Fondations Data
Des données fiables pour que l'IA ait quelque chose de juste à dire
Un projet IA ne vaut que par les données qu'il exploite. Agenfy construit des fondations data modernes : centralisation des sources, pipelines fiables (dbt, Airflow), entrepôt ou lakehouse, gouvernance et qualité, tableaux de bord, pour que vos décisions et vos assistants IA s'appuient sur des données justes et à jour.
Pour qui ?
- Entreprises dont les chiffres diffèrent selon l'outil ou le service qui les produit
- Équipes qui préparent un projet IA sur leurs données internes
Ce que vous obtenez
- Architecture data documentée
- Pipelines automatisés et testés
- Référentiel de qualité et de gouvernance
- Tableaux de bord métier
Comment ça se déroule
Étape 1
Audit des sources
Inventaire, qualité, accès, usages actuels.
Étape 2
Architecture cible
Choix de la plateforme selon volume, budget et compétences internes.
Étape 3
Construction
Pipelines, modèles de données, tests de qualité.
Étape 4
Exploitation
Supervision, documentation, montée en compétence des équipes.
Durées indicatives, ajustées au périmètre lors du cadrage. Tarif sur devis, communiqué après un premier échange de 30 minutes.
Quand c'est le bon choix
- Vos données sont dispersées entre ERP, CRM, fichiers Excel et outils SaaS
- Un projet IA a besoin de données internes fiables
Quand ce n'est pas le bon choix
- Le besoin se limite à un tableau de bord sur une seule source : un outil BI suffit
Outils et technologies
Questions fréquentes
Faut-il un data warehouse avant de faire de l'IA ?
Pas toujours. L'IA générative appliquée à des documents ou des e-mails n'en a pas besoin. En revanche, dès qu'un agent ou un assistant doit exploiter vos chiffres (ventes, stocks, clients), des données centralisées et fiables deviennent indispensables.