Lorsque nous aidons les entreprises à définir leur stratégie de données en utilisant la méthodologie FORCE, nous commençons par le premier pilier : la Fondation.

La plupart des entreprises construisent des pipelines de données avant de savoir quelles décisions elles essaient de soutenir. C’est du mouvement sans direction - et c’est coûteux. La vraie question n’est pas la rapidité de vos pipelines. C’est si vos systèmes soutiennent la croissance, la coordination et la prise de décision en confiance.

Pourquoi le data engineering est important pour les résultats commerciaux

Le data engineering est l’infrastructure invisible derrière les entreprises hautement performantes.

Ce n’est pas juste une fonction technique - c’est un atout stratégique qui sous-tend la façon dont votre organisation prend des décisions, met à l’échelle ses opérations et délivre de la valeur.

Bien fait, il soutient trois résultats clés :

  1. Clarté et alignement pour les décideurs
  2. Coordination à grande échelle
  3. Confiance dans l’exécution

Examinons chacun en détail.

Clarté et alignement pour les décideurs

Les dirigeants ne prennent pas de mauvaises décisions parce qu’ils sont incompétents. Ils prennent de mauvaises décisions parce que les données sont fragmentées, retardées ou peu fiables.

Votre desk de trading et votre équipe de risque montrent des chiffres P&L différents. Le service client ne peut pas voir ce que les ventes ont promis. Votre CFO reçoit différents calculs de CAC de trois équipes différentes.

Le data engineering résout cela en :

  • Créant une source unique de vérité (SSOT) à travers les équipes et les systèmes
  • Fournissant des données opportunes et propres aux décideurs en finance, produit, risque et stratégie
  • Réduisant les contradictions internes, les débats sur les métriques et la dépendance aux rapports manuels

La clarté crée la vitesse. Quand tout le monde fait confiance aux chiffres, les décisions s’accélèrent.

Cela s’applique que vous soyez :

  • Un gestionnaire de fonds évaluant l’exposition au risque à travers les portefeuilles
  • Un CFO validant les chiffres de CAC et de churn
  • Un responsable stratégie évaluant où investir ensuite

Si les données sont en temps réel, alignées et complètes - vous pouvez agir.

Coordination à grande échelle

Plus votre organisation grandit, plus elle se fragmente - systèmes, outils, personnes, localisations. Le data engineering assure qu’ils restent synchronisés.

  • Les équipes ops peuvent compter sur des tableaux de bord partagés qui se mettent à jour en temps réel
  • Support, logistique et finance opèrent avec les mêmes chiffres
  • Les événements système, trades ou transactions sont reflétés à travers les services sans délai ni perte

C’est ce qui permet :

  • À un moteur de trading d’exécuter sur la base des mêmes données de marché que votre équipe d’analyse voit
  • À une commande client de déclencher des mises à jour instantanées d’inventaire à travers les systèmes
  • À une équipe de conformité de détecter des anomalies sans attendre des rapports par lots

Sans engineering, les données traînent derrière l’action. Avec lui, toute votre organisation bouge comme une seule entité.

Confiance dans l’exécution

Que vous déployiez une fonctionnalité aux clients, gériez un fonds ou mettiez à l’échelle des opérations - vous exécutez sous incertitude. Le rôle du data engineering est de réduire cette incertitude.

Un mauvais data engineering n’est pas juste lent - c’est coûteux. Les mauvaises décisions coûtent plus cher que les décisions lentes.

  • Vous savez que vos tableaux de bord reflètent l’activité réelle
  • Vous avez confiance que les alertes sont précises
  • Vous pouvez modéliser “que se passe-t-il si…” sans assembler manuellement les données

C’est particulièrement critique quand :

  • Les conditions du marché changent d’heure en heure
  • Vous devez tester et déployer des modèles rapidement
  • Le reporting réglementaire exige précision et traçabilité

La confiance dans l’exécution vient d’une infrastructure à laquelle vous n’avez pas à penser.

