Waimia.
DÉPARTEMENT

Données
centralisées

Vos données vivent dans le CRM, l'ERP, la facturation, trois tableurs et une boîte mail. Aucune ne parle à l'autre. On les réunit dans un entrepôt léger, sans le budget ni la lourdeur d'une usine à gaz.

Warehouse légerConnecteursSource de véritéRéconciliationPME
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Direction générale · DSI · COO
§ La donnée éclatée
§

Votre donnée existe déjà. Elle est simplement éparpillée sur dix outils qui ne se parlent pas, dupliquée, et nommée différemment dans chacun.

12
sources à croiser à la main
½ j
pour rapprocher deux chiffres
le même client, sous cinq formes

§ Notre parti pris

Une PME n'a pas besoin d'une usine. Elle a besoin que ça marche vite.

Le data warehouse à six chiffres et dix-huit mois n'est pas fait pour vous. Il est pensé pour des groupes, des équipes data dédiées, des budgets qui absorbent un projet qui glisse. La PME, elle, paie le glissement en pilotage à l'aveugle pendant ce temps.

On déploie un entrepôt léger, dimensionné pour vos volumes réels, branché sur vos outils existants en quelques semaines. Il monte en charge sans réécriture le jour où vous grossissez. Pas d'usine : une base propre, vite.

§ De l'éparpillement à la base unique

Quatre gestes pour réunir
la donnée.

Workflow
Modèle
Gain
Comment
01
Cartographie

Inventaire des sources

Claude Sonnet 4.6
clair
On recense où vit chaque donnée, ses définitions, ses propriétaires. La carte des sources devient lisible avant tout déploiement technique.
02
Ingestion

Branchement des flux

Airbyte · Fivetran
auto
Chaque source est connectée par un flux incrémental planifié. L'entrepôt se remplit en continu, sans export manuel ni intervention quotidienne.
03
Réconciliation

Dédup + définitions

Claude Haiku 4.5
−95%
Les doublons sont fusionnés, les identifiants alignés, les définitions unifiées. Un client est un client. Un chiffre veut dire la même chose partout.
04
Mise à disposition

Base unique fiable

DuckDB · BigQuery
1
Le pilotage temps réel, le reporting et les agents IA viennent puiser dans la même base, propre et à jour. Plus jamais deux vérités sur le même chiffre.
§ Le calendrier

Opérationnel en semaines, pas en années.

Quatre à six semaines pour un entrepôt branché et réconcilié, contre les dix-huit mois d'un projet classique. On livre par paliers utiles, pas en big bang.

  1. 01
    Cartographie des sources

    On dresse l'inventaire des données, des définitions et des propriétaires. La carte est validée avant toute brique technique.

    ↓ Semaine 1
  2. 02
    Premiers flux branchés

    Les sources prioritaires sont synchronisées par flux incrémental. L'entrepôt commence à se remplir tout seul.

    ↓ Semaines 2-3
  3. 03
    Réconciliation et qualité

    Doublons fusionnés, identifiants alignés, définitions unifiées. Les règles de qualité tournent en continu.

    ↓ Semaines 3-5
  4. 04
    Base ouverte aux usages

    Pilotage, reporting et agents IA viennent puiser dans une base unique. L'équipe est formée, l'extension se fait source par source.

    ↓ Semaine 6
§ Ce qu'on réunit

Une base, quatre repères.

1 source de vérité réconciliée
4-6 sem pour un entrepôt opérationnel
−95% doublons après réconciliation
3,4× ROI mesuré à 12 mois
Un cas concret · Industrie FR
Illustration éditoriale de sources de données réunies en un entrepôt à l'encre.
PME industrielle · multi-sites
  • Entrepôt léger
  • Réconciliation
  • Sans migration

Une PME industrielle.
Une douzaine de sources réunies sans projet à dix-huit mois.

On croyait avoir besoin d'un gros chantier data. On avait surtout besoin que les chiffres se rejoignent enfin au même endroit.

Direction des opérations, PME industrielle
~12→1 sources réunies
quelques sem. entrepôt opérationnel
doublons réconciliés
§ L'entrepôt, pièce par pièce

Ce qui ingère, range
et sert.

Stack typique · Données centralisées
Catégorie Outil Rôle
Data warehouse DuckDB · BigQuery · Snowflake Entrepôt dimensionné pour la PME, montée en charge sans réécriture.
Modèle volume Claude Haiku 4.5 Déduplication, réconciliation des identifiants et normalisation de masse.
Modèle raisonnement Claude Sonnet 4.6 Mapping des schémas, définitions des indicateurs et règles de qualité.
Connecteurs HubSpot · Salesforce · SAP · Sage · Stripe Connecteurs vers les outils métier qui détiennent déjà la donnée.
Ingestion Airbyte · Fivetran Synchronisation des flux entrants, incrémentale et planifiée.
Workflow durable LangGraph Orchestration des pipelines, contrôle qualité, reprise après échec.
Questions fréquentes

Avant de réunir.

Q.01 Quelle différence avec un vrai data warehouse d'entreprise ?

La même logique, taillée pour vos volumes. On utilise des moteurs qui montent en charge (DuckDB, BigQuery, Snowflake) mais on déploie le périmètre utile en semaines, pas un projet groupe en dix-huit mois. Vous payez ce dont vous avez besoin maintenant.

Q.02 Faut-il remplacer nos logiciels existants ?

Non. L'entrepôt se branche par connecteurs sur ce que vous avez déjà : CRM, ERP, facturation, tableurs. Rien n'est remplacé, tout est agrégé et réconcilié en lecture.

Q.03 Comment gérez-vous les doublons et les définitions divergentes ?

Un client devient un client : les doublons sont fusionnés, les identifiants alignés, et chaque indicateur reçoit une définition validée avec vous. Ensuite la base reste propre, contrôlée en continu par des règles de qualité.

Q.04 Que devient la donnée le jour où l'on grossit ?

L'entrepôt monte en charge sans réécriture. On dimensionne pour aujourd'hui et l'architecture absorbe la croissance : plus de volume, plus de sources, sans refaire le projet.

Données réunies.
Vérité unique.

45 minutes. On cartographie où vit votre donnée aujourd'hui, on chiffre l'entrepôt le plus utile. Si on n'a rien à proposer, on le dit.