Accompagnement & Conseil

Construisez votre stack data sur AWS quand votre infrastructure est déjà chez Amazon

Votre infrastructure tourne déjà sur AWS et vous ne souhaitez pas multiplier les fournisseurs cloud. Amazon Redshift, S3, Glue, Athena et QuickSight forment une stack data analytique complète. Nous architecturons votre data warehouse AWS pour centraliser vos données marketing, ventes et produit, avec des pipelines fiables et des dashboards performants.

100%Compatible stack AWS existante

-60%Temps de préparation données

24/7Pipelines automatisés

L'architecture data analytique sur AWS

Une stack data AWS moderne s'organise autour d'un data lake sur S3, véritable socle de stockage universel. Les données brutes arrivent via des pipelines AWS Glue (batch) ou Kinesis (streaming) depuis vos sources : bases RDS/DynamoDB, API marketing, fichiers CSV/JSON, logs applicatifs. Glue convertit ces données en format Parquet optimisé et les structure dans le Glue Data Catalog, qui sert de métastore centralisé. Pour l'analyse, deux options complémentaires : Athena requête directement le data lake S3 en mode serverless (pay-per-query), idéal pour les analyses ad hoc et les volumes modérés ; Redshift offre un data warehouse dédié avec des performances constantes pour les requêtes complexes et les volumes importants. Redshift Spectrum permet à Redshift de requêter les données S3 sans les déplacer, offrant le meilleur des deux mondes. La transformation est assurée par dbt (sur Redshift ou Athena), et Step Functions orchestre l'ensemble des pipelines. La couche de visualisation connecte QuickSight (natif AWS), Looker Studio ou Power BI pour les dashboards métier.

Amazon Web ServicesAmazon RedshiftAmazon S3Looker Studio

Who is this service for?

CTO & Architectes Cloud AWS

Votre infrastructure applicative est sur AWS (EC2, ECS, RDS, Lambda) et vous voulez garder votre stack data dans le même écosystème pour simplifier la gouvernance, la facturation et la sécurité. Nous construisons votre data warehouse sur Redshift ou Athena+S3, connecté à vos services existants via les VPC et les rôles IAM. Pas de nouveau fournisseur cloud à gérer, pas de données qui transitent entre clouds.

Data Engineers & Backend Developers

Vous maîtrisez déjà AWS et cherchez à construire des pipelines data robustes. Nous configurons AWS Glue pour l'ETL, Step Functions pour l'orchestration, S3 comme data lake, Redshift Spectrum pour requêter le lake sans déplacer les données, et Athena pour les analyses ad hoc. Tout est déployé via CloudFormation ou Terraform, avec un monitoring CloudWatch complet.

Équipes Marketing sur Écosystème Amazon

Vous vendez sur Amazon Marketplace, utilisez Amazon Ads et stockez vos données dans RDS ou DynamoDB. L'écosystème AWS est votre choix naturel pour centraliser vos données. Nous connectons Amazon Ads, votre Seller Central, vos données GA4 (via export S3) et votre CRM dans Redshift pour des analyses cross-canal, avec QuickSight ou Looker Studio comme couche de visualisation.

Why it matters

Stack Unifiée avec Votre Infrastructure

Pas de deuxième fournisseur cloud à gérer. Vos données analytiques vivent dans le même écosystème que vos applications, vos bases de données et vos services. Facturation consolidée, IAM unifié, réseau privé.

Most common errors

Choisir Redshift sans évaluer Athena + S3

Redshift est un data warehouse puissant mais coûteux, facturé au cluster (même quand il ne tourne pas). Pour des volumes modérés ou des analyses intermittentes, Athena + S3 offre un modèle pay-per-query bien plus économique. Nous évaluons vos patterns d'usage pour recommander Redshift, Athena, ou un hybride Redshift Spectrum qui requête directement les données dans S3.

Négliger les formats de données sur S3

Stocker des CSV ou du JSON brut sur S3 puis requêter avec Athena génère des performances médiocres et des coûts élevés (Athena facture au volume scanné). La conversion en format columnar (Parquet ou ORC) avec compression réduit les coûts Athena de 60 à 90 % et accélère les requêtes de 5 à 10x. Nous mettons en place des pipelines Glue qui convertissent automatiquement vos données en Parquet partitionné.

Sous-estimer la complexité de Glue

AWS Glue est puissant mais sa courbe d'apprentissage est raide. Les jobs Spark sous-jacents nécessitent une bonne compréhension du partitionnement, de la mémoire et du shuffle pour être performants. Un job Glue mal configuré peut tourner 10x plus longtemps que nécessaire. Nous optimisons vos jobs Glue avec les bonnes pratiques : bookmarks pour l'ingestion incrémentale, pushdown predicates pour limiter les lectures, et dynamic frames pour le typage automatique.

Our approach

Audit de l'existant AWS et cadrage

Analyse de votre infrastructure AWS existante (services utilisés, VPC, rôles IAM, facturation actuelle), inventaire des sources de données à intégrer et définition des cas d'usage analytiques prioritaires. Nous dimensionnons l'architecture cible (Redshift vs Athena vs hybride) et estimons les coûts mensuels.

