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Data

Data & Analytics

Gouvernance, architecture, pipelines, data products — on structure vos données pour qu'elles servent vos décisions métier et alimentent vos cas d'usage IA. Pas juste vos reportings

Durée

3-6 mois

Équipe

2-3 consultants

Budget indicatif

80-200K€

Notre Méthode Nobori appliquée à la data — partir des décisions, structurer, industrialiser, transférer — permet à nos clients de prendre de meilleures décisions plus vite. La data n'est plus un sujet IT — c'est un levier métier que leurs équipes maîtrisent

2,5 M€

Économies réalisées (BNP Paribas CIB)

< 8 sem

De l'audit aux premiers data products en production

600 tx/s

Analyse temps réel avec croisement sur 6 To d'historique (Intermarché)

LE CONSTAT

Vos données existent. Leur valeur, pas encore

Les données sont partout dans votre organisation. Mais entre les silos, la qualité incertaine, les pipelines bricolés et les dashboards que personne ne regarde, elles ne servent pas ceux qui en ont besoin. Le COMEX veut des décisions data-driven et de l'IA partout — mais sans données fiables et gouvernées, aucun modèle ne tient. Ce n'est pas un problème de volume, c'est un problème de structure

Notre approche

Étape 1

Partir des décisions, pas des données

Quelles décisions vos équipes prennent-elles à l'instinct faute de données fiables ? On commence par là — pas par un inventaire exhaustif de vos sources

Étape 2

Structurer une trajectoire, pas un schéma cible

Gouvernance, qualité, architecture : on construit par étapes, en fonction de votre maturité réelle. Chaque sprint livre de la valeur, pas juste de la plomberie

Étape 3

Industrialiser pour que ça tienne

Pipelines testés, orchestrés, monitorés. On livre des flux de données qui tournent en production — pas des prototypes qui cassent au premier pic de charge

Étape 4

Rendre vos équipes maîtres de leurs données

On ne construit pas une dépendance. On livre des data products utiles, on forme vos équipes, et on part quand elles sont autonomes

Comment on s'intègre dans votre organisation →

Technologies & outils

Databricks Databricks
Snowflake Snowflake
DBT Labs DBT Labs
Apache Kafka Apache Kafka
Apache Spark Apache Spark
Airflow Airflow
Power BI Power BI
Elasticsearch Elasticsearch
PostgreSQL PostgreSQL
BigQuery BigQuery
Redshift Redshift
Tableau Tableau

Certifications de l'équipe

Databricks Certified Data Engineer Associate Snowflake SnowPro Core Certification Google Cloud Professional Data Engineer AWS Data Analytics Specialty

Cas clients

Des résultats concrets, pas des promesses

Retail · Multi-années

Intermarché

Data Factory : de l'architecture au ML en production

15+

initiatives data livrées

3

domaines : ML/IA, BI, streaming

Quand un géant du retail décide que la donnée doit piloter chaque rayon, chaque entrepôt, chaque recommandation client — il faut d'abord bâtir les fondations sur lesquelles tout le reste reposera

Lire l'histoire
Finance · Multi-années

BNP Paribas

Référentiel des assets et marketplace de services IT

2,5 M€

économisés

15

référentiels synchronisés

Quand la réussite d'une marketplace génère plus de chaos que l'échec qu'elle devait éviter

Lire l'histoire
Finance · 4 mois

Blank (Crédit Agricole)

Self-service analytics pour la néobanque des indépendants

1 ETP

économisé sur les traitements backoffice

Temps réel

extraction des données opérationnelles

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

Lire l'histoire

Expertises complémentaires

Combinez nos expertises pour maximiser l'impact

Accompagnement IA & GenAI

Vos données structurées deviennent le carburant de vos cas d'usage IA et GenAI

Découvrir

Architecture & Modernisation SI

Intégrer la plateforme data dans votre trajectoire SI globale

Découvrir

Nos engagements sur cette offre

Impact métier à chaque sprint

Chaque sprint produit un résultat visible par les métiers — pas juste un pipeline de plus dans le backlog technique

