Stack de données marketing
Une modern data stack pensée pour le marketing.
Pour qui
Vous avez dépassé les feuilles de calcul et les dashboards mono-outil. Il vous faut une vraie stack — ingestion, entrepôt, modélisation, reporting — sur laquelle le marketing peut s’appuyer et que le CFO peut valider. Vous n’avez pas l’équipe interne pour la construire.
Ce que vous recevez
- Couche d’ingestion (dlt, Fivetran, Airbyte — selon le contexte) depuis vos plateformes ads, CRM et sources pertinentes
- Entrepôt BigQuery ou Snowflake, avec environnements, IAM et contrôle des coûts
- Projet dbt structuré pour votre métier — staging, intermediate, marts — avec tests et documentation
- Dashboards dans Looker Studio, Metabase ou Lightdash (au choix)
- CI/CD, documentation et un handoff que votre équipe peut reprendre
Comment ça marche
- Appel découverte
Gratuit.
- Cadrage
1 semaine. Audit de l’existant, cadrage, devis forfaitaire.
- Setup
Semaines 1–2. Infra, ingestion, entrepôt.
- Modélisation
Semaines 3–6. Projet dbt, logique métier, tests.
- Reporting
Semaines 6–8. Dashboards et couche self-serve.
- Handoff
Semaines 8–10. Doc, formation, 30 jours de support.
Pour qui ce n’est pas
- Entreprises avec moins de 3 sources de données marketing — c’est surdimensionné
- Équipes qui ont déjà des data engineers et cherchent juste une paire de mains — voyez plutôt le fractional
Questions fréquentes
BigQuery ou Snowflake ?
BigQuery dans la plupart des cas — moins cher au démarrage, Google-native. Snowflake si votre équipe le préfère ou a besoin de multi-cloud.
Je serai dépendante de vous après le build ?
Non. Je construis des stacks que les équipes peuvent s’approprier. Documentation et formation font partie du livrable.
Et si quelque chose casse après le lancement ?
30 jours de support inclus. Après, fractional ou retainer.