Accompagnement & Conseil

Exploitez toute la puissance de GCP pour vos données marketing et business

BigQuery seul ne suffit pas. L'écosystème Google Cloud Platform offre des briques complémentaires indispensables : Cloud Functions pour les pipelines temps réel, Cloud Storage pour l'archivage, Dataflow pour le traitement massif, Cloud Composer pour l'orchestration et Vertex AI pour le machine learning. Nous architecturons votre stack data sur GCP pour qu'elle soit performante, sécurisée et économique.

99.9%Disponibilité garantie

-50%Coûts vs on-premise

10 minLatence max de rafraîchissement

L'écosystème GCP pour la data marketing et business

Google Cloud Platform est bien plus que BigQuery. L'écosystème complet comprend des services d'ingestion (Pub/Sub pour le streaming, Dataflow pour le batch et le temps réel, Cloud Functions pour les traitements événementiels), de stockage (BigQuery pour l'analytique, Cloud Storage pour les fichiers et l'archivage, Firestore pour les données applicatives), de transformation (dbt sur Cloud Composer ou dbt Cloud, Dataflow pour le processing lourd), de visualisation (Looker Studio natif, Looker pour les grandes organisations), de machine learning (BigQuery ML pour les cas simples, Vertex AI pour les cas avancés) et de gouvernance (Data Catalog pour le metadata management, IAM pour le contrôle d'accès, DLP API pour la détection de données sensibles). Nous sélectionnons et configurons les briques pertinentes pour votre cas d'usage, sans sur-architecture.

Google Cloud PlatformBigQuery Looker Studiodbt

Who is this service for?

CTO & Directeurs Infrastructure

Vous cherchez une plateforme cloud qui intègre nativement BigQuery, sGTM et l'écosystème Google marketing. GCP offre cette cohérence : IAM unifié, réseau privé entre services, facturation centralisée et compliance SOC 2 / ISO 27001. Nous concevons l'architecture qui respecte vos contraintes de sécurité, de performance et de budget, avec une gouvernance adaptée à la taille de votre organisation.

Data Engineers & Équipes DevOps

Vous développez des pipelines data et avez besoin d'une infrastructure managée qui minimise l'ops. Cloud Composer orchestre vos DAGs Airflow sans que vous gériez le cluster, Dataflow auto-scale vos traitements batch et streaming, Cloud Functions exécute votre code événementiel sans serveur. Nous configurons ces services avec les bonnes pratiques GCP : IaC via Terraform, CI/CD, monitoring Stackdriver et alerting.

Équipes Marketing & Analytics

Vous utilisez déjà GA4, Google Ads et Looker Studio, et vous voulez exploiter les données au-delà de ce que les interfaces natives permettent. GCP est la suite logique : BigQuery Export natif pour GA4, connecteurs Google Ads intégrés, Looker Studio connecté en un clic. Nous construisons les pipelines qui transforment vos données brutes GA4 en tableaux de bord avancés avec des métriques impossibles à calculer dans l'interface standard.

Why it matters

Écosystème Google Intégré Nativement

GA4, Google Ads, Looker Studio, sGTM, BigQuery : tout communique nativement sans connecteur tiers. Les données GA4 arrivent en streaming dans BigQuery, les dashboards Looker Studio se connectent en un clic, et sGTM tourne sur App Engine ou Cloud Run.

Most common errors

Laisser les permissions trop ouvertes

Donner le rôle Owner ou BigQuery Admin à tous les utilisateurs est un risque de sécurité et de coûts. Un analyste qui lance une requête SELECT * sur une table non partitionnée de 2 To génère une facture inattendue. Nous appliquons le principe du moindre privilège avec des rôles IAM granulaires, des quotas par projet et des alertes de facturation pour éviter les mauvaises surprises.

Ne pas structurer les projets GCP

Tout mettre dans un seul projet GCP mélange la production, le développement et les tests. Un pipeline en développement qui plante peut impacter les dashboards de production. Nous structurons vos projets GCP en environnements séparés (dev, staging, prod) avec des dossiers organisationnels, des budgets distincts et des pipelines de déploiement CI/CD pour promouvoir le code en toute sécurité.

Ignorer l'optimisation des coûts

GCP facture au compute, au stockage et au réseau. Sans optimisation, les coûts dérivent rapidement : slots BigQuery en on-demand sur des requêtes lourdes, Cloud Functions mal dimensionnées qui tournent en boucle, données chaudes stockées alors qu'elles devraient être archivées. Nous auditons votre consommation GCP, mettons en place des réservations de slots, des politiques de lifecycle sur le stockage et des recommandations d'optimisation continue.

