--- title: "Socle de données : data engineering pour PME et cabinets" description: "Vos sources réunies dans un entrepôt de données fiable, alimenté automatiquement, contrôlé et documenté : la base de vos tableaux de bord et de l'IA. Devis ferme." url: "https://data-slconsulting.com/socle-de-donnees/" lang: "fr-FR" --- Data engineering · PME et cabinets d’expertise comptable # Un socle de données fiable, avant les tableaux de bord et l’IA Vos chiffres viennent de la comptabilité, de la paie, du CRM, de l’ERP et de quelques fichiers Excel. Nous les réunissons dans un entrepôt de données alimenté automatiquement, contrôlé et documenté, pour que chaque tableau de bord et chaque assistant IA parte de la même version des faits. [Parlons de vos données](https://data-slconsulting.com/contact/) Voir le déroulé Le constat ## Pourquoi les chiffres ne concordent pas ✕ Le même indicateur donne deux résultats selon le fichier ou l’outil qu’on ouvre. ✕ Les données de la comptabilité, de la paie et des ventes ne se croisent qu’à la main, dans Excel. ✕ Un tableau de bord casse dès qu’un logiciel change de version ou qu’une colonne est renommée. ✕ Personne ne sait plus d’où vient un chiffre, ni qui l’a modifié. Brancher un tableau de bord ou un assistant IA sur ces données ne règle rien : il rend l’erreur plus rapide et plus crédible. Le socle passe avant. Ce que nous construisons ## Une seule source de vérité, mise à jour toute seule - **La connexion de vos sources** : comptabilité (Pennylane), paie (Silae, OpenPaye), CRM, ERP, fichiers, par leurs API ou leurs exports, sans ressaisie. - **Un entrepôt de données** dimensionné pour votre volume : Microsoft Fabric, Snowflake, Databricks ou BigQuery selon votre environnement et votre budget. - **Des transformations testées** : chaque règle de calcul est écrite une fois, versionnée et vérifiée automatiquement à chaque chargement. - **Des contrôles de qualité** : doublons, valeurs manquantes, écarts entre sources, signalés avant d’arriver dans un rapport. - **Une documentation lisible** : d’où vient chaque indicateur et comment il est calculé, pour que vos équipes ne dépendent de personne. - **Des accès réglés** : chaque équipe, chaque outil et chaque assistant IA ne voit que ce qui le concerne. Le déroulé ## Du cadrage à l’autonomie de vos équipes 1. **Le cadrage.** Les décisions que vous voulez piloter, les sources qui existent vraiment, les indicateurs qui posent problème aujourd’hui. Vous recevez un devis ferme avant tout engagement. 2. **La construction.** Les sources sont connectées, l’entrepôt est monté, les règles de calcul sont écrites et testées sur vos données réelles. 3. **La mise en production.** Les chargements tournent automatiquement, les contrôles alertent en cas d’anomalie, la documentation est livrée. 4. **L’accompagnement.** Vos équipes apprennent à s’en servir et à le faire évoluer. Nous restons disponibles pour les nouvelles sources et les nouveaux besoins. Ensuite ## Ce que le socle rend possible Dataviz ### [Des tableaux de bord qui tiennent](https://data-slconsulting.com/integrateur-power-bi/) Les indicateurs de chaque fonction, alimentés par le socle : ils ne cassent plus quand un logiciel change, et tout le monde lit le même chiffre. Tableaux de bord → IA ### [Une IA qui répond juste](https://data-slconsulting.com/agent-ia-entreprise/) Un assistant IA branché sur des données propres et documentées répond à partir de vos vrais chiffres, sur le périmètre que vous avez défini. IA sur vos données → Les outils ## Nous choisissons selon votre environnement, pas l’inverse Nos fiches techniques détaillent ce que chaque outil fait bien, ce qu’il coûte et ses limites : [Microsoft Fabric](https://data-slconsulting.com/microsoft-fabric/) [Snowflake](https://data-slconsulting.com/snowflake/) [Databricks](https://data-slconsulting.com/databricks/) [BigQuery](https://data-slconsulting.com/bigquery/) [dbt](https://data-slconsulting.com/dbt/) [Airflow](https://data-slconsulting.com/airflow/) [Dagster](https://data-slconsulting.com/dagster/) [Azure Data Factory](https://data-slconsulting.com/azure-data-factory/) [Fivetran](https://data-slconsulting.com/fivetran/) [Python](https://data-slconsulting.com/python/) [Snowflake ou Databricks ?](https://data-slconsulting.com/snowflake-vs-databricks/) Questions fréquentes ## Avant de vous lancer. ### Une PME a-t-elle vraiment besoin d’un entrepôt de données ? Pas toujours. Si vos chiffres viennent d’un seul logiciel, un tableau de bord branché directement dessus suffit souvent. Le socle devient utile dès qu’il faut croiser plusieurs sources (comptabilité, paie, ventes), garder un historique ou brancher une IA. Nous le disons au cadrage, avant de vous proposer quoi que ce soit. ### Quelle plateforme choisir ? Celle qui s’intègre à votre environnement : Microsoft Fabric si vous êtes déjà sur Microsoft 365 et Power BI, Snowflake ou Databricks pour des volumes plus importants ou plusieurs équipes, BigQuery si vous êtes sur Google Cloud. Le choix se fait au cadrage, en fonction de votre budget de licences. ### Combien coûte un socle de données ? Cela dépend du nombre de sources et de la plateforme retenue. Nous établissons un devis ferme après le cadrage, avant tout engagement. Les licences de la plateforme restent à votre charge, et nous vous aidons à les dimensionner au plus juste. ### Nos données restent-elles chez nous ? Oui. L’entrepôt est créé dans votre propre environnement (votre compte Microsoft, Snowflake, Databricks ou Google Cloud), et vous en gardez la propriété et les accès. ## Faire enfin concorder vos chiffres Trente minutes pour regarder vos sources et vos indicateurs, et savoir par où commencer. [Réserver un appel](https://data-slconsulting.com/contact/) ou 01 83 64 60 25 [Projets data de bout en bout](https://data-slconsulting.com/pilotage-de-projets-data/) [Quiz data engineering](https://data-slconsulting.com/quiz-data-engineering/) [Nos cas clients](https://data-slconsulting.com/cas-clients/) --- Version Markdown de https://data-slconsulting.com/socle-de-donnees/ (pour les agents IA : en-tête Accept: text/markdown, suffixe .md ou ?mode=agent). Index du site pour les agents : https://data-slconsulting.com/llms.txt. API publique : https://data-slconsulting.com/developers/. Contact : contact@data-slconsulting.com, 01 83 64 60 25.