Vos sources de données sont désordonnées. Votre couche de données ne doit pas l’être.
Nous répondons en 12 heures en moyenne
"Des données propres, exploitables dès réception, et un prestataire qui s'adapte à mesure que nos besoins évoluent. Stratalis est fiable, réactif et compétitif."
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Pourquoi Stratalis pour l'ingénierie de données
Ingénieurs natifs du scraping
La plupart des équipes d’ingénierie de données considèrent les données externes comme le problème de quelqu’un d’autre. Nous avons commencé par là. Nos ingénieurs comprennent les sources de données instables et adversariales à un niveau que les équipes purement data n’atteignent 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 webhook ou une couche API, nous le construisons nous-mêmes. Pas de transfert vers un autre prestataire.
Exigences non fonctionnelles, réfléchies
Nous réfléchissons à ce que vous n’avez peut-être pas spécifié. Performance avec 10 fois votre volume actuel. Disponibilité requise. Compromis précision vs. rappel dans l’appariement. Coût à long terme 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 motivée par le 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.
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 de données gouvernementales et exports SaaS dans une couche de données unique et propre. Votre équipe interroge une source de vérité unique, pas douze feuilles de calcul.
Une même entité apparaît différemment selon les sources. Produits, entreprises ou personnes ne correspondent pas sans travail manuel.
Appariement automatisé avec compromis 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 en sorte que le système l’applique 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 faux.
Validation, alertes et logique de secours intégrées pour les entrées non 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 de façon visible.
Vos bases de données internes contiennent un contexte précieux, mais les connecter aux flux externes nécessite des exports manuels et des scripts fragiles.
Jointures automatisées entre vos systèmes et les données externes, actualisées en continu.
Nous faisons le pont entre bases de données internes (votre CRM, ERP, catalogue produits) et flux externes pour que l’enrichissement se fasse automatiquement. Pas d’imports CSV, pas de copier-coller, pas d’instantanés obsolètes.
Votre équipe a besoin de tableaux de bord et de requêtes ad hoc, mais les données sont dispersées dans des systèmes qui ne communiquent pas entre eux.
Bases de données analytiques rapides et interrogeables avec visualisation intégrée.
Nous mettons en place des entrepôts analytiques optimisés pour les requêtes que votre équipe exécute réellement. ClickHouse pour la vitesse sur gros volumes, Postgres pour la flexibilité, Superset pour des tableaux de bord en libre-service que votre équipe peut gérer.
Des données critiques sont piégées dans des systèmes hérités, d’anciennes bases de données ou des portails web sans capacité d’export.
Extraire, normaliser et charger les données héritées sans coopération du fournisseur.
Quand l’ancien système n’a pas d’API et que le fournisseur ne veut pas aider, nous combinons scraping, extraction de base de données et transformation pour sauver vos données et les charger dans une infrastructure moderne.
Comment nous livrons
Pipeline de données managé
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’elle soit cloud, serveurs dédiés ou sur site. Votre périmètre de sécurité, vos règles.
Tableaux de bord et rapports
Tableaux de bord en libre-service que votre équipe peut 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.
Sources de données désordonnées ? Nous pouvons arranger ça.
Dites-nous ce avec quoi vous travaillez. Nous vous dirons à quoi ressemble une couche de données propre et ce que ça coûte.
Obtenir un devisNos solutions de data engineering
Benchmark tarifaire hôtelier
Comparez les tarifs hôteliers entre 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 web extraites et du contenu généré par IA. Plus d’attributs, meilleures descriptions, conversions renforcées.
Enrichissement et scoring automatisés de leads
Scrapez sites web d’entreprises, annuaires et profils publics pour enrichir vos données CRM. L’IA note et classe vos leads pour que vos commerciaux contactent les bons en priorité.
Flux de données d'entreprises
Données structurées d’entreprises issues d’annuaires, registres et bases publiques. Dédupliquées, géocodées, livrées dans votre format. Pour vos ventes, marketing et études de marché.
Pour qui
Notre stack technique
Ingénierie de données
Orchestration de pipelines, transformation et stockage analytique
Développement logiciel
Code de niveau production pour API, services et outils personnalisés
Web scraping
Collecte de données externes construite sur notre infrastructure de scraping principale
Cas d'usage
FAQ
Si vous avez une équipe d’ingénierie de données, appelez-nous quand elle a besoin de web scraping ou peine à intégrer des données issues de scraping avec les 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 une ingénierie à fort ROI, dimensionnée correctement et avec peu de frais généraux. Pour les projets petits et moyens, et les clients qui décident vite, nous surpassons les grandes entreprises en rapidité, coût et rapport signal/bruit.
ClickHouse et Postgres sont nos choix par défaut pour les charges de travail analytiques et relationnelles. Nous avons une mentalité d’ingénierie : nous utilisons des produits d’ingénierie de données open source quand c’est approprié, et nous programmons des solutions personnalisées quand c’est ce que le problème demande réellement. Nous venons à la fois des mondes data et logiciel.
Oui. Nous reprenons régulièrement ou travaillons parallèlement à des configurations de scraping internes qui ont dépassé leur conception initiale. Nous auditerons ce que vous avez, garderons ce qui fonctionne et reconstruirons ce qui ne fonctionne pas.
Ça 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 casse avant vos rapports.
Devis fixes basés sur le nombre de sources, le volume de données et la complexité de la logique de transformation et d’appariement. Nous cadrons soigneusement pour que le prix tienne. Pas de facturation horaire.
La plupart des projets passent du lancement 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.