Votre data tient dans 47 bases différentes.
Bonne chance pour les croiser.
Base Oracle ici, SQL Server là, MongoDB ailleurs, et des dizaines de fichiers sur le NAS. Diskod conçoit et déploie votre plateforme de données centralisée — Data Lake pour le stockage brut à l’échelle, Data Warehouse pour l’analytique performante.
Sans centralisation, vos données sont des îlots isolés
La fragmentation des données est le premier frein à la valorisation analytique.
Impossible de croiser les données
Ventes dans SAP, marketing dans HubSpot, support dans Zendesk. Impossible de calculer le coût d’acquisition réel ou la lifetime value d’un client sans les regrouper.
Requêtes qui plombent la production
Vos analystes lancent des requêtes lourdes directement sur les bases de production. Résultat : l’ERP ralentit, les utilisateurs se plaignent, l’IT coupe les accès.
Stockage coûteux et non élastique
Vos serveurs on-premise arrivent à saturation. Ajouter du stockage prend des mois et des budgets capex. Les données historiques sont archivées et inaccessibles.
Pas de fondation pour l’IA
Le machine learning et l’IA nécessitent des données centralisées, nettoyées et volumineuses. Sans Data Lake, vos projets IA restent au stade de POC sans échelle.
Data Lake & DWH en chiffres
Notre offre Data Lake & Data Warehouse
Des architectures modernes pour centraliser, stocker et exploiter vos données à l’échelle.
Azure Synapse Analytics
Plateforme unifiée data lake + data warehouse de Microsoft. Intégration native avec Power BI, Azure ML et l’écosystème Microsoft.
Snowflake
Data Cloud multi-cloud avec séparation calcul/stockage, scaling automatique et data sharing natif. Idéal pour les environnements multi-cloud.
Architecture Lakehouse
Le meilleur des deux mondes : la flexibilité du Data Lake avec les performances du Data Warehouse. Delta Lake, Apache Iceberg ou Hudi.
Modélisation dimensionnelle
Conception du modèle en étoile ou flocon, tables de faits et dimensions optimisées pour vos cas d’usage analytiques.
Gouvernance & catalogage
Data catalog (Azure Purview, Apache Atlas), lignée des données, classification automatique et RBAC granulaire.
Migration & modernisation
Migration de vos bases on-premise (Oracle, SQL Server) vers le cloud. Stratégie lift-and-shift ou refactoring selon votre contexte.
Notre approche en 4 étapes
Audit & architecture
Évaluation de vos sources, volumes et cas d’usage. Choix de la plateforme (Synapse, Snowflake, Databricks) et du modèle de données.
Construction des fondations
Déploiement de l’infrastructure cloud, mise en place des zones (raw, refined, curated), pipelines d’ingestion et règles de qualité.
Chargement & validation
Migration des données historiques, chargement incrémental, tests de réconciliation et validation avec vos équipes métier.
Opérations & scaling
Monitoring des performances, optimisation des coûts cloud, ajout de nouvelles sources et évolution du modèle de données.
Nos autres expertises données & analyse
Le Data Lake / DWH est la fondation d’un écosystème analytique complet.
BI, Tableaux de bord & Visualisation
Dashboards interactifs Power BI, KPI temps réel et self-service analytics.
Découvrir →
Collecte & Traitement des Données
ETL, intégration multi-sources, nettoyage et référentiel unique.
Découvrir →
Solutions Big Data
Spark, Databricks, architectures distribuées pour données massives.
Découvrir →
Visualisation de données
Dataviz interactive, storytelling et graphiques avancés.
Découvrir →« Nos analystes passaient 2 jours à croiser les données de 5 bases différentes. Avec le Data Warehouse Snowflake déployé par Diskod, une requête prend 30 secondes. On a enfin une vue 360° de notre activité. »— Mehdi Senhaji, Directeur Data, Groupe Addoha (Casablanca)
Questions fréquentes — Data Lake & DWH
Le Data Lake stocke les données brutes à moindre coût (structurées et non structurées). Le Data Warehouse structure les données pour des requêtes analytiques rapides. Aujourd’hui, l’architecture Lakehouse combine les deux en une plateforme unifiée.
Le cloud offre élasticité, réduction des coûts et accès aux dernières innovations. Mais une approche hybride est possible : données sensibles on-premise, analytique dans le cloud. Nous adaptons à votre contexte réglementaire.
Snowflake démarre à quelques centaines de dollars/mois pour un usage PME. Azure Synapse propose un modèle serverless pay-per-query très compétitif. Un audit gratuit nous permet de chiffrer précisément votre besoin.
Un premier data mart fonctionnel peut être livré en 4 à 6 semaines. Un Data Warehouse complet prend 3 à 6 mois. Notre approche itérative livre de la valeur dès les premières semaines avec des sprints de 2 semaines.
Absolument. Le DWH ne remplace pas vos bases opérationnelles, il les complète. Vos applications continuent de fonctionner normalement. Le DWH est alimenté par des pipelines ETL qui répliquent les données sans impact.
Oui si vous le souhaitez. Azure dispose d’une région Afrique (Afrique du Sud) et nous pouvons configurer la résidence des données dans la région de votre choix. Pour les données sensibles, une architecture hybride avec chiffrement est recommandée.
Centralisez vos données. Libérez leur potentiel.
Nos architectes data conçoivent gratuitement votre première architecture Data Warehouse.