Quand votre base de données tient la charge mais bloque vos décisions

Avant

0 dashboard

pour piloter la croissance — les équipes opèrent sans données

Après

1 ETP

économisé sur les traitements backoffice

1 ETP

économisé sur les traitements backoffice

Temps réel

extraction des données opérationnelles

Self-service

BI ouvert aux équipes non IT

Blank, néobanque du groupe Crédit Agricole dédiée aux indépendants, propose une offre entièrement digitalisée : compte bancaire professionnel, automatisation de la TVA, gestion des cotisations URSSAF. La croissance est au rendez-vous — mais les équipes backoffice et produit pilotent sans visibilité. L'architecture DynamoDB, conçue pour la scalabilité opérationnelle à faible latence, n'expose aucune surface analytique native. Résultat : zéro dashboard fiable, des exports manuels chronophages, et des décisions prises à l'intuition

L'HISTOIRE

Blank croît. La néobanque du groupe Crédit Agricole pour les indépendants — compte professionnel, TVA automatisée, URSSAF intégré — embarque de nouveaux clients chaque semaine. Mais en interne, les équipes opèrent dans le noir : pas de dashboard fiable, des exports CSV à la main, des décisions prises à l’instinct

Le problème n’est pas un manque de données. C’est une architecture pensée pour faire autre chose

L’impasse DynamoDB — La base de données centrale est une réussite opérationnelle : faible latence, scalabilité, disponibilité. Mais DynamoDB n’est pas fait pour les agrégations analytiques. Un scan de table en production, c’est de la latence injectée sur le chemin critique des clients. Les équipes non IT ne peuvent pas écrire de requêtes ad hoc. Chaque besoin d’analyse remonte vers les développeurs — et ralentit tout le monde

La solution : séparer les plans — Nobori Partners conçoit une architecture de découplage : DynamoDB Streams capte chaque écriture en temps réel sans toucher à la table source. Des fonctions Lambda transforment et routent les événements vers un stockage analytique dédié. Metabase expose une interface SQL accessible aux profils opérationnels — sans ligne de code, sans ticket, sans attente

Du POC à la production en 4 mois — La solution est intégralement déclarée en Infrastructure as Code (CloudFormation). Reproductible, versionnable, auditable. Le transfert de compétences est intégré à la mission : les équipes internes reprennent la main dès le go-live

Résultat : 1 ETP récupéré sur les traitements backoffice, des équipes métier autonomes sur leurs données, et une architecture analytics qui vit sa propre vie — sans jamais interférer avec la production

NOTRE APPROCHE

4 étapes pour y arriver

Audit de l'architecture existante

Analyse complète du système : modèle de données DynamoDB, patterns d'accès, flux applicatifs, repository de code. Constat sans appel — l'architecture opérationnelle est optimisée pour la performance transactionnelle, pas pour les requêtes analytiques ad hoc. Les agrégations coûteuses et les scans de table sont hors de portée sans dégrader la production

AWS DynamoDB

Identification de la solution cible

Exploration des options d'extraction : export batch, Change Data Capture natif, réplication. DynamoDB Streams s'impose — il capture chaque modification en temps réel sans impacter la table source. Couplé à Lambda pour la transformation et le routage, il ouvre la voie à un datalake analytique léger, séparé du plan opérationnel

DynamoDB StreamsLambda

Conception et proof of concept

Architecture de la solution bout en bout : DynamoDB Streams → Lambda de transformation → stockage analytique → Metabase. Le POC valide la cohérence des données, la latence d'extraction (quasi temps réel) et l'expérience utilisateur Metabase pour des profils non techniques. Les équipes métier peuvent écrire leurs premières requêtes SQL sans aide IT

AWS LambdaServerless FrameworkMetabase

Industrialisation et mise en production

Passage du POC à la production via Infrastructure as Code (CloudFormation). Chaque composant — streams, fonctions Lambda, permissions IAM, base analytique — est déclaré, versionné, reproductible. Accompagnement au déploiement et transfert de compétences aux équipes internes

CloudFormationMetabaseServerless Framework

RÉSULTATS

L'impact mesurable

1 ETP économisé sur les traitements backoffice

Temps réel extraction des données opérationnelles

Self-service BI ouvert aux équipes non IT

Pipeline d'extraction temps réel en production en 4 mois. Les équipes backoffice et produit accèdent en autonomie à leurs données via Metabase — sans ticket IT, sans export manuel. 1 ETP économisé sur les traitements backoffice, processus opérationnels rationalisés, et une architecture analytics découplée qui évolue indépendamment du plan transactionnel

Vos données opérationnelles méritent mieux qu'un export CSV hebdomadaire

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