À quoi ressemble un bon data engineering

  • Objectifs commerciaux clairs. Pas “construisons un entrepôt de données.” Plutôt : “Nous avons besoin que les traders voient le risque de portefeuille en temps réel” ou “Nous avons besoin que la finance fasse confiance aux rapports de CAC.”
  • Équipes alignées. Stratégie, finance, tech, ops - tous travaillent à partir de la même source de vérité.
  • Données conçues pour l’action. Accès rapide. Propriété claire. Limitations connues. Construit pour supporter comment les décisions sont prises, pas juste comment les données sont stockées.
  • Fondamental avant avancé. Ne construisez pas de fonctionnalités LLM avant que vos données soient propres. Ne poursuivez pas le temps réel avant d’avoir défini ce qui compte.

Pourquoi la plupart des entreprises se trompent

Elles commencent avec les outils, pas les résultats.

Elles demandent “Devrions-nous utiliser Snowflake ou BigQuery ?” au lieu de “Quelle décision devons-nous prendre avec plus de confiance ?”
Elles embauchent des data engineers avant de définir ce que les systèmes doivent faire.
Elles optimisent les pipelines sans définir la valeur qui les traverse.

Elles dépensent 2 millions d’euros dans un lac de données - et ne peuvent toujours pas répondre à “Quels clients sont sur le point de partir ?”

Vous n’avez pas besoin de requêtes plus rapides. Vous avez besoin de clarté, coordination et confiance.

Pourquoi l’approche d’EAI fonctionne

Nous ne vendons pas de tech. Nous livrons de la clarté et de la mise à l’échelle.

  • Nous travaillons avec des entreprises stratégiques. Scaleups, fonds et entreprises globales au Luxembourg, en Suisse, au Danemark, à Singapour et à Dubaï - des marchés où les erreurs de données coûtent des millions, pas des milliers.
  • Nous commençons par le business case. Tout est mappé à des résultats réels. Qualité de décision. Cohérence opérationnelle. Exécution sous pression.
  • Nous livrons lean et senior. Pas de consultants juniors. Pas d’équipes gonflées. Vous parlez directement à des experts qui comprennent à la fois les systèmes et la stratégie.
  • Nous ne tolérons pas le théâtre tech. Nous ne construisons pas de tableaux de bord que personne n’utilise ou de pipelines dont personne n’a besoin.

Avec qui nous travaillons

  • Scaleups multi-régions : unification des données clients, coordination interfonctionnelle et alignement des systèmes à travers les équipes et les régions
  • Services financiers : fonds d’investissement, actifs numériques, desks de trading et gestionnaires de patrimoine qui dépendent de données précises en temps réel
  • Défense et aérospatiale : environnements à haut enjeu où la performance, la fiabilité et l’intégrité des systèmes sont critiques
  • Startups healthcare : entreprises bien financées construisant des outils diagnostiques, des plateformes de soins et des technologies de santé qui nécessitent une infrastructure de données fiable

Avec qui nous ne travaillons pas

  • Startups sous-financées poursuivant le hype
  • Entreprises cherchant juste à cocher une case de transformation digitale
  • Grandes entreprises bureaucratiques qui bougent lentement
  • Entreprises traitant le data engineering comme un projet technologique plutôt qu’un investissement business

Votre data engineering est-il vraiment stratégique ?

Si vos pipelines ne vous aident pas à décider plus vite, coordonner mieux ou exécuter avec confiance - ils ne sont pas stratégiques. Ils sont juste une infrastructure coûteuse.

Nous vous aidons à identifier quels systèmes de données valent la peine d’être construits - parce qu’ils libèrent croissance, précision ou clarté là où ça compte.

Beaucoup d’entreprises touchent à 20 projets de données et ne bougent aucune de leurs métriques business. La clé n’est pas de faire plus de data engineering. La clé est de mieux choisir.

Prêt à construire une fondation qui s’adapte ?

Parlons-en.

Nous commencerons par cartographier quelles décisions comptent vraiment pour votre business - et comment le data engineering peut les soutenir. Pas plus rapide pour la vitesse. Stratégique by design.