La plupart des équipes dirigeantes travaillent dans un brouillard de chiffres contradictoires. Le marketing rapporte un volume de Leads que les ventes affirment n’avoir jamais vu ; Google Analytics compte des visiteurs qui n’apparaissent jamais dans la base ; Stripe affiche des revenus qui ne correspondent pas aux tableurs comptables internes. Lorsque chaque département présente ses propres chiffres, les réunions de direction se transforment en débats sur la formule Excel la moins fausse. Je conçois des architectures data cohérentes qui établissent une source unique de vérité incontestable. En construisant des Pipelines ETL automatisés, en normalisant les schémas et en isolant les charges analytiques de la base transactionnelle, les métriques de l’entreprise s’alignent. Des dépenses publicitaires en haut du Funnel à l’adoption des fonctionnalités et au revenu bancaire réellement encaissé, la direction obtient la clarté nécessaire pour allouer le capital avec confiance.
Parler de votre projetLe périmètre final est défini autour de votre projet.
Nous recensons où vivent actuellement vos données : bases de production, plateformes de facturation comme Stripe, outils CRM et comptes publicitaires. Nous identifions les écarts de schéma, les doublons et les définitions contradictoires afin d’établir des standards de métriques communs.
Extraire, transformer et charger. Nous construisons des Pipelines d’ingestion résilients qui récupèrent automatiquement les données depuis des API externes et systèmes internes, nettoient les anomalies et les déposent dans un entrepôt analytique organisé.
Les requêtes analytiques lourdes ne doivent jamais tourner directement sur votre base de production. Nous structurons des modèles dimensionnels dédiés — schémas en étoile, vues matérialisées — optimisés pour des agrégations rapides et du reporting en séries temporelles.
Pas de vanity metrics ni de surcharge avec quarante graphiques. Nous concevons des Dashboards propres et responsives avec Metabase, Grafana ou des interfaces sur mesure, centrés sur les vrais indicateurs opérationnels : Customer Acquisition Cost (CAC), Lifetime Value (LTV), rétention par cohorte et revenu net.
Identifiez précisément où les utilisateurs rencontrent de la friction. Nous mettons en place un tracking produit granulaire et piloté par événements avec PostHog ou des collecteurs server-side sur mesure afin de cartographier les Funnels d’onboarding, les taux d’activation des fonctionnalités et les points de churn.
Reliez les clics publicitaires et impressions de recherche en haut du Funnel aux contrats réellement signés et au cash encaissé en banque, afin d’identifier les canaux marketing qui produisent des clients rentables et ceux qui gaspillent le budget.
Réduisez l’impact des ad-blockers et assurez une conformité stricte au RGPD. Nous mettons en place un tracking first-party côté serveur et une mesure respectueuse de la vie privée avec Cloudflare Web Analytics ou Plausible, sans exposer les données client à des pixels tiers intrusifs.
Les chiffres clés arrivent directement dans le canal de la direction. Des synthèses quotidiennes Slack ou e-mail informent les fondateurs du revenu et des inscriptions de la veille, tandis que des moniteurs d’anomalie déclenchent immédiatement une alerte si le taux de conversion des inscriptions chute brutalement.
Nous recensons où vivent actuellement vos données : bases de production, plateformes de facturation comme Stripe, outils CRM et comptes publicitaires. Nous identifions les écarts de schéma, les doublons et les définitions contradictoires afin d’établir des standards de métriques communs.
Le data engineering doit fournir des requêtes analytiques instantanées sans mettre en danger la stabilité de l’application de production. Selon le volume de données, je construis les Pipelines avec des read-replicas PostgreSQL, DuckDB pour la vitesse vectorisée locale ou ClickHouse pour l’Analytics événementiel à haut débit. Les transformations de données sont modélisées en SQL avec validation typée. Côté tracking produit, je déploie PostHog auto-hébergé ou une télémétrie server-side légère pour capturer les interactions sans ajouter de latence côté client. L’ensemble est visualisé dans des plateformes BI open source propres comme Metabase ou dans des composants Dashboard React/Next.js sur mesure adaptés au workflow de votre direction.
Cette architecture de mesure rigoureuse se retrouve dans mon travail : dans New Leasing, où les signaux d’acquisition multicanaux et les performances Google Search ont été réunis avec l’engagement catalogue ; et dans Acquanova Sicilia, où l’acquisition publicitaire numérique a été reliée directement au Pipeline CRM afin de mesurer le revenu métier vérifié.
Pas avec une architecture correcte. Les implémentations fragiles lancent de lourdes requêtes d’agrégation directement sur la base de production, créant verrous et ralentissements pour les utilisateurs actifs. J’isole les charges analytiques avec des read-replicas, des bases colonnaires comme ClickHouse ou DuckDB, ou des vues matérialisées pré-calculées et rafraîchies de manière asynchrone en arrière-plan. Les clients en production ne subissent ainsi aucun ralentissement lié à l’Analytics.
Avec des architectures de mesure Privacy-first et server-side. Plutôt que de charger des pixels publicitaires tiers intrusifs qui suivent les visiteurs à travers le web, nous utilisons une collecte d’événements first-party et des API server-to-server. En anonymisant les adresses IP et en stockant les données sous juridiction européenne, vous maintenez une conformité solide tout en réduisant les pertes de mesure liées aux ad-blockers.
Oui. C’est précisément la définition d’une vraie mesure Full-Funnel. En capturant des identifiants de clic uniques — paramètres UTM et tokens gclid/fbclid par exemple — au moment de la capture du Lead puis en les attachant à son dossier CRM, nous suivons ce Lead à travers chaque étape commerciale jusqu’au paiement de la facture. Vous voyez alors le ROAS réel pour chaque euro marketing dépensé.
Très probablement pas. Les data warehouses enterprise facturent des montants mensuels élevés et sont pensés pour des groupes Fortune 500 qui manipulent des pétaoctets. Pour 99 % des entreprises, des outils modernes comme ClickHouse, DuckDB ou un read-replica PostgreSQL optimisé peuvent gérer des dizaines de millions de lignes avec des réponses sous la seconde pour une fraction minuscule du coût.
Oui. Éviter que l’équipe technique devienne un goulot d’étranglement pour la data est un objectif central. Avec des outils de Business Intelligence intuitifs comme Metabase ou des Dashboards en self-service, vos équipes commerciales, marketing et opérations disposent de builders visuels propres et de filtres préparés. N’importe qui peut générer des graphiques et obtenir des réponses sans écrire une seule ligne de SQL.
Chaque mission fait l’objet d’un devis individuel selon son périmètre, sa complexité et ses besoins de livraison. Nous convenons du travail et de son coût avant le début du développement.
Pour les projets sur mesure, vous êtes propriétaire du code spécifique, avec des dépôts et une infrastructure sous votre contrôle, de la documentation et une passation complète. Les composants et services tiers conservent leurs propres licences et conditions. Lorsqu’un produit existant répond à vos besoins, je peux vous aider à l’adopter et le configurer afin d’éviter du développement inutile. Vous y accédez selon les conditions convenues pour ce produit ; sa plateforme sous-jacente reste la propriété de son détenteur.
Les projets ponctuels incluent 60 jours de correction de bugs et de stabilisation après le lancement pour la livraison convenue. Le support peut ensuite se poursuivre via un accord de maintenance, les fonctionnalités supplémentaires étant cadrées séparément. L’accès à un produit existant suit les conditions de support propres à ce produit.
Parlez-moi de l’idée, du problème ou de la partie de votre produit que vous souhaitez faire avancer. Nous définirons ensemble le périmètre et la prochaine étape pertinente.
Parlons de votre produit