Data Engineering

Le Data Engineering (ingénierie des données) désigne l’ensemble des pratiques permettant de collecter, transformer, organiser et distribuer les données afin qu’elles puissent être utilisées efficacement.

Dans un contexte où les données proviennent de sources multiples, souvent brutes et non structurées, le CATIE joue un rôle clé en assurant leur récupération, leur nettoyage, leur transformation et leur stockage, pour les rendre accessibles et exploitables.

Architecture cloud – Big Data

Dans un contexte de transformation numérique, la scalabilité et la sécurité des architectures logicielles sont devenues des priorités. Il est essentiel de concevoir des systèmes capables de traiter efficacement un grand volume de données tout en garantissant la confidentialité, l’intégrité et la disponibilité des informations.

Pour cela, nous concevons des architectures logicielles modulaires, sécurisées et performantes, adaptées à tous les volumes de données et aux exigences métiers spécifiques.

Nous nous appuyons sur des fournisseurs cloud majeurs comme :

  • Scaleway

  • OVHcloud

  • Amazon Web Services (AWS)

  • Microsoft Azure

Mais aussi sur des solutions open source robustes (Apache Kafka, Airflow, PostgreSQL, etc.) pour bâtir des pipelines de traitement de données efficaces, résilients et économiques.

Chaque projet est adapté à votre volumétrie de données, à vos contraintes budgétaires et à vos enjeux de sécurité et conformité (RGPD, ISO 27001…)

 

Quelques exemples d’application :

  • Serverless & low cost : extraction et stockage automatique d’images reçues par mail via des fonctions serverless pour limiter les coûts d’infrastructure.

  • Scraping intelligent : déploiement de scrapers web massifs capables de redémarrer automatiquement et de changer d’IP en cas de blocage.

  • Base de données optimisée : choix stratégique de base de données (SQL, NoSQL, time-series…) et modélisation pour garantir des performances élevées en lecture/écriture.

Littoview

Géosat