Je vais créer un pipeline de données dans BigQuery, Microsoft Fabric ou Python

Vos données sont dispersées dans 5 outils, rien ne correspond, et chaque rapport commence par 2 heures de nettoyage manuel.

Je construis des pipelines de données qui extraient de vos sources, nettoient et transforment les données, puis les livrent prêtes à l’analyse. Automatisés, programmés et fiables.

Ce que vous obtenez :

- Ingestion automatique des données depuis vos sources (API, bases de données, fichiers plats, stockage cloud)

- Logique de transformation (dédoublonnage, jointures, agrégations, règles métier)

- Tables de sortie propres et documentées, prêtes pour les tableaux de bord ou les modèles ML

- Configuration de la planification et de la surveillance

- Documentation que votre équipe peut réellement maintenir

J’ai construit des pipelines en production sur BigQuery, Microsoft Fabric, Azure SQL, Firebase et Python/PySpark à l’échelle d’une entreprise. Des millions d’événements par jour, avec nettoyage PII, contrôles de qualité et conformité intégrés.

Sources de données avec lesquelles j’ai travaillé : API REST, PostgreSQL, SQL Server, BigQuery, Firebase, Google Analytics 4, Azure SQL, Excel/CSV, SharePoint, Hotjar.

Contactez-moi avec votre configuration avant de commander — certains projets nécessitent un appel pour définir le périmètre.