Our approach

Assessment technique et cadrage

Audit de votre infrastructure data existante (on-premise, multi-cloud ou déjà sur GCP), inventaire des cas d'usage et estimation des volumes. Nous cartographions les services GCP nécessaires, définissons l'architecture cible et chiffrons les coûts mensuels prévisionnels avec une marge de sécurité.

Setup GCP et sécurité

Création de l'organisation GCP, des projets (dev/staging/prod), des dossiers et des politiques IAM. Configuration du réseau (VPC, Private Google Access pour BigQuery), des budgets et alertes de facturation, et du logging/monitoring via Cloud Operations. Infrastructure déployée via Terraform pour la reproductibilité.

Déploiement des services data

Mise en place de BigQuery (datasets, partitionnement, clustering), des pipelines d'ingestion (Dataflow, Cloud Functions, connecteurs Fivetran/Airbyte), de l'orchestration (Cloud Composer) et de la transformation (dbt). Configuration du BigQuery Export GA4 et des connecteurs régies publicitaires. Tests de performance et optimisation des requêtes.

Formation, documentation et transfert

Formation de vos équipes à l'utilisation de la console GCP, à la gestion des coûts, au monitoring des pipelines et aux bonnes pratiques SQL BigQuery. Documentation complète de l'architecture, des pipelines et des procédures de maintenance. Transfert progressif avec support pendant 30 jours après le go-live.

Concrete results

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

Migration on-premise vers GCP pour un retailer

Un retailer avec 200 magasins et un data warehouse SQL Server vieillissant souhaitait migrer vers le cloud. Nous avons conçu l'architecture GCP : BigQuery pour l'analytique, Cloud Storage pour l'archivage des fichiers de caisse, Cloud Functions pour l'ingestion temps réel des données de vente, et Looker Studio pour les dashboards magasin par magasin. Le coût mensuel GCP est 45 % inférieur au TCO de l'infrastructure on-premise.

-45 % de coût total d'infrastructure

Pipeline marketing temps réel pour un e-commerçant

Un e-commerçant avec 50 000 sessions/jour avait besoin de dashboards marketing actualisés toutes les 10 minutes. Nous avons mis en place un pipeline GCP : BigQuery Export streaming pour GA4, Cloud Functions pour ingérer les coûts publicitaires via les API Google Ads et Meta, et des vues matérialisées BigQuery rafraîchies toutes les 10 minutes. Les équipes acquisition pilotent leurs campagnes sur des données quasi temps réel.

Latence de reporting passée de J+1 à 10 minutes

Data platform multi-marques sur GCP

Un groupe avec 5 marques et des équipes data dans 3 pays avait besoin d'une plateforme centralisée avec une gouvernance fine. Nous avons structuré GCP avec un projet par marque, un projet partagé pour les données consolidées, des rôles IAM par équipe et par pays, et Cloud Composer pour orchestrer les pipelines cross-marques. Chaque marque est autonome sur ses données, la direction groupe dispose d'une vue consolidée.

5 marques autonomes sur une plateforme gouvernée

What you should know

Vendor lock-in partiel avec l'écosystème Google

Choisir GCP signifie s'inscrire dans l'écosystème Google. BigQuery utilise un SQL standard mais des fonctionnalités spécifiques (BI Engine, BigQuery ML, Connected Sheets) ne sont pas portables. Nous minimisons le lock-in en utilisant des outils open source (dbt, Airflow) et des formats standards, mais la migration vers un autre cloud resterait un projet significatif.

Compétences GCP requises pour la maintenance

GCP est une plateforme puissante mais complexe. La maintenance quotidienne (monitoring des pipelines, gestion des coûts, résolution des incidents) nécessite des compétences techniques. Nous formons vos équipes et documentons les procédures, mais prévoyez un profil data engineer ou un contrat de support continu pour assurer la pérennité.

What you gain concretely

Écosystème Google Intégré Nativement

Scalabilité Sans Gestion de Serveurs

GCP est serverless par design. BigQuery, Cloud Functions, Dataflow — tout auto-scale en fonction de la charge. Pas de serveur à dimensionner pour le Black Friday, pas de capacité gaspillée en basse saison. Vous payez ce que vous consommez.

Sécurité Enterprise-Grade

Chiffrement at-rest et in-transit par défaut, IAM granulaire avec rôles prédéfinis et custom, VPC Service Controls pour isoler les données sensibles, Cloud Audit Logs pour la traçabilité. Compliance SOC 2, ISO 27001, RGPD et HDS sur demande.

Machine Learning Intégré

BigQuery ML permet de créer des modèles prédictifs directement en SQL : prédiction de churn, scoring de leads, clustering de clients. Vertex AI offre des capacités avancées pour les équipes data science. Pas besoin d'exporter vos données vers un autre environnement.

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.