Architecture data lake et warehouse

Conception du data lake sur S3 avec une structure de buckets organisée (raw/staging/curated), des politiques de lifecycle et du chiffrement KMS. Provisionnement du data warehouse (Redshift Serverless ou cluster provisionné, ou Athena + Glue Data Catalog). Configuration des rôles IAM avec le principe du moindre privilège et des VPC endpoints pour la sécurité réseau.

Pipelines ETL et orchestration

Développement des jobs AWS Glue pour l'ingestion et la transformation (extraction depuis les API marketing, bases RDS, fichiers S3). Orchestration via Step Functions ou Apache Airflow (MWAA). Transformation avancée avec dbt sur Redshift ou Athena. Tests de performance, optimisation des formats (Parquet, partitionnement) et mise en place du monitoring CloudWatch avec alertes SNS.

Visualisation et passage en production

Connexion du warehouse à QuickSight, Looker Studio ou Power BI. Construction des dashboards métier avec les KPIs définis en phase de cadrage. Tests utilisateurs, formation des équipes à l'exploitation, documentation de l'architecture et des procédures de maintenance. Support post go-live de 30 jours.

Concrete results

Every project is unique. We adapt our approach to your specific challenges.

Data warehouse pour marketplace Amazon

Un vendeur Amazon avec 8 000 SKUs et un CA de 15 M€ avait ses données éparpillées entre Seller Central, Amazon Ads, GA4 (pour le DTC) et un ERP Sage. Nous avons centralisé toutes les sources dans Redshift Serverless, avec des pipelines Glue ingérant les rapports Amazon (SP-API), les données GA4 via S3 et les exports ERP. Le dashboard QuickSight croise pour la première fois les performances marketplace et DTC.

Vue unifiée Amazon + DTC pour la première fois

Migration vers Athena pour réduction de coûts

Une startup SaaS avec un cluster Redshift dc2.large facturé 2 500 €/mois, utilisé principalement pour des requêtes quotidiennes sur les métriques produit. Nous avons migré les données vers S3 en Parquet partitionné et remplacé Redshift par Athena pour les analyses. Coût mensuel post-migration : 180 €/mois, avec des performances de requête équivalentes grâce au format columnar.

-93 % de coût mensuel (de 2 500 € à 180 €)

Architecture hybride AWS + GCP

Une scale-up avec son infrastructure applicative sur AWS mais utilisant GA4 et Google Ads souhaitait le meilleur des deux mondes. Nous avons mis en place une architecture hybride : BigQuery pour les données Google (GA4 export natif, Google Ads), Redshift pour les données applicatives (RDS, DynamoDB), et un pipeline de synchronisation cross-cloud via S3 et Cloud Storage. Les dashboards Looker Studio requêtent les deux warehouses via des sources mixtes.

Exploitation native des deux écosystèmes cloud

What you should know

Intégration Google Marketing moins native que GCP

Les données GA4, Google Ads et Search Console n'ont pas d'export natif vers AWS. L'ingestion nécessite des connecteurs tiers (Fivetran, Airbyte, Supermetrics) ou des développements custom via les API Google. Le coût et la latence de ces connecteurs doivent être intégrés au budget. Si votre stack marketing est 100 % Google, GCP reste la solution la plus directe.

Courbe d'apprentissage AWS data stack

L'écosystème data AWS est vaste et les services nombreux (Glue, Athena, Redshift, Lake Formation, EMR, Kinesis...). Les choix architecturaux ont un impact direct sur les coûts et les performances. Nous vous guidons dans ces choix et formons vos équipes, mais prévoyez un temps d'appropriation plus long que sur un écosystème plus intégré comme GCP.

What you gain concretely

Stack Unifiée avec Votre Infrastructure

Flexibilité Architecturale

Redshift pour le warehouse dédié, Athena + S3 pour le data lake analytique, Redshift Spectrum pour l'hybride : AWS offre plus de choix architecturaux que tout autre cloud. Vous payez exactement pour ce dont vous avez besoin, pas plus.

Écosystème Connecteurs le Plus Large

AWS est le cloud le plus utilisé au monde. Chaque outil SaaS, chaque plateforme marketing, chaque ERP propose un connecteur AWS natif ou via Fivetran/Airbyte. Vous ne serez jamais bloqué pour intégrer une nouvelle source de données.

Machine Learning Avancé

SageMaker pour le ML avancé, Redshift ML pour les prédictions en SQL, Personalize pour les recommandations produit, Forecast pour les prévisions de vente. L'écosystème ML AWS est le plus mature du marché pour les cas d'usage enterprise.

Every project is unique. Let's discuss yours.

They trusted us

Our consultants have worked for leading brands

Our team has worked with all types of companies and agencies (marketing, data, tracking) across all verticals (E-commerce, B2B, Tech, Healthcare...) with the same commitment to your data projects.