Qualité non négociable

Tests automatisés, monitoring et alerting dès le premier flux. Pas de données en production sans filet de sécurité

Data-readiness IA

On structure vos données pour qu'elles soient exploitables par vos futurs cas d'usage IA, pas juste pour le reporting d'aujourd'hui

Ce que disent nos clients

Nous sommes passés de 12 à 95 personnes en deux ans. Dans cette hyper-croissance, il fallait structurer la donnée au même rythme que l'organisation — sans quoi chaque décision reste un arbitrage à l'instinct. Nobori nous a accompagnés pour affiner nos processus, définir nos KPI et déployer, de bout en bout, la data platform qui nous a fait passer de l'artisanat au pilotage par la donnée. Aujourd'hui, chaque équipe prend ses décisions sur des chiffres partagés et fiables, et nos données sont prêtes à alimenter les cas d'usage IA de l'entreprise
L

Linda LEBOULAGER

Chief Data Officer

Éco-organisme

Questions fréquentes

Par où commencer quand on ne sait pas par quel bout prendre le sujet data ?
Par les décisions métier mal outillées, pas par un inventaire exhaustif de vos sources. Notre cadrage de 2 à 4 semaines identifie 3 à 5 cas d'usage à forte valeur, la disponibilité réelle des données, et la trajectoire la plus rentable. Vous repartez avec un plan priorisé et chiffré — pas un schéma d'architecture dans un tiroir
Combien de temps avant de voir de la valeur concrète ?
Nos clients obtiennent un premier data product utilisable en production en 8 à 12 semaines. Nous livrons par sprints de 2 à 3 semaines, chacun aboutissant à un résultat visible par les métiers — pas uniquement à de la plomberie technique. L'objectif : démontrer la valeur avant d'industrialiser
Comment travaillez-vous avec nos équipes internes ?
Nous construisons avec vos data engineers et vos data analysts, pas à leur place. Le transfert de compétences commence dès le premier sprint : binômage, revues de code, documentation vivante. À la fin de la mission, vos équipes pilotent la plateforme en autonomie — c'est un critère de succès, pas une option
Comment prioriser les use cases data quand tout le monde en veut ?
Nous utilisons une matrice impact/effort pour chaque use case, en croisant la valeur business estimée, la complexité technique et la disponibilité des données. Les premiers sprints ciblent les cas à fort impact sur des données déjà disponibles, pour démontrer rapidement la valeur de la plateforme et débloquer les arbitrages budgétaires
Êtes-vous liés à un éditeur data (Databricks, Snowflake, etc.) ?
Non. Nos consultants sont certifiés sur les principales plateformes, mais nous sommes indépendants — aucune revente, aucune commission. Nous recommandons l'architecture adaptée à votre contexte, à vos volumes et à vos compétences internes. Nous privilégions systématiquement les formats ouverts (Delta Lake, Iceberg, Parquet) pour éviter tout lock-in
Combien coûte la construction d'une plateforme data pour une ETI ?
Le budget type se situe entre 80 et 200K€ pour une plateforme data opérationnelle, sur 3 à 6 mois avec 2 à 3 consultants. Cela inclut l'architecture, les premiers pipelines en production, la gouvernance et le transfert de compétences. Nous dimensionnons toujours en fonction de la valeur business attendue, pas de la complexité technique
Quelle est la différence entre Nobori et une ESN ou un grand cabinet sur la data ?
Nous ne faisons pas de staffing. Chaque mission est portée par un lead senior de bout en bout, avec 10 à 15 ans d'expérience terrain — pas de rotation d'équipes, pas de juniors supervisés à distance. Nous nous engageons sur des livrables et sur l'autonomie de vos équipes à la fin de la mission, pas sur un volume de jours facturés

Parlons de votre projet Data

Discutons de votre projet. Notre équipe vous accompagne de la vision à la réalisation

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