Vos sources de données sont chaotiques. Votre infrastructure data ne doit pas l’être.
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 scrapés, flux partenaires, bases de données publiques et exports SaaS dans une seule couche de données propre. Votre équipe interroge une source unique de vérité, pas douze tableurs.
La même entité apparaît différemment selon les sources. Produits, entreprises ou personnes ne correspondent pas sans travail manuel.
Rapprochement automatisé avec des compromis configurables entre précision et rappel.
Nous construisons des pipelines de rapprochement qui réconcilient les enregistrements entre sources en utilisant une 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 le remarque avant qu’un rapport soit faux.
Validation, alerting et logique de repli intégrés pour les entrées peu fiables.
Les données externes sont intrinsèquement instables. Nous concevons des pipelines qui détectent les anomalies, isolent 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 manière visible.
Vos bases de données internes contiennent un contexte précieux, mais les connecter avec des 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 produit) et flux externes pour que l’enrichissement se fasse automatiquement. Pas d’upload CSV, pas de copier-coller, pas de snapshots obsolètes.
Votre équipe a besoin de tableaux de bord et de requêtes ad hoc, mais les données sont dispersées entre des systèmes qui ne communiquent pas.
Bases de données analytiques rapides et interrogeables avec visualisation intégrée.
Nous mettons en place des datastores analytiques optimisés pour les requêtes que votre équipe exécute réellement. ClickHouse pour la vitesse sur de gros volumes, Postgres pour la flexibilité, Superset pour des dashboards en libre-service que votre équipe peut gérer.
Des données critiques sont piégées dans des systèmes legacy, d’anciennes bases de données ou des portails web sans capacité d’export.
Extraction, normalisation et chargement de données legacy sans coopération du fournisseur.
Quand l’ancien système n’a pas d’API et que le fournisseur refuse d’aider, 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 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, que ce soit cloud, serveurs dédiés ou on-premise. Votre périmètre de sécurité, vos règles.
Dashboards et reporting
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 batch
Fichiers structurés livrés selon votre calendrier, dans le format attendu par vos systèmes en aval.
Pourquoi Stratalis pour le data engineering
Ingénieurs natifs du scraping
La plupart des équipes data engineering traitent les données externes comme le problème de quelqu’un d’autre. Nous avons commencé là. Nos ingénieurs comprennent les sources de données instables et hostiles 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 du logiciel de production, pas seulement des scripts SQL. Python, TypeScript, Kotlin, FastAPI. Quand un pipeline nécessite une UI personnalisée, un webhook handler 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 à 10x votre volume actuel. Uptime requis. Compromis précision vs. rappel dans le rapprochement. Coût total de possession de l’infrastructure. Nous soulevons ces questions avant qu’elles ne deviennent des problèmes.
Ingénierie consciente des coûts
Nous ne sur-ingénierions 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 dictée par les CV.
Devis à prix fixe
Nous cadrons soigneusement et proposons un prix fixe. Pas de facturation horaire, pas de contrats 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
Collecte d'annonces de voitures d'occasion à grande échelle
Collecte de prix concurrents pour un assureur majeur
Sources de données chaotiques ? Nous pouvons corriger 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 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
Data Engineering
Orchestration de pipelines, transformation et stockage analytique
Développement logiciel
Code de qualité production pour API, services et outils personnalisés
Web Scraping
Collecte de données externes construite sur notre infrastructure de scraping
Cas d'usage
FAQ
Si vous avez une équipe data engineering, appelez-nous quand elle a besoin de web scraping ou qu’elle peine à intégrer des données scrapées avec les systèmes internes. Si vous n’en avez pas, nous sommes bien moins chers qu’en construire une.
Notre tarif horaire n’est pas particulièrement bas, mais nous nous concentrons sur de l’ingénierie à ROI élevé et bien dimensionnée avec peu de frais généraux. Pour les projets petits et moyens, et les clients qui décident vite, nous battons les grandes structures sur la vitesse, 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 de data engineering quand ils conviennent, et nous programmons des solutions personnalisées quand c’est ce que le problème requiert réellement. Nous venons à la fois du monde de la data et du logiciel.
Oui. Nous reprenons régulièrement ou travaillons aux côtés de dispositifs 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.
Cela dépend du projet. Chaque pipeline inclut des règles de validation, la détection d’anomalies et de l’alerting. Les enregistrements défectueux sont mis en quarantaine, pas passés silencieusement.
Pour les données issues de scraping, nous pouvons aller plus loin avec un échantillonnage humain ou basé sur l’IA, indépendant du pipeline principal, pour détecter des erreurs que la validation automatisée seule manquerait. Vous saurez quand quelque chose casse avant que vos rapports ne le fassent.
Devis fixes basés sur le nombre de sources, le volume de données et la complexité de la transformation et de la logique de rapprochement. 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 de rapprochement. Nous cadrons vite et démarrons vite.