout système qui en a besoin.
Accès base de données
Accès direct à une base de données analytique hébergée, prête pour vos outils BI ou requêtes personnalisées.
Livraison de fichiers par lots
Fichiers structurés livrés selon votre calendrier, dans le format attendu par vos systèmes en aval.
Pourquoi Stratalis pour l'ingénierie des données
Ingénieurs experts en scraping
La plupart des équipes d’ingénierie des données traitent les données externes comme le problème d’un autre. C’est notre point de départ. Nos ingénieurs comprennent les sources de données instables et hostiles à un niveau que les équipes purement data n’ont pas. Cette expérience façonne chaque pipeline que nous construisons.
Full-stack, pas seulement des pipelines
Nous écrivons des logiciels de production, pas seulement des scripts SQL. Python, TypeScript, Kotlin, FastAPI. Quand un pipeline nécessite une interface personnalisée, un gestionnaire de webhook ou une couche API, nous le construisons nous-mêmes. Pas de transfert vers un autre prestataire.
Exigences non fonctionnelles, réfléchies
Nous anticipons ce que vous n’avez peut-être pas spécifié. Performance à 10x votre volume actuel. Temps de disponibilité requis. Arbitrages précision/rappel dans l’appariement. Coût à vie de l’infrastructure. Nous soulevons ces questions avant qu’elles ne deviennent des problèmes.
Ingénierie consciente des coûts
Nous ne sur-concevons pas. Une instance ClickHouse gère ce que d’autres résolvent avec un cluster Spark. Un script Python bien écrit remplace un service ETL managé. Nous optimisons pour vos besoins réels, pas pour une architecture qui brille sur un CV.
Devis à prix fixe
Nous cadrons soigneusement et proposons un prix fixe. Pas de facturation horaire, pas de forfaits ouverts. Vous connaissez le coût avant que nous commencions.
"Des données propres, exploitables dès réception, et un prestataire qui s'adapte à mesure que nos besoins évoluent. Stratalis est fiable, réactif et compétitif."
Voir les projets réalisés par Stratalis
Alimenter une application de comparaison de prix alimentaires
Collecte automatisée de prix concurrents pour un assureur majeur
Sources de données chaotiques ? Nous pouvons arranger ça.
Dites-nous avec quoi vous travaillez. Nous vous dirons à quoi ressemble une couche de données propre et ce que ça coûte.
Obtenir un DevisNos solutions d'ingénierie des données
Benchmark tarifaire pour l'hôtellerie
Comparez les tarifs hôteliers sur les plateformes de réservation, types de chambres et saisons. Appariés, normalisés, prêts à analyser. À la demande ou en continu.
Enrichissement de données PIM
Enrichissez votre catalogue produits avec des données scrapées et du contenu généré par IA. Plus d’attributs, de meilleures descriptions, des conversions renforcées.
Flux de données de points de vente
Obtenez des listes complètes et à jour de points de vente et d’établissements commerciaux. Extraites de n’importe quelle source, livrées dans votre format, actualisées selon votre calendrier.
Génération automatisée de PDF
Automatisez la génération de PDF depuis vos sources de données. Rapports, factures, certificats, tout modèle. Configuration unique, fonctionne indéfiniment.
Pour qui
Notre pile technologique
Ingénierie des données
Orchestration de pipelines, transformation et stockage analytique
Développement logiciel
Code de production pour API, services et outils personnalisés
Web Scraping
Collecte de données externes basée sur notre infrastructure de scraping
Cas d'Usage
FAQ
Si vous avez une équipe d’ingénierie des données, faites appel à nous quand elle a besoin de web scraping ou peine à intégrer des données scrapées avec vos systèmes internes. Si vous n’en avez pas, nous sommes bien moins chers qu’en constituer une.
Notre taux horaire n’est pas particulièrement bas, mais nous nous concentrons sur de l’ingénierie à fort ROI, bien calibrée et avec peu de frais généraux. Pour les projets petits et moyens, et les clients qui décident vite, nous battons les grandes structures sur la rapidité, le coût et le rapport signal/bruit.
ClickHouse et Postgres sont nos choix par défaut pour les charges de travail analytiques et relationnelles. Nous avons une mentalité d’ingénieur : nous utilisons des produits open-source d’ingénierie des données quand ils conviennent, et nous programmons des solutions sur-mesure quand c’est ce que le problème exige réellement. Nous venons à la fois du monde de la donnée et du logiciel.
Oui. Nous reprenons régulièrement des installations de scraping internes qui ont dépassé leur conception initiale, ou travaillons à leurs côtés. Nous auditerons ce que vous avez, garderons ce qui fonctionne et reconstruirons ce qui ne fonctionne pas.
Cela dépend du projet. Chaque pipeline inclut règles de validation, détection d’anomalies et alertes. Les enregistrements défectueux sont mis en quarantaine, pas transmis silencieusement.
Pour les données issues de scraping, nous pouvons aller plus loin avec échantillonnage humain ou par IA, indépendant du pipeline principal, pour détecter des erreurs que la validation automatisée seule manquerait. Vous saurez quand quelque chose se casse avant vos rapports.
Devis fixes basés sur le nombre de sources, le volume de données et la complexité de la transformation et logique d’appariement. Nous cadrons soigneusement pour que le prix tienne. Pas de facturation horaire.
La plupart des projets passent du démarrage aux données en production en 2 à 6 semaines, selon le nombre de sources et la complexité des règles d’appariement. Nous cadrons vite et démarrons vite.